如何正确理解需求,做出符合产品特性的设计呢?

本文探讨了设计师如何正确理解需求,做出符合产品特性的设计。建议包括拓宽视野,理解项目背景;持续学习,提升自我;积极交流,吸收多元思维;热爱工作,注重用户体验;以及勇于失败,不断反思进步。通过这五个方面,设计师能更好地把握设计的本质,创造出更有价值的作品。

  相信很多UI设计师有过这样的经历,自己辛苦做出的设计,被老板否定,又要重新改过。这感觉就像自我价值被否定,容易让人心生迷茫。如果长期出于这种状态,甚至会失去对设计的敏锐嗅觉,影响设计思维。慢慢沦为一个上级要求你做什么就做什么的机械设计工具。如何正确理解上级需求,精确定位,做出符合产品特性的设计呢?

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  一:开拓视野,提升宏观全局概念

  古人云:胸有成竹。在你开始下笔作画的时候,你的心里已经有了一整颗竹子的雏形。引申到做设计上来,在你还没开始设计之前,你就要了解你的项目,了解相关的用户群、商业目标、运营特性,这样才能结合实际打造一个更立体更适合用户的产品。

  如果只局限于眼前的设计,就无法了解产品定位,这样的设计,自然无法抓住产品特性和用户需求,自然也就被否定。

  二:善于学习,多看书籍,求新求进步

  现在的社会,诱惑太多,浮躁又浮夸。很多人每天被各种各样的信息轰炸冲击,根本无法静下心来思考,更不要说一心只读圣贤书了。一个优秀的的设计师一定是博览群书的,书看的越多你越能发现自己的知识匮乏。在这里,我们不一定非要看设计相关的书籍,只要是感兴趣的,喜欢的书籍就可以看,从各个方面涉猎知识,开拓视野,潜移默化,有一天你设计的时候,就会灵光一闪,这些读过书籍的意义就会体现。

  三:海纳百川,学会交流

  每个人都是一个唯一的个体,有着自我思维的闪光点。我们要学会沟通交流,汲取别人长处。可以多去论坛或者技术交流群逛逛,在那里不同风格、不同文化、不同思维方式的人会产生碰撞,很多新奇的设计想法就是这样产生的。一定要记住一点,所谓的交流并不是要把自己的想法强加给别人,而是多了解别人想法,听取不同声音,来优化自己的设计追求。这种交流可以让设计师保持与外界接轨,不至于闭门造车,做出的设计也就更有活力,更容易获得认可!

  四:热爱你的工作就像热爱你的生活

  设计师的工作不仅仅是单调的手绘、P图、建模,你应该在这些单调中找寻出乐趣。就好比煮饭做菜,同样看是单调,买菜、洗菜、切菜、炒菜、调料、摆盘一道道工序就如同单调的设计。可是,如果你注入情感在其中呢,你想一想那个吃到你饭菜的人,满心欢喜赞不绝口的品尝是何等的欢快。你用这种态度做设计,多想想用户体验,想想产品带给用户的舒适感,你一定能会用心设计,更多的关注细节,做出完善的产品,而不是单纯完成任务。

  五:失败不可怕,多做反思

  工作中,失败是不可避免的。有句话说得好:不以成败论英雄。失败并不可怕,失败之后,一定要注意总结,反思经验,下一次的的时候尽量避免。人总是在失败中进步的,没有哪个设计师一开始就能做出大家认可的产品,都是在项目中累积经验。空闲的时候,多分析自己做过的项目,找出不足,思考如何做得更好,相信你很快就会成长。

  设计之路漫漫,做到以上五点,相信你一定能够激发潜力,做出满意产品。

 

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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