从阿里设计年鉴里，看到了未来的数据设计趋势
关键内容小黑板：
1.曾经我们把数字用图像来表示 ， 未来我们可以用数字本身来创造物体
2.数字最有价值的部分是它背后所呈现的规律 。 决策者在可视化设计的帮助下可以做出更正确的判断 。 当数据代替经验猜测 ， 能更好进行有目的的营销活动
说到数据可视化 ， 我们可能想到的是这样的
1.物体的数字化表现
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在抽象化的图像和动态效果里展示数据 ， 为了让数字讲解的时候更有场景感 ， 不至于干巴巴的 。
【从阿里设计年鉴里，看到了未来的数据设计趋势】的确 ， 物理空间的模拟增强了业务代入感 ， 场景的搭建和数据可视化 ， 可以实时同步产销协同过程 ， 降低决策风险 ， 加速推动工业制造的智能化转型升级 。
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利用IoT设备和采取用户移动轨迹 ， 来抓取用户购物行为 ， 移动轨迹 。 商家可以由此得出用户店内浏览习惯和行为偏好
2.计算机解决了从图标到大屏设计的步骤
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以DataV产品为例 ， 基于深度学习的可视化生成系统在学习了千百张大屏图片后 ， DataV的智能识图设计功能「马良」能迅速学习和识别手绘草图、信息图表、大屏截图等图片 ， 并在DataV内自动生成可配置的可视化应用 ， 将过去数据可视化应用搭建过程中痛苦的前端还原图表设计稿的过程压缩为秒级 。
3.用数据本身的特点来描述数据本身
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当总结物体的数字规律的时候 ， 让数字本身 ， 通过计算 ， 形成自带属性的图像 ， 用数据和算法来设计数据和算法 ， 这是一个无人的世界 。
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调节数据就可以控制图像的角度 ， 频率 ， 颜色
后记：
前段时间 ， 我去了一家国内知名度蛮不错的设计自媒体平台聊天 ， 他们的CEO告诉我他们办立这个公众号和网站的初衷--国内的设计教育太落后了 。 现在国外的设计coding ， 也就是敲代码是必修课 ， 而在国内的教学系统仍然还是沿用几年前的模式 ， 学软件 ， 做画册 。
并不是说这样不好 ， 只是随着科技的进步 ， 我们尝试更先进的方法 ， 也能得到不一样的表现形式 。 现在进入本篇推文的重点：阿里的generatingdesign 。 相信看完国内这支优秀的设计队伍正在做的事 ， 你会感叹 ， 这是设计 。
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