SpareBank1设计系统中的Chips组件设计实践

SpareBank1设计系统中的Chips组件设计实践

designsystem SpareBank 1's design system and component library. designsystem 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/desi/designsystem

概述

在SpareBank1设计系统项目中,Chips组件作为用户界面中常见的交互元素,经历了从设计到实现的全过程。本文将深入探讨该组件在设计过程中的关键决策点、技术实现细节以及用户体验考量。

设计决策与实现

组件基础架构

Chips组件被设计为一个独立的UI组件,具备完整的交互状态体系。开发团队首先建立了组件的基础结构,确保其能够在不同场景下保持一致的视觉表现。

视觉对比度优化

团队对Chips组件的所有状态进行了严格的对比度检查:

  • 常规状态下的视觉表现符合无障碍设计标准
  • 某些hover状态暂时未能完全满足WCAG对比度要求
  • 未来计划通过引入语义化颜色系统彻底解决对比度问题

多背景适配

考虑到实际应用场景的多样性,组件特别设计了在蓝色背景上的显示方案:

  • 调整了文字颜色和边框样式
  • 确保在不同背景下都能保持可读性
  • 维持品牌视觉一致性

交互体验优化

键盘导航支持
  • 实现了完整的键盘焦点管理
  • 遵循WAI-ARIA设计模式
  • 确保键盘用户能够顺畅操作
选中状态设计
  • 采用简约的视觉变化方案
  • 避免突兀的跳变动画
  • 通过微妙的样式变化传达状态改变

设计哲学

团队在设计过程中确立了以下原则:

  1. 一致性:保持与现有设计语言的和谐统一
  2. 渐进增强:先实现核心功能,再逐步完善细节
  3. 用户为中心:所有设计决策都以提升用户体验为目标

未来改进方向

虽然当前实现已满足基本需求,但团队已规划了以下优化路径:

  • 集成语义化颜色系统后全面解决对比度问题
  • 进一步优化状态转换动画的流畅度
  • 扩展组件的变体以支持更多业务场景

结语

SpareBank1设计系统中的Chips组件展现了如何通过系统化思维解决常见的UI设计挑战。这种组件化的设计方法不仅提高了开发效率,也确保了最终用户获得一致且优质的交互体验。随着设计系统的持续演进,这些基础组件将不断得到完善和增强。

designsystem SpareBank 1's design system and component library. designsystem 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/desi/designsystem

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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