



























编注:
本文是少数派 2021 年度征文 活动 #生活 21 标签下的入围文章。本文仅代表作者本人观点,少数派对标题和排版略作调整。
和往年不同,今年文章的数据表现将很大程度上决定征文活动的最终走向,包括「双倍稿酬(由飞书赞助)」活动奖励、最终票选名单以及征文奖品类型。如果你喜欢这篇文章,不妨通过充电或评论的方式支持作者。
不知你是否也感受到了,这些年来豆瓣越来越「不自由」,有时是无法评论,有时评论莫名其妙被删除,更有甚者有些看过的片子莫名其妙就消失了,观影量就这么神奇的消失了一部分,关键是往往你并无法察觉消失的是哪些。再加上豆瓣有种种不便,比如书影音的「看过」时间无法修改,即便你还记得观看的时间,但只要你当天错过了,后面再补,就永远无法在豆瓣留下那一天看过电影的痕迹。
因此,我决定逃离豆瓣,搭建一个属于自己的精神小窝。最初考虑了 Notion,但综合使用便利度,最终还是选择了飞书。因为曾经打算和好友一起建立一个内部评分系统,Notion 的使用成本更高,飞书注册后只需要浏览器即可编辑。接下来,我就来分享一下搭建资料库的经验,希望对你有所启发。这中间使用到的功能不仅仅可以用于资料库,更可以应用在其他用途。
经过综合考量,我采用了飞书的知识库功能作为资料库的储存地,它满足了我多方面的需求:
资料库的入口也非常好找,就在飞书云文档当中,点击左侧的知识库即可找到:
点击右上方新建按钮,就可以建立你的资料库了。接下来为大家展示下我目前的成果:
如图,资料库主要分为三个区域,最左侧的区域1为页面树,可以呈现资料库的数据结构,根据我个人的需求,不同类型的评分标准有所差异,所以把电影、电视剧、动漫、游戏、纪录片、演出进行了拆分,各自进行统计。中间的区域2为当前多维表格的维度,可以自由进行切换。右侧的区域3为资料库的详情页。
其中,左侧的1和2两个区域可以隐藏,可以全屏浏览资料库。
接下来,就分享下我的具体经验,这些是资料库的基础操作,虽然简单,但是后续一切设定都在此基础之上完成。
在页面树中其实可以自由创建文档、表格和多维表格,之所以选择多维表格是因为这更能满足资料库的需求。创建的过程其实非常简单,在左侧页面树文字右侧点击加号后在弹出菜单点击多维表格即可。
随后会出现模板库,系统默认配置了很多不同模板,可以根据自己的实际需要选择,制作资料库时可以直接选择新建,来自行设定。
这样,如下图,就拥有了最基础的页面。系统默认会出现一些文本、单选、日期、多选、附件等类型。双击表头即可编辑数据类型。其中第一列的多行文本是锁定状态,不可以删除,类型也仅仅可以选择文本、日期、数字、超链接和公式。而其他列则可以设定为多选、复选框、附件、人员等更多类型。
接下来,根据自己的需要建立所需要的类型即可,这时你可以尽可能把所需要的类型都列上,不用担心表单过于复杂。这里给出一些我的建议:
还记得前面提到的中间区域的多维表格维度吗?这是飞书多维表格中我最喜欢的功能。下面先以我读书记录的设置为例:
首先是信息维度,可以看到这个页面主要呈现的是书籍的基础信息,如书名、类型、作者、译者、地区、我的评分、豆瓣评分、豆瓣链接等。
而点击评分维度,可以发现呈现的信息主要是我的大粉、豆瓣打分。我根据自己的需要设定了自己的打分规则。
其他维度就不一一呈现了。而不同维度的修改也十分简单,在浏览过程中如果发现有数据在当前维度并不需要,可以随时在表头右键,选择菜单中的隐藏字段/列,即可轻松将该条目隐藏起来。而当前条目的隐藏并不会影响到其他维度。
当然,你也可以点击表格上方的字段配置,快速设定本维度下需要的条目。
通过以上操作,你就可以依次添加你的不同类型数据,一个专属于你的资料库就已经基本成型了。不同维度的表格既方便了查看,也方便录入。比如,我的习惯是在信息页面把信息集中录入,随后在评分维度进行打分评价。另外,系统还有画册和看板两种视图,我个人用不到,大家可以自行探索。
在我探索的过程中,我除了基本的资料库,还探索了一些比较特殊的玩法,可以帮助你实现更智能化的数据处理,帮助你提高效率。我个人认为使用得当,在数据的呈现和查询方面,体验应该比豆瓣要强不少。
相信已经有朋友看到了,我的评分表格是比较特殊的,不仅仅是豆瓣五星制的打分。
当然,你创建一个单选,采用分数或者直观的星星数量来打分都是可以的,不过我一直认为这样的打分过于笼统,有时判断未必准确,对于未来的参考价值也没有那么大。所以我根据自己需求设定了定制化的打分体系。
从上图可以看到,豆瓣评分和不同类型的分数是数字类型,我给豆瓣评分设定了保留一位小数,我自己的评分则设定保留整数,以十分为满分。而评分一列我则采用了公式。
在设定字段类型时,选择公式,就可以点击公式编辑器开始编辑公式了,逻辑思路其实和 Excel 是一致的。
设定的页面也非常直观,直接选中需要的字段,然后赋予不同分数权重,即可自动得出分数。
下面给出我个人评分的公式,供大家参考:
如果你有一些志同道合,兴趣相似的朋友,想搭建一个专属于你们的资料库,这套系统也是可以满足你们需求的。我就曾经为自己和几位朋友搭建好了框架,但是半年之后发现大家参与的积极性没那么高就废弃了。不过经验依然可以分享:
从整体页面来看,和基础的资料库差别不大,无非是左侧页面树多了一个层级方便归纳各自的笔记。
主要的设计在于维度方面,左侧给每一位用户设定了一个评分专属维度,这样就可以各自设定自己的打分系统,既可以像我一样多维度打分自动计算,也可以直接给出分数。为了更有参考意义,专门设计了平均分这一维度,可以简洁明了呈现不同人的分数和平均分。
不过,平均分的公式比较特殊,因为如果直接求和除以人数,一旦有人没打分,分数就计算错误了。所以也分享下我采用的公式,其实逻辑和Excel是一样的:
SUM( A 评分 + B 评分+....)/COUNTA( A 评分 + B 评分+....)希望大家能找到志同道合长期使用的好友.....
因为我的 Switch 经常切换区购买,每每因为打折买了好多游戏又顾不上玩,所以在游戏库中我设定了不同的平台维度,可以汇总合并计算一共花了多少钱,也可以计算折扣,记录在哪个地区购买的等信息,在信息维度方便就不展开讲了,直接根据下图自行探索,应该并没有太高难度:
我想着重讲的是筛选功能,因为数据过多,所以切换不同维度是未必也需要所有的数据,所以筛选就格外重要,比如游戏库中,我设计了一列「平台」,随后在不同维度中根据平台进行筛选,就可以确保四个维度既区分了维度,还缩小了数据范围。
以上图为例,考虑到 Switch 有数字商店和卡带,一种是打折一种玩完可以卖掉回血,所以我先设定了一列数据渠道,来区分 Steam、EPIC 和 Switch ,随后通过数字版和卡带二次筛选,这样就可以轻松进一步细分数据了。而在电影、图书中,我也采用类似的方式,系统自动帮我区分出了想看和已观看,哪一年看的。这个设置的过程是非常有趣的,建议大家根据自己需求多多尝试。
在某一个表格中,还可以添加分组,比如在电影中,我根据年份进行了分组,方便查看自己某一年观看的内容:
方法也非常简单,直接点击上方的分组,并调整分组条件即可:
分组还有一个好处,那就是不同类型可以设定数据计算,如下图:
我给片名设定计算条目数量,外文名设定唯一值。这主要是考虑到有些电影我可能会不只看一遍,这样就可以看我一共看了多少不同的电影,其中有多少重复的了。甚至可以看不同年份我打分的平均分。(当然,不分组也是可以计算的,我最近根据票根和购票记录疯狂补观影记录,发现有据可查的去电影院或者影展一共595场,大受震撼。)
方法也非常简单,点击所需的列分组这一行,就可以选择数据统计方法,大家可以自行探索。
以上就是我个人设计资料库的经验,更多分享一种利用工具的思路,如果有人也想搭建数据库,希望我的文章能给你启发。
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