一匹“更快的马”

本文探讨了在设计过程中,如何正确理解用户需求与期望,避免陷入只关注期望而忽视需求,或盲目跟随用户需求而缺乏创新的问题。通过案例分析,强调了卓越设计师在满足用户需求的同时,引导需求,实现商业价值最大化。
先来看一个老掉牙的故事:福特说,我在设计汽车之前,到处去问人们“需要一个什么样的更好的交通工具?”,几乎所有人的答案都是 ── 一匹“更快的马”。
“更好的交通工具”代表用户的“需求”;“更快的”是用户对于解决这个“需求”的“期望值”;“马”是用户对于解决这个“需求”的自假设“功能”。

一个初级的设计者,被用户牵着鼻子走。听到“更快的马”以后,会马上去设计一匹“马”。这个时候,无论在“马”上如何做创新,思路已经框死,结果很难突破。最终只能出来平庸的设计,很难长久很容易被模仿和超越,实现不了多大的商业价值。

一个合格的设计者,和用户一起走。听到“更快的马”以后,会考虑“更快的”这个“期望值”,围绕着它突破“马”的局限,去做设计。最终可能会出来很好的设 计,但他们把“需求”本身跑道了脑后,最终只能简单的满足期望实现需求,而无法引导需求。他们可以做出来成功的产品,但随着用户期望的增长,这样的产品很 难有取得用户的长久青睐,也很难取得商业上长久的成功。

一个卓越的设计者,自己会作为用户的一部分深入了解他们,并带着用户一起走。听到“更快的马”以后,他们会先去考虑需求是“更好的交通”工具,然后再结合 “更快的”这个主要期望。用对用户最有价值的方式在满足期望的超越期望(把“马”这件事抛到脑后),从而引导需求,并获取更丰厚更长久的商业利益,和用户双赢。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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