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　　即便做的话，也要足够的耐心来等待。

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　　4）确定性较高的、体验性的优化不需要通过实验来验证。
　　这个在上面部分也有提到，实验的目的是为了验证你的假设，或者方案很不确定的情况下提高你的决策效率。
　　但如果你已经很笃定了，或者确实是一些很体验性的优化，就真不需要再做实验了，维护多版本的功能，还是会增加不少开发和测试的工作量的。
　　OK，以上就是我个人在长期的实验过程中遇到的问题和总结的思考。
　　不一定完全正确，在读的同学可以用审视的态度来看，独立思考最重要，有问题和建议也欢迎反馈给我。
　　另外，不能指导行动和作用于实践并达到目的的理论没有意义，希望能在你的实践过程中有所帮助。

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　　app登录页，说简单可以很简单的做，一个图标加一个按钮直接搞定。但是说难也确实挺难，尤其是想做的稍微不一样一点。今天来展示一个登录页面优化的过程。

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　　下面这个是之前的设计效果：
　　
　　有一些问题，大概的优化点有以下4点。
　　因为这是一个新的app，所以本溪麻将群手机麻将群拉人奖励公告，例如蚂蚁金服在十几楼有个大屏，彰显自己强大的技术能力。或者天猫双十一的监控大屏，有比较强的品牌公关作用。但对业务来讲，一个大屏上通常没几个数，业务的价值屈指可数。
　　因为这些现状，让很多同学提大数据色变、提可视化色变，以为都是卖狗皮膏药的。

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但实际上，可视化不单单是大屏，更不是一个个只好看没啥用的幌子，而是有切切实实业务价值及用处的。

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　　总之，“酷炫” ≠ “数据可视化”，“大屏” ≠ “数据可视化”。
　　其实通过上面的一些描述，能够总结出数据可视化的具体价值，有以下三点。
　　（1）可以快速理解数据的含义
　　就像上面的例子，如果是一堆数据的话，基本不可能看到数据的全貌，看不出来数据的走势。而当转化成折线图后，就清晰地理解了这些数据代表了三个渠道在一段时间范围内的走势情况。清晰地看到了全貌。
　　（2）可以快速洞察存在的问题
　　还是上面的例子，我们能找到数据的一些“异常”。异常的判定方式有很多，通过图表的形式，是可以进行直观的判断。（人类，这一点是非常强大的。

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同样是异常，机器就需要复杂的逻辑才能判断出来）。
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