摘 要：在這個快速運轉的時代，圖案設計的需求已然也在快速增長，那作為設計師我們怎樣才能緊跟時代的步伐，獲取最新鮮最流行的設計元素將變成設計師首要考慮的問題。與此同時大數據時代早已進入我們的生活，涉及生活的方方面面。在大數據時代運用大數據來提升圖案設計將是一個必然趨勢。
　　關鍵詞：大數據 圖案設計 創(chuàng)新 設計思維 設計方法 交叉融合
　　一、大數據的由來
　　我們在生活中或多或少聽說過大數據，但談到大數據我們大概會感到既熟悉又陌生，通常我們認為大數據應該和大企業(yè)以及高端科技產業(yè)掛鉤，然而最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：“數據，已經滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來�！贝髷祿�早已涉及我們生活的方方面面但我們卻不知它在哪。舉個例子：我們每天都會使用微信或微博記錄心情和網友分享圖片查看奇聞趣事。實際上我們每天都在借助大數據完成這些互動而這些互動也使得每天都有大數據在微信微博這樣的平臺上跑著。
　　雖然大數據從不為人知到慢慢進入我們的視野再到變成我們關注的熱門話題只是近幾年的事情，但其實大數據的概念在很早以前就被提出了的。何為大數據？為了更好地理解這個詞我們可以先理解字面意思�！按髷祿�”顧名思義，“大”這三個字中的形容字，可以理解為體量大也有快速發(fā)展的意思，“數據”則為無時不刻都在流動的信息。因此也極為貼切的反映出了大數據發(fā)展的快速增長性和歷史性。具可查閱的文獻大數據的歷史最早可以追溯到1886年，也就是距今一個多世紀前。故事的主人公就是美國的統(tǒng)計學家——赫爾曼·霍爾瑞斯，他在1886年發(fā)明了一臺用于統(tǒng)計的儀器。正因赫爾曼·霍爾瑞斯在統(tǒng)計學以及在機械方面的天賦美國人口統(tǒng)計局很快就注意到了他。1986年赫爾曼·霍爾瑞斯應美國統(tǒng)計局邀請發(fā)明了這臺統(tǒng)計設備。并開始從事以出租他原先發(fā)明針對對美國人口普查的制表機器的生意。這臺針對美國普查人口數據而誕生的統(tǒng)計設備使美國人口普查的時間大大減少，原先美國調查統(tǒng)計人口數據的周期為8年每次，而使用這臺設備后調查統(tǒng)計人口數據的周期縮減為僅一年每次。如此成功的案例很快便傳遍了全世界并在社會各界引起了不小的轟動，也由此開啟了數據處理的新紀元？譹？訛。IBM （全稱為International Business Machines Corporation，國際商業(yè)機器公司）最早將大數據的特征歸納為了4個“V”分別為Volume（數量）、Variety（多樣）、Value（價值）和Velocity（速度），大數據最大的特點莫過于體量巨大。在這里可以給大家普及一下數據計量單位，G大概是大家很熟悉的計量單位了。1T=1024個G，而大數據的計量單位則遠要比我們想象的大得多至少以P（1000個T）等單位來計量；其次其中的數據種類也是多的無可想象的。它處理速度快，這一點是傳統(tǒng)的數據挖掘技術與從大數據庫采集數據最本質的不同。
　　二、如何在設計中充分利用數據
　　“三分技術，七分數據，得數據者得天下”。盡管這句話最早出自于哪里，但這句話的正確性已經是不用去質疑了。奧地利的數據科學家維克托·邁爾舍恩伯格曾經在他的《大數據時代》？譺？訛這本書中就舉例展示了很多具有價值的應用案例，這些案例全都是為了說明了一個道理：在這個大數據已經全面到來的時代，我們要運用大數據思維去發(fā)掘大數據所蘊含的潛在價值。書中，他提及了發(fā)生于2009年的流感大爆發(fā)時，google公司通過對人們在上網查詢時輸入的詞條進行分析，從而挖掘出了許多有效及時的指示標，比通過層層收集的官方數據驚人很多。在商業(yè)界Farecast的成功案例可以是很經典。Farecast通過機票數據的變化情況，提供票價預測的服務，預測準確度一度達到75%從而來制定相應的打折活動來促進客戶消費。在體育領域依然有大數據的用武之地。NBA里馬刺隊一度好幾年衛(wèi)冕總冠軍，于是有人翻看了大量馬刺比賽的視頻反復觀看進攻錄像，發(fā)現他們每次的進攻得分都依賴于他們縝密的進攻體系以及傳球路線。再比如說比如說前段時間在網上很火的上傳頭像就能判斷年齡的應用，用cnn就能搞畢加索畫風等等。同樣，在大數據時代的今天我們同樣可以利用大數據所包含的海量信息來提升我們的圖案設計。
　　當我們已經可以輕松掌握對提升圖案設計有用的數據，我們再開始談談怎樣實際利用數據來完善我們的設計。在外行看來大數據似乎很遙遠，與我們的生活不貼切，其實不然，試問有誰沒有在大數據這條路上迷失呢？但如果你帶著特定的目標去發(fā)掘相關信息你會發(fā)現結果會截然不同，你會很容易就能得到你想要的信息，你會發(fā)現在互聯(lián)網之中原來還有這么多迷人的東西可以看！在發(fā)掘你所需的信息時你需要專注于你的思緒，我們可以以一個問題來開始數據分析。以下是我最常思考的幾個問題：
　　1. 是什么影響了流行元素的更新?lián)Q代？
　　2. 不同年齡階層對圖形喜愛的需求是什么？
　　3. 今年什么顏色最具代表性？
　　4. 今年什么事件最具代表性？
　　所以千萬不要只著眼于數據，以一個問題開始，你想要什么？心里要有一個特定的目標。
　　三、大數據對圖案設計的影響
　　1.市場的喜好篩選
　　有需求就會有設計，相比其他行業(yè)而言，設計擁有其獨特的特殊性。設計與其他行業(yè)的關系是成正比關系的，其中最特殊的便是平面設計。簡單的理解也就是其他行業(yè)越發(fā)展，設計就越發(fā)展。既然市場需求是源源不斷的，那么這些各式各樣的需求信息我們就可以稱之為大數據。顯然只有符合市場需求的設計才會受到更多的消費者所追捧，如何在眾多數據中篩選消費者所追捧的元素獲取各種消費人群的需求呢？我們可以運用大數據作為一個市場調查的依據，區(qū)別針對不同的消費群體，分析其需求。這些“定性數據”可以很直觀地看到男人與女人的不同需求，不同年齡階段的不同需求。以及這些人群對造型、對顏色、對內涵、對材質，載體等形式的喜好。在大數據中獲取這些信息會較傳統(tǒng)的市場調查所獲取的信息來的更全面，更系統(tǒng)，更快速，更真實。因為數據無時無刻都在更新，在市場調查所花費的大量時間的同時市場的需求也在不經意間發(fā)生著變化，而在大數據庫中你只要花費幾分鐘就能拿到最“新鮮的需求”。

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