2024年大数据网页页面设计 篇1
作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，Web前端、UI设计、游戏开发和大数据这几个领域，目前都形成了各自比较庞大的技术体系，岗位也比较多，而且不同的岗位通常需要组织不同的知识结构，对于初学者来说，应该根据自身的知识基础和能力特点来选择感兴趣的方向。
从入门的难易程度上来说，UI设计要相对容易一些，而大数据要相对难一些。UI设计目前的岗位任务主要集中在交互设计和视觉设计上，学习的初期可以从基本的设计工具开始学起，初期学习难度还是比较低的，而且学习者也会很快建立起学习成就感，另外学习UI设计并没有太多基础知识的要求，所以学习门槛也相对比较低。当然，学习UI设计到后期还需要学习专业领域的相关知识，如果加入到互联网技术团队，还需要掌握开发技术的功能边界，否则设计出的产品很有可能无法实现。
大数据技术是当前的热点，掌握大数据技术也比较容易实现就业，比如当前的大数据开发岗位就有比较大的人才缺口。但是相比于UI设计来说，大数据的学习门槛还是相对比较高的，需要学习者具有三方面基础知识，包括数学、统计学和计算机，而且大数据整体的学习内容比较多，所以学习大数据方向还是比较辛苦的。
Web前端目前的学习难度也在不断攀升，随着云计算时代的到来，前端开发全栈化也是一个比较明显的发展趋势。从产业互联网时代的发展趋势来看，前端开发未来的就业前景还是很值得期待的，因为未来很多基于平台的开发都需要前端技术的参与。
最后，游戏开发行业在移动互联网时代得到了快速的发展，未来在5G时代也会有比较多的发展机会，虽然游戏开发的就业面相对比较窄，但是游戏开发的岗位附加值还是比较高的，所以如果对于游戏开发比较感兴趣，选择从事游戏开发也是不错的选择。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
2024年大数据网页页面设计 篇2
Web开发是目前软件开发的主要领域之一，目前大量的软件都以Web的形式运行，对于用户来说，Web软件往往以网页的形式进行呈现。
随着云计算、大数据以及物联网的发展，Web页面也在发生着一些改变，未来的Web开发将呈现出以下几个趋势：
第一：相应更快、内容更丰富。内容不够丰富且用户体验度不高一直是Web页面的传统问题，随着5G标准的落地，Web页面能够承载的内容将进一步增加，可以为用户营造一个更加丰富的应用场景，而且速度会更快。更丰富的内容呈现将为学习、娱乐、办公都带来一些新的模式，这会进一步促进Web应用的发展。
第二：与行业结合会更加密切。随着工业物联网的发展，网页开发与行业的结合将更加深入，一些原本只能在本地运行的软件将不可避免的Web化，这将为用户提供一个非常方便的办公环境，也能为软件开发人员带来极大的方便，比如开发场景的可移植。
第三：消费互联网和产业互联网的融合应用。当前消费互联网正在向产业互联网发展，产业互联网的目的是用互联网相关技术（大数据、物联网、人工智能等）来赋能传统行业。产业互联网的发展并不是说就放弃消费互联网了，而是能把消费互联网的资源引入到产业互联网，进而助力传统行业，而Web页面则是一个重要的途径。
消费互联网与产业互联网的融合是打开目前产业互联网发展壁垒的重要方式，而Web页面则是架起终端用户与传统企业的重要桥梁。比如，未来的产业互联网环境下，用户将深度参与传统企业的产品设计和生产流程，而Web页面则是完成这些流程的关键方式，在这个过程中一定会有更多的技术方案被提出。
总之，Web页面未来在产业互联网阶段的发展空间还是非常大的。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。
2024年大数据网页页面设计 篇3
谢谢邀请！
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
对于已经有三年网页设计经验的职场人来说，可以考虑以下几个发展方向：
第一：产品经理。产品经理岗位目前是IT行业内需求量比较大的工作岗位之一，产品经理需要具备三方面知识结构，其一是具备一定的行业认知能力；其二是具备一定的设计能力；其三是能够紧跟技术发展趋势和行业发展趋势，而对于网页设计人员来说，这三方面知识都有一定的基础，所以转向产品经理是不错的选择。
第二：大数据领域。当前正处在大数据时代，随着大数据技术体系的逐渐成熟，大数据的落地应用将释放出大量的就业岗位，涉及到大数据开发、大数据分析、大数据运维、大数据应用等，基于大数据的岗位发展空间还是比较广阔的，所以转向大数据领域将迎来更多的发展机会。
第三：行业咨询岗位。IT行业内的咨询岗位一直有较大的人才缺口，对于具备一定技术基础的网页设计人员来说，转向咨询岗位也是不错的选择。咨询岗位的从业人员往往需要具备丰富的行业经验和多种解决方案，同时能够根据技术发展趋势不断对方案进行完善和升级。行业经验需要一个积累的过程，解决方案则需要在工作岗位上不断积累和总结。
第四：教育。对于不少IT行业的从业者来说，转向教育领域也是一个不错的选择，随着产业结构升级的持续推进，传统行业会释放出大量的人才升级需求，而这对于教育领域来说会迎来更多的发展机会，教育行业也将释放出大量的岗位。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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2024年大数据网页页面设计 篇4
设计数据分析平台应该从3个方面入手，数据质量、数据指标和分析粒度：
数据分析平台通常是针对企业内部数据的综合展示，需要企业内部系统进行整合，数据进行打通，在保障数据质量的情况下才具有分析的意义，企业间数据治理通常有两种形式，一个是展现驱动，一个是数据驱动。
展现驱动是指在设计分析平台时，以终为始，明确需要展示页面的面向对象，明确对象需求即明确展示数据类型、风格、布局等等，在明确需求的情况下，筛选并治理主数据，将各个系统的数据汇总的到数仓中，最终通过平台进行性配置展示。
数据驱动是指企业在前期就进行了数据的治理，做到了基础数据的统一管理，在数据分析时，通过ESB或者ETL将数据汇总到数仓中，再通过平台进行展示，在分析的过程中，深化主数据的治理，做到随用随取为数据展示提供条件。
除了数据质量之外，还需要注意的是分析的粒度和指标，分析指标要有针对性，理论上指标应该越丰富越好，但是在实际使用中要注意取舍，优先将客户关注点体现出来，对于其他指标可以根据页面效果进行取舍。同理分析粒度应该具体参考企业的规模以及运营情况，做到分析粒度适中。
2024年大数据网页页面设计 篇5
想要做好大数据分析，其实有很多的软件都可以实现
最简单的Excel就可以实现，前提是你得熟练运用Excel和VBA
专业的数据分析师一般喜欢R语言这样编程工具
而Python问世以来，很多人都选择了matplotlib
这些工具虽然都能实现数据分析，但是都需要相应的编程基础，小白学习起来十分的困难
因此，新手不如使用简单灵活的BI工具来进行数据分析，上手快，学习成本很低
那么，有哪些BI软件是适合新手用的呢？
话不多说，先上图！
前方多图预警！！！
！！！！
看到上面这些科技感十足的数据分析图，是不是感觉酷炫到颜值爆表？
这些就是使用BI软件制作出来的，而且绝对的简单方便
下面，小编就以FineBI为例子，介绍一下新手该如何做好数据分析，走向数据大神的道路！
但是，在此之前，我们首先要了解一下，做数据分析的思路是什么？
数据导入：第一步要通过连接数据库或者导入EXCEL完成数据导入，EXCEL比较好说，但是如果你想连接Oracle、MYSQL、SAP BW、HANA等数据库的数据，就要求你所使用的软件能够支持对接各类数据源，例如FineBI；
数据准备：第二步是对数据进行简单的处理，选择要分析的字段，然后按照你的需求进行分类、汇总、新增列、合并、行列转换等等；
数据分析：第三步是通过创建组件进行数据分析，如果没有目的，可以通过简单的拖拽字段，看看自动生成的数据是什么趋势，寻找规律，进行探索式分析；
数据可视化：第四步就是要将组件按照主题在仪表板上进行组合美化，然后完成收工，实现导出或者分享等功能；
了解完数据分析的基本思路之后，我们就可以开始着手用BI工具进行数据分析了！一、数据导入
简单来说，就是要将杂乱无章或者毫无头绪的数据，导入到你的BI工具之中
前面已经说过，数据的导入是通过Excel、r语言脚本或者连接数据库实现的，要求BI工具能够打通各种数据源
以FineBI为例，FineBI能够从各种数据源中抓取数据，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等数据库，还支持SAP BW、HANA、Essbase等多维数据库
具体的操作是通过业务包的形式进行数据的分类管理，而使用者只要通过简单的鼠标操作就能完成数据导入二、数据处理
完成数据导入之后，就可以通过添加自助数据集来进行自主的数据处理
你想要分析什么内容，就可以对什么内容进行处理，最好是实现过滤字段、分类汇总、新增数据列、排序、合并等等处理功能
要是想更加深入的进行数据分析，就需要BI工具拥有数据挖掘等功能
比如FineBI提供的时间序列、聚类、回归等算法，可以与图形分析结合，强化预测判断能力
同样的，整个数据处理过程只需要简单的拖拽，就能够轻松完成三、数据探索分析
准备完数据之后就可以数据分析了，FineBI是通过图表、地图等形式创建组件来进行探索分析的
第一步创建组件，作为你进行数据分析的载体
创建完组件之后，你就可以随心所欲的进行数据分析了
基本操作就是通过拖拉数据集中的字段，选择图表类型，FineBI就会自动生成你想要的效果
FineBI会自动识别经纬度，完全不需要你来动手
比如下面制作的数据地图，制作起来简单方便，使用者还可以根据喜好，进行进一步的美化
如果你实现数据一层一层的效果分析，通过FineBI也可以轻松实现
例如下面的效果图，在地图上点击某个省，就可以进入该省份的数据地图
此外FineBI还支持数据联动、过滤等功能，让你的数据分析拥有更高的交互性
除了数据地图，FineBI里还有相当丰富的组件类型
无限组合的图表展示将带来无限的视觉分析可能
可以满足你的任何场景需求四、数据可视化展示
进行到这一步，数据分析的工作就已经完成90%了
但是这最后一步也是相当重要的
因为数据分析是要给人看的，其展示效果一定要直观清楚，这一点FineBI通过仪表板驾驶舱就可以实现
FineBI仪表板就像一个画布一样
之前制作好的各种组件可以直接在这个画布上进行拖拉组合
最后再进行进一步的美化，就可以实现最终的效果
怎么样，看完了上面的内容，是不是感觉做数据分析也没有那么难
BI商业智能本身就是一个数据分析的工具，十分适合新手
哪怕是新手，哪怕你不会编程、不会python、不会r语言
用FineBI这样的工具也能轻轻松松做出有深度的数据分析！
2024年大数据网页页面设计 篇6
学会了爬虫，只是提供了大数据分析中的数据获取的一种途径而已，正在的进行大数据分析，还要看下这几个问题。
1、最早的数据分析可能就报表
目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数据还是很大改怎么办呢？这些问题在这篇文章中都能找到答案，下面各个击破。
2、要做数据分析，首先要有数据
这个标题感觉有点废话，不过要做饭需要食材一样。有些数据时业务积累的，像交易订单的数据，每一笔交易都会有一笔订单，之后再对订单数据作分析。但是有些场景下，数据没法考业务积累，需要依赖于外部，这个时候外部如果有现成的数据最好了，直接join过来，但是有时候是需要自己获取的，例如搞个爬虫爬取网页的数据，有时候单台机器搞爬虫可能还爬不完，这个时候可能就开始考虑单机多线程爬取或者分布式多线程爬取数据，中间涉及到一个步骤，就是在线的业务数据，需要每天晚上导入到离线的系统中，之后才可以进行分析。
3、有了数据，咋分析呢？
先将数据量小的情况下，可能一个复杂的SQL就可以搞出来，之后搞个web服务器，页面请求的时候，执行这个SQL，然后展示数据，好了，一个最简单的数据分析，严格意义上讲是统计的分析。这种情况下，分析的数据源小，分析的脚本就是在线执行的SQL，分析的结果不用传输，结果的展示就在页面上，整个流程一条龙。
4、数据量大了，无法在线分析了，咋办呢？
这个时候，数据量已经大的无法用在线执行SQL的形式进行统计分析了。这个时候顺应时代的东西产生了（当然还有其他的，我就知道这个呵呵），数据离线数据工具hadoop出来了。这个时候，你的数据以文件的形式存在，可能各个属性是逗号分隔的，数据条数有十几个亿。这时候你可能需要构建一个hadoop集群，然后把自己的文件导入到集群上面去，上了集群之后，文件就是HDFS的格式了，然后如果要做统计分析，需要写mapreduce程序，所谓的mapreduce程序，就是实现map和reduce的接口，按照自己的业务逻辑写分析流程，之后把程序打成jar包上传到集群，之后开始执行。分析后的结果还是文件的形式产生。
5、分析个数据还要写java代码是不是效率低了点
这个确实是，mapreduce的程序，本身的可测性没有执行一个简单的单元测试来的爽，所以效率确实不高。这个时候，hive出现了，hive是一个数据仓库分析的语言，语法类似于数据库的SQL，但是有几个地方是不同的。有了hive之后，数据分析就好之前写SQL一样了，按照逻辑编写hive SQL，然后控制台执行。可能最大的感觉是，数据库的sql很快就能有结果，但是hive的，即使很小的一个数据分析，也需要几分钟时间。构建hive，需要在hadoop的集群上，原理很简单，就是把文件构建成表的形式（有一个数据库或者内存数据库维护表的schema信息），之后提交写好的hive sql的时候，hadoop集群里面的程序把hive脚本转换成对应的mapreduce程序执行。这个时候，做离线的数据分析简单写脚本就行了，不用再搞java代码，然后上传执行了。
6、数据产生的结果，怎么搞到线上提供服务的数据库中呢？
这个时候分析的结果有了，可能是一个很宽很长的excel表格，需要导入到线上的数据库中，可能你想到了，如果我的数据库是mysql，我直接执行load 命令就搞进去了，哪有那么麻烦。但是数据源可能有多了，mysql/oracle/hbase/hdfs 按照笛卡尔积的形式，这样搞要搞死程序员了。这个时候datax（已经开源）出现了，能够实现异构数据源的导入和导出，采用插件的形式设计，能够支持未来的数据源。如果需要导数据，配置一下datax的xml文件或者在web页面上点击下就可以实现了。
7、离线分析有时间差，实时的话怎么搞呢？
要构建实时的分析系统，其实在结果数据出来之前，架构和离线是截然不同的。数据时流动的，如果在大并发海量数据流动过程中，进行自己的业务分析呢？这里其实说简单也简单，说复杂也复杂。目前我接触过的，方案是这样的，业务数据在写入数据库的时候，这里的数据库mysql，在数据库的机器上安装一个程序，类似JMS的系统，用于监听binlog的变更，收到日志信息，将日志信息转换为具体的数据，然后以消息的形式发送出来。这个时候实现了解耦，这样的处理并不影响正常的业务流程。这个时候需要有个Storm集群，storm集群干啥事情呢？就一件事情，分析数据，这个集群来接收刚才提到的JMS系统发送出来的消息，然后按照指定的规则进行逻辑合并等计算，把计算的结果保存在数据库中，这样的话，流动的数据就可以过一遍筛子了。
8、分析的结果数据特别大，在线请求这些结果数据数据扛不住了，咋搞？
一般的结果数据，数据量没有那么大，也就几十万的样子，这样的数据级别，对于mysql这样的数据库没有任何压力，但是这个数据量如果增加到千万或者亿级别，同时有复杂的SQL查询，这个时候mysql肯定就扛不住了。这个时候，可能需要构建索引（例如通过lucene来对于要检索的字段添加索引），或者用分布式的内存服务器来完成查询。总之，两套思路，一个是用文件索引的形式，说白来就是空间换时间，另外一种是用内存，就是用更快的存储来抗请求。
9、在线的数据库，除了mysql、oracle之外，还有其他选择不？
其实目前大家的思维定势，往往第一个选择就是oracle或者mysql，其实完全可以根据场景来进行选择，mysql和oracle是传统的关系型数据库，目前nosql类的数据库也很多，例如HBase就是其中一个重要的代表。如果数据离散分布比较强，且根据特定的key来查询，这个时候HBase其实是一个不错的选择。
10、空间的数据怎么分析
上面的分析大都是统计维度的，其实最简单的描述就是求和或者平均值等，这个时候问题来了，大数据量的空间数据如何分析呢？对于我们电子商务而言，空间数据可能就是海量的收货地址数据了。需要做分析，第一步就是先要把经纬度添加到数据中（如果添加经纬度，这个可以搞http的请求来通过地图服务提供商来或者，或者是根据测绘公司的基础数据来进行文本切割分析），之后空间数据是二维的，但是我们常见的代数是一维的，这个时候一个重要的算法出现了，geohash算法，一种将经纬度数据转换为一个可比较，可排序的字符串的算法。然后，这样就可以再空间距离方面进行分析了，例如远近，例如方圆周边等数据的分析。
11、上面这些仅仅是统计，如果想搞算法或者挖掘之类的，怎么搞呢
上述的分析，大多数是统计分析，这个时候如果想高一点高级的，例如添加一个算法，咋搞呢？其他复杂的算法我没咋接触过。将拿一个我练过手的算法来讲吧。逻辑回归，如果样本数据量不是很大，可以采用weka来做了个回归，获得一个表达式，然后在线上系统中应用这个表达式，这种类似的表达式获取对于实时性要求不是很高，所以公式每天跑一次就行了。如果数据量比较大，单机的weka无法满足需求了，可以将weka的jar包集成在系统中分析，当然也可以通过hadoop中的mahout来进行离线分析，获取这个表达式。
12、我就是想离线分析数据，但是受不了hive或者hadoop的速度，咋搞
其实搞过一段时间hadoop的人肯定有一点不爽，就是离线分析的速度太慢了，可能需要等很久，这个时候spark出现了，他和hadoop类似，不过由于是内存中计算，所以速度快了很多，底层可以介入HDFS的文件系统，具体我没有使用过，但是公司内部一个团队目前已经用spark来进行分析了。
13、这就是搞大数据了？
有了这些工具就是搞大数据了？答案肯定不是，这个仅仅是工具罢了。真正搞大数据的可能在于思维的变化，用数据来思考，用数据来做决定。目前的无线和大数据啥关系？我觉得无线的终端是数据的来源和消费端，中间需要大数据的分析，两者密不可分啊。
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2024年大数据网页页面设计 篇7
对于很多刚接触IT的小伙伴们来说，web前端是什么还不太了解，也不知道前端需要学习哪些技术。这篇关于Web前端的介绍能帮助小伙伴们细致了解一下~
在了解web前端之前，我们先了解一下什么是“ WEB ”。
WEB（World WideWeb） 即全球广域网，也称万维网，它是一种基于超文本和HTTP的、全球性的、动态交互的、跨平台的分布式图形信息系统。
通俗点说，WEB就是互联网。
1、Web前端是什么？
Web前端即给用户展示的网页页面，也就相当于网络的前台部分，包含了设计、特效、用户交互等。
Web前端开发就是创建Web页面、或者APP等前端界面呈现给用户的过程，通过HTML、CSS及JavaS等衍生出来的各种技术、框架、解决方案，来实现互联网产品的用户界面交互。
2、什么是HTML、CSS、JavaScript？
HTML就是超文本标记语言，是一种标识性的语言。HTML5是Web中的核心语言HTML的规范。
CSS就是层叠样式表，它主要是对HTML标记的内容进行更加丰富的装饰，并将网页表现样式与网页结构分离的一种样式设计语言。简单点来说，CSS就是给网页 “化妆”的一种技术。
JavaScript是一种属于网络的脚本语言，已经广泛用于Web开发，用来给网页添加各式各样的动态功能，给用户提供更流畅美观的浏览效果。
Web前端开发在各类编程语言中，相对入门简单、容易上手、对初学者和转行人员来说是不错的选择。
那么，Web学习完之后可以做什么呢？
1、网站制作
这个是学习Web技术从事最多的领域，网站制作就是网站通过页面结构定位、合理布局、图片文字处理、程序设计、数据库设计等一些工作的总和。
2、小程序开发
随着微信用户的日益增加、其中各式的小程序也深受用户的喜爱，对于Web前端开发人员来说也是一个不错的选择。
3、APP开发
APP开发通常指手机上的应用软件或手机客户端。近年来发展趋势不断的上升，未来前景广阔，也是Web前端开发人员不错的就业方向。
随着互联网发展越来越多元，Web前端人员的就业路径也越来越多。未来，Web前端人员的需求量也是越来越大。
2024年大数据网页页面设计 篇8
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，对于有一定Html和CSS基础的人来说，走前端开发方向是个不错的选择，前端开发在移动互联网和大数据的推动下，功能边界在不断得到拓展，岗位需求量也在不断扩大。
虽然前端开发的岗位需求量比较大，但是前端开发领域的岗位竞争压力也比较大，对于准备入行的准前端开发人员来说，要想提升自身的岗位竞争力，需要从以下几个方面入手：
第一：系统地学习一下Web前端开发知识。对于前端开发人员来说，首先要系统地掌握Web前端开发知识，涉及到Html、CSS、JavaScript以及一系列前端开发框架知识（React、Vue、Angular等），毕竟Web前端开发目前的任务量还是比较大的，而且Web前端开发技术也是前端开发人员必须掌握的内容。
第二：掌握移动端开发技术。目前移动端开发，包括Android开发、iOS开发和各种小程序开发正在逐渐并入到前端开发团队，所以对于前端开发人员来说，要想提升自身的岗位竞争力，一定要不断丰富自身的知识结构。
第三：掌握一定的后端开发技术。随着云计算技术在开发领域的普及，未来前端开发后端化也是一个比较明显的趋势，在Nodejs的推动下，目前一部分后端任务已经开始由前端开发人员来完成，所以作为前端程序员来说，目前也完全可以走全栈开发路线。
最后，前端开发虽然在学习难度上并不算高，但是前端开发也可以写出非常复杂的程序，随着大量的开源项目开始采用JavaScript来编写，未来前端程序员也可以走研发级程序员路线，所以前端开发的发展前景还是比较广阔的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！