㈠ web端数据可视化（大屏）设计
目前流行数据可视化大屏设计，为了方便大家，我把各个行业的数据大屏进行了整合设计。
作品包括两部分：数据可视化模板和图表组件
数据可视化模板：医防融合数据大屏、慢病患者数据大屏、公卫体检数据大屏、公卫随访数据大屏、家医签约数据大屏、医院数据大屏、医院运营数据大屏、互联网医院数据大屏、电商数据分析大屏、药店销售数据大屏、餐饮数据分析大屏、在线教育数据大屏、网站流量访问数据分析大屏、酒店数据大屏、店铺交易数据统计、运动健康数据分析、个人健康后台数据分析、创作中心数据分析、电商后台数据分析
图表组件：数据卡片，折线图、柱状图、饼图及其他全图表
支持软件版本：Axure8.1（兼容Axure9、Axure10）
点击此处预览完整设计
部分设计展示：
㈡ 可视化大屏经验分享
最近在实际项目中积累了一些经验，以及看到很多大神们的分享，不断学习和丰富关于大屏设计的特点及数据可视化的表达方式。以下经验来自于多处资源，希望对有这方面需求的同学有所帮助。
大屏显示的一些特点：
1.面积巨大——用户站远才能看全内容（所以字也不能设计很小）
2.深色背景——紧张感强，让视觉更好的聚焦，省电
3.不可操作——大屏主要用来给来用户看的。用户一般不会直接操作大屏
4.空间局限——大屏不像网页有滚动条，它的长宽都是固定的
5.单独主题——每块大屏都有具体想给用户表达某个主题
第一步、调查研究
需要调研的点：
1.大屏的主题——这个屏用户要看什么信息（要规避哪些信息）
2.数据的权威和准确性——对具体要展示的信息进行数据的核对正常数据是多少，历史上极限数据是多少?
3.用户的其他需求点——用户说要用TOP10，但有时候只是用户只知道TOP能表达，还有很多形式也能表示TOP的信息
第二步、视觉效果定位（脑暴穷举、分类去重、投票确定）
紧张：数据的实时，动效的变化
科技：新颖的图表，新颖的动效
丰富：数据丰富，丰富层次感，图表类型多，强烈的空间感
权威：安全元素
第四步、数据表现元素
常规数据表现元素：地图，top10，饼图，列表，数字，趋势等。
如果在多个屏上都只放这些元素，展现上会缺乏很多心意，业务差别性也不好体现。所以需要对每个需求再剖析。
第五步、需求分析，数据挖掘
1.拆分维度——将需求拆分到最小维度
2.确定优先——选择最佳数据来说明观点
3.合并维度——对维度元素进行归类，化繁为简
4.最佳表现——确定用哪种表现形式来体现数据
举个栗子：
在做这一系列的具体某一个屏时，某业务需要大屏展示的内容：我们的业务针对特定区域的保护，正在实时防御着世界各地多类型的攻击。能看到每个攻击类型的当天累加值和趋势。
对于这个内容，我们先进行拆分维度。你们能看到多少维度呢？（一定要拆到最小维度）
接着，确定这些维度的主次优先级。
对这些信息进行相似度归类，化繁为简。关联性最多的维度用同一种颜色表示，画出所有的关系。
上图表示，所有的维度互相关系。我们可以发现时间维度和所有的内容都有联系。
但是时间又是个隐形的内容，大屏上的数据为了表示紧张性，时间如果是实时展现的。那么这个维度在设计的时候不必要用某个具体的视觉元素来表现，是通过在时间节点上的动效变化来表现的。所以我们把这时间线去掉，并对交错关系的维度进行位置的调整。
理清逻辑关系，我们最常用的一个方法就是借助于思维导图，这样我们能更加清晰知道业务需求以及数据关联性。
关系理清楚后，我们接下来可以就行规划设计了。
第六步、规划设计
在这块主要是细节和感受的设计。
1.模块设计——考虑的模块纵横栅格布局设计
2.维度表现——具体维度用什么表现的确定
3.动效设计——时间的把握和情感的控制
4.数量控制——对实施数据的不可控性进行展现上的控制。考虑数据极端情况效果太密或太疏，如何规避
大屏和其他显示屏一样，本身都是有固定分辨率的。
拼接大屏 ：大屏几乎都是拼接屏，UI设计时不用考虑屏幕缝隙影响 内容 的呈现，内容不会丢失，但有可能影响 视觉 的表现，例如一个很大的人物图像被缝隙正中“劈成”两半，或者“劈中”了眼睛，看起来很不舒服，所以设计时可以建立缝隙位置的参考线避免类似情况发生。（现在企业常用的有无缝隙、1.7mm缝隙、3.5mm缝隙、三种拼接大屏，缝隙越小越贵）
设计尺寸： 拼接的每块小屏一般是16:9的高清屏，设计尺寸可以把上下高度设定为1080px，长度按照拼接屏的数量比例得出长度的设计尺寸。例如3乘5的一块大屏幕，高度3块屏设为1080，每块高就是360，360除9乘16等640，640就是一块屏幕的长度，640乘5块屏＝3200最后得出设计稿尺寸就是：高1080px乘宽3200px。
第七步、检查测试
1.重视需求——过一遍需求是不是能够满足。
2.实地测试——将效果放上大屏，看是否方便阅读，动效是否达到预期，色差是否能接受。
3.可信性测试——当自己的讲解员，给用户讲解大屏。能否一句话描述大屏，同时用户能够理解。
设计大屏一定是一个长期跟进的过程。有很多问题会在真正数据进来了，放在大屏上显示才能发现。
整个项目的流程
那让大屏怎么看起来更炫酷，简单的总结几个方法：
1）布局排版
大屏首先是要服务于业务，让业务指标和数据合理的展现。由于往往展现的是一个企业全局的业务，一般分为主要指标和次要指标两个层次，主要指标反映核心业务，次要指标用于进一步阐述。所以在制作时给予不一样的侧重。
2）色彩
背景色又分为整体背景以及单个元素的背景，无论是哪一个，都遵从两点基本原则：深色调&一致性。
整体背景深色系，可选的余地还是很多的，但是配起来能让多数人都觉得好看的还是以深蓝色系为主，如下所示是几个推荐的配色方案。根据实际项目经验，这里极其推荐大家为单个的组件元素搭配一些透明色，透明度设置在10%上下为宜，具体以实际效果微调。
3）点缀效果
细节影响感官体验，在大屏展现上，细节也会极大的影响整体效果。通过适当给元素、标题、数字等添加一些诸如边框、图画等在内的点缀效果，能帮助提升整体美观度。顶部的标题通过左右两个对称线条进行点缀，各个组件的细分标题通过不规则渐变色图片进行点缀，另外每个组件都搭配使用了简洁的边框以提升层次感。
4）动效
动效的增加能让大屏看上去是活的，增加观感体验。
以下举几个案例：
阿里在数据可视化方面已经做的相当超前了，早在2015年的双11销售数据就使用DataV数据可视化引擎搭建数据大屏。
以上大屏利用了DataV数据可视化引擎，以日常图表组件库d.chart以及地理相关组件库d.map为基础，专业数据可视化模板设计为视觉框架，依托cube前端框架搭建起来的web服务。通过该引擎可以利用已有组件低成本还原设计师产出的原型图，快速完成多种数据源的绑定，并通过最终的可视化配置调整系统完成所见即所得的视觉调试，最终产出数据大屏。
工作模式：由之前的“设计->开发”变为“设计->开发->设计->开发”，做到高度还原设计效果。
市场上很多可视化的工具，像帆软和Tableau都是都是数据处理分析软件，两个各有特点。
可以根据业务需求，选择工具，来展示自己的大屏。
以下打开finereport设计器中，按照布局样式，从组件栏拖入对应的图表元素到指定区域并绑定数据。
点击预览按钮，浏览器端的效果如下图所示。
接下来就是配色、点缀和动效了，可根据需求调整界面效果。
还有很多值得推荐的可视化工具，以下列出几个，供大家学习：
Raw 、 Infogram 、 ChartBlocks 、 Visualize Free 、 Visual.ly 、 iCharts
Chart.js 、 D3.js 、 FusionCharts 、 JavaScript InfoVis Toolkit 、 jQuery Visualize 、 ZingChart 、 Flot 、 Gephi
地图数据可视化工具
CartoDB 、 InstantAtlas 、 Polymaps 、 OpenLayers 、 Leaflet
纯可视化图表生成/图表插件——适合开发，工程师
Echarts（ echarts..com ）、AntV ( antv.alipay.com )、HighCharts ( www.hcharts.cn )
可视化报表类——适合报表开发、BI工程师
FineReport ( www.finereport.com )
商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师
Tableau ( www.tableau.com )
FineBI ( www.finebi.com )
Power BI ( powerbi.microsoft.com/zh-cn/ )
可视化大屏类
阿里DataV ( data.aliyun.com/visual/datav )
数字冰雹 ( www.digihail.com )
这是最近几天对数据大屏的一些学习，在这里进行分享。
如果感觉有帮助，请点赞啦，谢谢~~
㈢ 可以提供一下大屏幕实时数据可视化解决方案嘛
我先讲一下大屏的应用场景，再来解答题主的问题。
大屏的应用场景主要有两方面：
1.企业能力展示---面对外部客户，展现企业的能力，做参观用。
2.业务能力展现，领导核心关注的数据。
这其中有些数据展现是实时，比如双十一大屏，有些是非实时的，看历史数据的。
对于题主的问题呢，插件可能没办法支持到，我们一般都是以插件作为补充，像视频、Echarts等，客户可以按自己的需要集成一些外部信息。
后台的频繁请求对运算速度有很高的要求，我们会用这几个技术去解决，其中也包括一些我们自主研发的技术，在数据处理效率方面，我们还是很有自信的。
中间结果集缓存技术
全局字典技术
压缩结果数据
分布式元数据存储
主营业务收入、主营业务成本、利润总额
EVA率、净资产收益率
现金及银行存款、受限现金及银行存款、非受限现金及银行存款
资产负债率
对GQuery执行的最终结果进行永久缓存，能够节省缓存结果集所占用的内存空间，同时也能大大提升报告的打开速度，
通过数值型数据来映射字符串，大大减少了对内存占用的需求，可以提高数据处理效率。
MPP数据集市在数据节点（Map节点）可提前进行局部的Rece计算，即Local Rece，压缩了传输的结果数据大小，使存储和内存空间的占用降低大概80%多，这样就提高了计算速度。
优化MPP集市云文件Meta信息的存储方式，在Name节点拆分存储naming.meta，从而使云文件可以进行部分的备份和迁移，可以提升系统的可靠性。
大屏上的可视化区域划分是根据具体的业务指标来的。
我举个例子：
我们有个客户大屏想展示的结果是 从盈利能力、资金管理、资产管理的关键财务指标反映xx所现阶段发展规模、经营绩效，以及当年考核目标值的完成情况。
你就能从中拆分出涉及的指标有：
然后你就能知道这些分析应该用什么样的分析方法、适合的图表、分析的维度，继续接着上面的例子，一一对应的关系为：
1.当期值：环比；累计值：全年预算完成率、同比。
按板块分析：各板块的全年目标预算完成情况：本年累计；各板块贡献占比：月度趋势
2. 累计值：实际值、考核值；月度对比分析：与考核值对比
3. 月度趋势分析：体现受限和非受限的结构
4. 期末值：实际值、考核值；月度对比分析：与考核值对比
最后布局设计就如下图：
㈣ python数据可视化的效果如何在web页面中展示
importmatplotlib.pyplotasplt
#绘制折线图
squares=[1,4,9,16,25]
#plt.plot(squares,linewidth=5)#指定折线粗细，
##plt.show();
#
##修改标签文字和线条粗细
#plt.title("squrenumber",fontsize=24)
#plt.xlabel("Value",fontsize=14)
#plt.ylabel("squareofvalue",fontsize=14)
#plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
#plt.show()
#校正图形
input_values=[1,2,3,4,5]
plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)
plt.show()
㈤ 数据可视化软件哪家好
数据可视化软件好的有FineBI、Infogr.am、Easel.ly、Color Brewer、ChartBlocks等这些，有需要的朋友可以参考一下。
1、FineBI
简洁明了的数据分析工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。
4、Color Brewer
强大的配色工具，在这里面几乎可以找到任何想要的颜色，本身也是一个绘图系统，拥有很多配色模板，可以当做一个小工具收藏，配合其他可视化工具使用。
5、ChartBlocks
英国的一家公司开发的制作统计图表的线上工具，省去在Excel软件里制作图表的繁复，让图表更加多样化，无需专业的软件技能就可以轻松制作漂亮的图表，但是功能不多。
㈥ 如何利用可视化组件制作一个智慧园区大屏
各地产业园区、工业园区、创意园区、科技园区等园区的投入建设日益增多，对于园区开发商或是运营商而言，将园区每天产生的数据实现实时管控，能够更加高效地管理园区。在当前数字化技术迅速发展的背景下，数据可视化是一个对于园区的建设和管理至关重要的概念，仅通过一张图或是一个大屏，就可以将园区的各种数据进行高度整合，实现园区数据综合监测，这就是可视化大屏的魅力所在。
接下来本文将详细介绍如何利用 山海鲸可视化 软件制作一个 智慧园区智能系统管理大屏 的全过程。
一、新建大屏
在山海鲸可视化软件中，新建大屏主要有两种方式：
①新建空白项目自行完成设计和制作：
②通过软件内资源中心进行关键词检索，载入模板后将模板数据替换成个人数据进行制作：
新建空白大屏可选择“添加新数据”，载入模板大屏可选择“替换数据源”，而以上两种新建大屏的方式均可以连接山海鲸数据管家进行数据接入。数据导入过程可以在新建大屏后导入作为备用，也可以在所有组件设置完成后再导入。
二、设置组件
设计制作一张完整的可视化大屏离不开丰富的可视化组件，在智慧园区智能系统管理大屏内运用了多个图表组件和多媒体组件进行数据搭载：
1. 2D地图组件
2D地图组件可以用来展示和地理位置相关的数据信息。
在本大屏中，以园区所在区域为例用二维地图进行展示，加入数据支撑后将数据落实在具体的地理位置，将大屏展现的数据信息与现实位置结合起来，使数据更可信易懂。
2. 环形图组件
在环形图组件中，通过将一个环形区域划分为多个子区域，从而可以反映出不同子类数据之间的对比关系以及子类数据在大类中的百分比。
在本大屏中，园区“总人数”用环形图组件展示，能直观地体现各类人才在园区总人数中的占比。
3. 雷达图组件
雷达图适用于多维数据，能直观地体现某一个对象多维度的数据。
在本大屏中，“园区分类”用雷达图组件展示，直观地体现园区中多个设备的数据，从而帮助我们了解其分布情况。
4. 数据表格组件
数据表格组件，即通过表格的形式来展示数据。
在本大屏中，园区中的行业类型和具体的公司名称的多列数据用一个数据表格同时呈现，更直观地统计了园区内各类型公司的数据。
5. 百分比图组件
百分比图组件用来显示某一指标值在整体中的占比，多个百分比图并列展示以突出各个指标在不同整体内的构成情况。
在本大屏中，园区的设备运行管理用百分比图来呈现，采用条形的表现形式进行了多组件的横向对比。
6. 分组柱状图组件
柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。
在本大屏中，园区人数用分组柱状图来展示，直观地体现了园区中不同区域的人员数量和差异。
7. 面积图组件
面积图组件是在折线图的基础上，对折线以下区域进行颜色填充，用于在连续间隔或时间跨度上展示数值，常用来显示趋势和对比关系（多个面积块之间的对比）。
在本大屏中，选择面积图组件来呈现园区各个区域拥堵指数，折线图体现不同区域的拥堵峰值，而面积图的对比表现出不同区域的拥堵差异。
在完成以上的组件设置后，一张智慧园区智能系统管理大屏就制作完成了。
三、导出分享大屏
大屏制作完成并保存之后，就可以进行导出和分享。
1. 导出大屏
保存后的大屏可以导出到本地，根据不同的保存需求可以导出为：
①本地可编辑项目文件：
②服务器部署工程文件：
如果想将大屏项目发给他人，而对方想要继续编辑该大屏项目，可以采用方式①；
如果想将大屏项目发给他人，而对方仅有查看大屏的需求，可以采用方式②。
2. 分享大屏
创建好的大屏可以分享为Web链接，公开分享有以下两种方式：
①在“我的项目”页面中的“全部项目”界面，点击项目卡片上的“公开分享”按钮可以打开公开分享设置窗口。
②在大屏编辑界面中点击工具栏右侧的“公开分享”按钮可以打开公开分享的设置窗口。
同时，山海鲸可视化软件提供了两种分享方式：
①软件中打开：分享之后的大屏只能用山海鲸可视化软件或山海鲸浏览器打开。
②Web 页面打开：分享之后的大屏可以使用任何浏览器打开。
以上就是利用 山海鲸可视化 软件制作智慧园区智能系统管理大屏的全过程。
㈦ 什么是数据可视化小白怎样快速上手
什么是数据可视化
数据可视化是利用各类图表及图形化的设计手段将复杂不直观的数据有逻辑的呈现出来，而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段，使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系，从而指导经营决策，挖掘数据背后的商业价值。
大屏可视化设计方法
准确把握业务需求
设计终归是助力业务的，准确的理解业务需求是至关重要的，它将贯穿整个设计的始终，也是可视化设计开始的必要前提。如何解决用户的问题，完成既定目标，都需要设计师对需求有一个比较准确的理解。直接有效的方法就是“沟通协作”。
图形化的方法选择
需求及数据确定后，接下来是数据图形化的选择，不同的目标不同的数据对于图表展示的选择也是有讲究的，如：部分占总体的比例(占比)更适合选用饼图、用来反映时间变化趋势的图形化更适合曲线图等等，总之不同的数据展示维度，选择的图表是有差异的。同样一组数据，存在多个图表同可展示，怎样选择最恰当的图表是至关重要的，合适有效的图表有助于信息有效的传达。遇到具体的数据要根据数据的维度，和要表达的业务目标，选择一种最佳的图表呈现。
这是可视化图表选择比较确切的一个方法，可以作为数据可视化图表的选择依据，有助于准确快速的把数据图形化。
首先根据业务目标结合数据维度确定大的关系(比较、分部、构成、联系)，随后选择合适的图表，填充数据设计排版即可。到这一步图表基本成型，但是比较基础，为了视觉效果和数据的传达，也会在此基础上进行优化设计。
设计尺寸的确定
可视化大屏一般都是多屏拼接或者LEDLCD等材质屏幕。不同的屏幕显示像素、物理像素都不同，例如同样是3*2的拼接屏，输出像素可以是X1*Y1也可以是X2*Y2。这就造成了很多潜在问题，设计之初屏幕硬件及拼接方式需要提前确定。基本有两个方法，简单的说，方法一、拼接屏可以按照拼接后的横纵像素总和设计(拼接屏像素超大可等比例缩放)。LED/LCD屏幕设计也是同样的原理。方法二、按照硬件输出像素设计，硬件设备的输出像素一定是和整个拼接屏成比例或者是吻合的。所以按照输出像素设计是可以的。
页面设计及布局
屏幕的拼接方式及屏幕材质确定后，就可以进行页面的设计及布局，页面的布局主要是根据业务及数据的重要程度来设计，通常会把核心的数据要点放在中间，一方面中间是视觉中心，二来也是最容易传达给观众的核心位置。其他的数据放两侧，排列数据一定要考虑数据的关联性及联动性，应该有意识的把相关数据放在一起，当一组数据变化时联动效果更凸显，容易传达数据的价值。如果是拼接屏，切记在设计时让数据避开拼接缝，页面布局时就要考虑屏幕拼接方式，尽量把数据有序的展示在屏幕内，合理避开拼接缝减少对用户观感的影响。
设计风格的确定
风格的确定也是至关重要的，首先应该确定应用场景，要充分考虑室内、室外、光照、灯光、硬件等因素。设计是相通的，可用UI的方式来定义可视化设计风格，AB测试、情绪版等等。差异比较大的一点是应用场景的环境。
硬件设备的校对
当风格页确定后先别急于后面的页面设计，如果有可能的话，此时最好拿设计图去现场实地测试。确定现场硬件是否存在偏色问题、文字大小在合适的观看距离是否清晰可见、现场灯光光照等是否对设计有影响、拼接缝和数据是否有穿插、硬件设备输出是否和设计匹配等等。确认无误后在开展后面的页面设计工作。
SovitChart是一个免费的在线数据可视化平台工具，基于Echarts开源API研发的数据图表可视化界面开发工具，内置了各行业丰富的组件模板，无需编码只需通过鼠标拖拽控件就能设计出精美的图表可视化web页面，同时可以方便的与后端数据进行绑定，实现数据驱动页面的变化，实现炫酷的图表展示。
㈧ 数据可视化大屏的需求趋势有哪些
它是数字化工厂的重要组成部分，是将信息、网络、自动化、现代管理与制造技术相结合，在工厂形成数字化制造平台，改善工厂的管理和生产等各环节，实现工厂控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。
大屏数据可视化真正的核心在与用户交互的环节，需要了解客户真正的需求并且能够恰当的规划数据页面，这些都需要数据可视化分析师精心分析策划，才能让可视化更好起到支持决策的作用，而不仅是有好的美术设计就能够达到最好的效果。
它能够产生生产力，形成数据驱动闭环。
可以参考 Hightopo的数据可视化案例，从图中感受它的重要性！
案例展示
Hightopo 是基于 HTML5 标准技术的 Web 前端 2D 和 3D 图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。
多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。
㈨ 数据可视化的web前端开发采用什么样的架构比较合适
web前端分为网页设计师、网页美工、web前端开发工程师
首先网页设计师是对网页的架构、色彩以及网站的整体页面代码负责
网页美工只针对UI这块儿的东西，比如网站是否做的漂亮
web前端开发工程师是负责交互设计的，需要和程序猿进行交互设计的配合。
web前端需要掌握的有脚本技术javascript DIV+CSS现下最流行的页面搭建技术，ajax和jquery以及简单的后端程序等。 后端的话可供开发的语言有 asp、php、jsp、.NET 这些后端开发语言的话搭建环境都不一样，具体如果自己想学的话看是想从事前端部分还是后端程序部分。后端开发如果有一定的条件的话可以转为软件开发。不过要有一定的语言基础，类似java语言。C#等。关键是看自己的兴趣爱好。。
这个到后期不会区分这么细，做前端到后期也会懂一些后端的技术，反之，后端也是。
在实际的开发过程中，当前这样定位前端、后端开发人员。
1）前端开发人员：精通JS，能熟练应用JQuery，懂CSS，能熟练运用这些知识，进行交互效果的开发。
2）后端开发人员：会写Java代码，会写sql语句，能做简单的数据库设计，会Spring和iBatis，懂一些设计模式等。
现在来看，对前后端的要求还是蛮低的，尤其是后端，新员工经过培训之后都是可以参与到后端开发的，没有太高的技术门槛，唯一需要做的就是先变成熟练工种，这个阶段没有涉及到设计模式、架构、效率等一些列问题。
还是先google一下，看看网上对Web前端开发、Web后端开发分别是什么？
Web前端: 顾名思义是来做Web的前端的。这里所说的前端泛指Web前端，也就是在Web应用中用户可以看得见碰得着的东西。包括Web页面的结构、Web的外观视觉表现以及Web层面的交互实现。
Web后端：后端更多的是与数据库进行交互以处理相应的业务逻辑。需要考虑的是如何实现功能、数据的存取、平台的稳定性与性能等。
再来看看大公司对前后端人员招聘的要求，通过这个角度看看前端、后端的技术要求：
Web前端：
1）精通HTML，能够书写语义合理，结构清晰，易维护的HTML结构。
2）精通CSS，能够还原视觉设计，并兼容业界承认的主流浏览器。
3）熟悉JavaScript，了解ECMAScript基础内容，掌握1~2种js框架，如JQuery
4）对常见的浏览器兼容问题有清晰的理解，并有可靠的解决方案。
5）对性能有一定的要求，了解yahoo的性能优化建议，并可以在项目中有效实施。
6）......
Web后端：
1）精通jsp，servlet，java bean，JMS，EJB，Jdbc，Flex开发，或者对相关的工具、类库以及框架非常熟悉，如Velocity，Spring，Hibernate，iBatis，OSGI等，对Web开发的模式有较深的理解
2）练使用oracle、sqlserver、mysql等常用的数据库系统，对数据库有较强的设计能力
3）熟悉maven项目配置管理工具，熟悉tomcat、jboss等应用服务器，同时对在高并发处理情况下的负载调优有相关经验者优先考虑
4）精通面向对象分析和设计技术，包括设计模式、UML建模等
5）熟悉网络编程，具有设计和开发对外API接口经验和能力，同时具备跨平台的API规范设计以及API高效调用设计能力
6）......
从几个公司的招聘要求可以看到，做Web开发，对前端和后端的要求是各自所不同的。而目前的实际情况，也和这个差不多，但是，自己无论在知识的掌握程度上，还是知识掌握的宽度上，都是不够的。
首先，自己在前端缺乏积累，没有沉淀，专业的前端技术的积累是从去年才开始的，同时，在前端也缺乏支撑与高手，所以，走起来比较困难。同时，前端人员培养的较少，一个原因是对前端了解太少，另外一个原因就是对前端与后端的工作比例估计不足。所幸，在这一年也在前端有了很快的进步，培养了几个优秀的开发人员，有意识的解决了前端的用户体验，这都是可喜的。今年，需要更进一步，专业化。
其次，在后端发展的不够宽，后端的知识体系已经比较完善，但是，很多应用点都没有涉及到。同时，对现有技术框架的理解都不够深入，太浮躁。目前的设计团队在解决互联网高并发、大数据量的存取上经验与能力都还不足，需要正视这些问题。后端技术的发展需要更加的精进，以解决实际存在的问题为主。
最后，在前端、后端都缺乏熟练工，这会影响到开发的速度，同时，也不利于后期技术的研究。
㈩ 大数据可视化工具哪个做出来最漂亮
经研究表明，人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理。因此，数据可视化是使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段。数据可视化可以使人们更有效率地完成某些任务，我们可以理解为三点优势：
>美观展示:用数据展示企业特色，大会展台，媒体现场展示等
>数据驱动：实时查看业务概况、监控预警、驱动内部快速响应
>发掘价值：可视化数据呈现后，带来的视觉感受会帮助人发现新的因素
在图扑软件（Hightopo，以下简称 HT ）技术支持下，数据可视化除了“可视”，还有可交流、可互动的特点。设计带来的不仅是瞬息处理海量数据搭配酷炫的可视化样式所引起的视觉震撼，更应注重为业务需求服务，设计出符合不同行业需求的个性定制可视化，利于企业做出正确的商业决策，以有根据的数据呈现而帮助企业进行更科学的判断而避免决策的失误。
图扑软件（Hightopo）
农业可视化案例尝试了 low poly 风格，以简洁插画风与略抽象画的模型浓缩了农业的运作场景，色调以贴近植物的绿色为主，设计出可爱的动画风格可视化效果。
同时在设计时因为使用的设备不同，大屏有它自己独特的分辨率、屏幕组成、色彩显示以及运行、展示环境，这里的很多问题只有设计稿投到大屏上才能够被发现，所以这一步在样图沟通确认环节非常重要，有时候需要开发出demo，反复测试多次来修改协调最终上屏效果。在测试时从设计上可以重点注重以下几点：
之前确立的布局在放入设计内容后是否依然合适
确立的图表类型带入数据后是否仍然客观准确
根据关键元素、色彩、结构、质感打造出的页面风格是否基本传达出了预期的氛围和感受
已有的样式、数据内容、动效等在开发实现方面是否存在问题
大屏是否存在色差、文字内容是否清晰可见、页面是否存在变形拉伸等现象