2024年数据展示网页设计 篇1
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年数据展示网页设计 篇2
一、定义不同
一般来说，我们将网站分为前端和后端。前端主要负责页面的展示，后端则是业务逻辑的实现。
1、web前端
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的找的东西，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。
2、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、平台的稳定性能等。
二、需要掌握的技术不同
1、web前端
精通JS，能熟练的应用JQuery，懂CSS，能熟练运用这些知识，进行交互效果的开发。
（1）精通HTML，能书写语义合理，结构清晰，易维护的HTML解构；
（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，并有可靠地解决方案；
（5）对性能有一定的要求，了解yahoo性能优化建议，并可以在项目中有效实施。
2、Web后端
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。
(1)精通jsp，servlet，javabean，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。
另外建议前端工程师可以使用蓝湖来做代码生成，可以提高开发效率
2024年数据展示网页设计 篇3
这里介绍3个前端可视化库，分别是Highcharts、ECharts和G2，这3个库都可以快速完成前端网页数据可视化，而且制图方便、种类繁多，下面我简单介绍一下这3个库：Highcharts
这是一个纯JS编写的图表库，可以快速为Web网站添加交互式图表，个人网站可以免费使用，支持图表类型众多，包括常见的散点图、折线图、柱状图、饼图等，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.使用的话，有2种方式，一种是CDN远程引入highcharts.js文件，一种是下载
Highcharts源码包，本地导入，这里以第一种方法为例，直接CDN导入，测试代码如下，官网示例，非常简单，基本思路先创建一个div容器，然后通过JS引入图表到容器，设置相关属性就行：
用浏览器打开这个html文件，效果如下：
2.更多示例的话，可以查看官网教程https://www.highcharts.com.cn/demo/highcharts，非常详细，各种图表都有涉及，还可以在线编辑，使用起来非常不错：
ECharts
这个是百度开发的一个开源前端可视化库，可以流畅的运行在移动设备和PC网页上，数据交互性也非常不错，而且支持个性化定制，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.首先，下载echarts.js文件，这个直接到官网上下载就行，大概也就2兆左右，如下：
2.下载完成后，就可以直接在本地html文件中引入使用了，测试代码如下，也非常简单，基本思路和上面highcharts差不多，先创建一个div容器，然后通过JS引入：
用浏览器打开这个html文件，效果如下，非常不错：
2.更多示例的话，也可以参考官网教程，相关图表示例非常多也很详细，提供在线编辑查看功能，很适合初学者掌握和学习：
G2
这个前端可视化库功能和highcharts、echarts差不多，由阿里开发，制图种类也比较多，交互性也非常好，简单易学，可以快速完成日常大部分图表制作，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.这里也可以通过远程引入，然后直接创建一个div容器显示就行，测试代码如下，非常简单，也是官网的入门示例：
浏览器打开后的效果如下，还不错：
2.更多示例的话，也可以参考官网教程，非常详细，各个种类的图表都有详细代码和注释，也可以在线编辑，非常适合开发者参考和学习：
目前，就分享这3个前端可视化库吧，对于日常前端制图来说足够了，当然，你也可以使用d3.js库来完成相同的制图功能也是可以的，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，非常详细、丰富，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
2024年数据展示网页设计 篇4
汇报类的PPT一般是向同事、上级汇报一些工作进度、数据案例等，难免涉及到要制作图表页，那平时，我们自己做PPT数据图的时候，一般都是直接插入图表或者表格，对吗？
通常做出来的图片都不是很好看：
对吗？
那图表类的PPT怎么做出创意感？文末有资源可以领取哦~1、借助网站
给大家推荐一个阿里旗下做数据的网站：
蚂蚁数据可视化
里面有很多创意的图标设计都很值得借鉴，比如：有趣的柱状图
带动画效果的数据图,增加页面趣味性：
不知道图表该怎么做的时候，可以去这个网站上逛逛，说不定会带给你不一样的灵感！2、套模板
既然题主都说要用模板了，就给大家分享一套自己觉的还不错的模板网站
国外的一家专业PPT设计公司slidor出的一套图表类的模板，不过没有封面页和结尾页，需要自己进行设置。
柱状图
饼状图
折线图
曲线图
图表
数据可视化设计
用小图标的形式，将数据清晰的展示出来，页面会更有设计感！
对字体放大，突出重点数据。
用具体的圆形大小，将数据大小量化处理，更加符合我们的视觉特点。
可更改颜色、数据、页面元素
因为很多人并不会用模板，在这里给各位写一个详细的说明！
页面颜色都是可以更改，通过“设计”——“主题色”可以对颜色进行修改，而且简单快速！
这里我录了一个动图：
可快速更改你想要的数据颜色。
同样的，可以更改数据信息，更改文字内容。
需要的朋友，关注加转发，私信回复关键词【数据模板】就可以领取资源了~
2024年数据展示网页设计 篇5
网页设计干什么？
网页设计细分的话，可以包含：
1、网页界面设计
就是现在你看到的每个网页界面，哪里放导航栏，哪里放文章列表，哪里放图片等等，对一个网站来说，所有界面都需要预先设计好，符合其业务需要。
2、UI设计
仅仅把网页上需要展现的东西规划布局还不够，还需要“好看”“简洁”等需求--开起来怎样，美观吗？
3、交互设计
按钮颜色边框等都设计好了，还需要能顺利的操作起来。
哪里放按钮方便点击？当点击导航按钮时，下一步怎么展示？或者怎么跳转？这些和用户交互的都需要设计好--怎么操作更流畅，简单易用？
总之，不同公司对这个岗位（网页设计师）的要求可能有差别，但大致不外乎这几个。
2024年数据展示网页设计 篇6
什么是数据可视化？
数据可视化是指通过可视化表示来传达数据见解的技术。其主要目标是将大型数据集提取为可视化图形，以便轻松了解数据中的复杂关系。它经常与信息图形、统计图形和信息可视化等术语互换使用。
它是 Joe Blitzstein 制定的数据科学流程中的一个步骤，该流程是一个用于处理数据科学任务的框架。在完成数据收集、处理和建模后，我们需要对关系进行可视化处理，以便得出结论。
数据可视化技术也是更广泛的数据表示架构 (Data Presentation Architecture, DPA) 的组成部分，数据表示架构旨在以最有效的方式识别、定位、处理、格式化和呈现数据。我们为何需要它？
据世界经济论坛称，世界每天会产生 2.5 万兆字节的数据，并且目前 90% 的数据是在过去两年中产生的。数据如此庞大，管理和理解变得愈发困难。任何人都不可能通过逐行浏览数据来了解不同的模式和得出观察结果。数据增长可以作为数据科学流程的一部分进行管理，而数据可视化正是该流程的一部分。据世界经济论坛称，世界每天会产生 2.5 万兆字节的数据，并且目前 90% 的数据是在过去两年中产生的。数据如此庞大，管理和理解变得愈发困难。任何人都不可能通过逐行浏览数据来了解不同的模式和得出观察结果。数据增长可以作为数据科学流程的一部分进行管理，而数据可视化正是该流程的一部分。
· 改善见解数据可视化技术可为我们提供传统的描述性统计所无法提供的见解。一个完美示例是 Francis Anscombe 于 1973 年创建的安斯库姆四重奏 (Anscombe’s Quartet)。该图例包含四个不同的数据集，具有几乎相同的方差、平均值、X 和 Y 坐标之间的相关性，以及线性回归线。但是，在图表上绘制时，图案明显不同。在以下图例中，大家可以看到，线性回归模型适用于图 1 和图 3，但多项式回归模型是图 2 的理想选择。该图例强调了对数据进行可视化表示的重要性，仅仅依赖描述性统计数据远远不够。
· 更快制定决策
能够收集并快速处理其数据的公司在市场中更具竞争力，因为与竞争对手相比，他们可以更快做出明智的决策。速度是关键，而数据可视化可通过对数据应用可视化表示来帮助理解大量数据。该可视化层通常位于数据仓库或数据湖的顶部，并允许用户以自助方式发现和探索数据。这不仅激发了创造力，而且还减少了 IT 部门分配资源以不断构建新模型的需求。
举个例子，假设一名需要处理 20 个不同广告平台和内部系统的营销分析师需要快速了解营销活动的有效性。手动方法是前往每个系统提取报告、整合数据，然后在 Excel 中进行数据可视化分析。之后，分析师需要查看一堆指标和属性，而且难以形成结论。但是，现代商业智能 (BI) 平台可自动连接数据源和数据可视化层，这样分析师就可以轻松地对数据进行深入分析，并快速得出有关营销表现的结论。
· 基本示例
假设您是一名零售商，您希望比较去年夹克和袜子的销售情况。您可以通过多种方式呈现数据，而表格是最常见的方法之一。以下是使用表格呈现的数据：
以上表格非常出色，可以准确显示所需信息。但是，我们很难即时了解趋势和数据所反映的情况。
下面我们看看以线形图可视化呈现的数据：
通过可视化图形，我们可以很明显地看到，袜子的销售量非常稳定，在 12 月和 6 月出现小幅上涨。而与之不同，夹克的销售更具季节性，在 7 月份的销量最低。然后逐渐上升，并在 12 月达到峰值，之后逐月降低，并于秋天之前达到最低点。您可以从图表中获取同样的信息，但花费的时间更长。您可以想象一下，如果图表包含成千上万个数据点，会是什么情况。
· 数据可视化背后的科学
信息处理
要了解数据可视化背后的科学，我们首先必须讨论人类如何收集和处理信息。Daniel Kahn 与 Amos Tversky 合作对我们的思维构成方式进行了广泛研究，而结论是我们会使用以下两种方法之一：
系统 I描述快速、自动和无意识的思维处理。我们在日常生活中经常使用这种方法，可以完成以下任务：阅读标牌上的文字确定声源的位置计算 1+1识别不同颜色的差异骑自行车
系统 II描述缓慢的、逻辑的、不常见的和计算思维，包括：区分多个并列标牌背后的意义差异熟记手机号码理解复杂的社会线索计算 23x21
通过定义这两种思维体系，Kahn 解释了为何人类难以以统计数据的形式进行思考。他认为，系统 I 思维基于直观推断和偏见来处理我们每天接触的大量刺激。举个例子，如果法官只根据历史案例判断案件，而不管新案件特有的细微差别和差异，那么法官使用的就是直观推断。此外，他还定义了以下偏见：锚点
这是一种被无关数字左右的倾向。例如，熟练的谈判者会使用这种偏见，他们首先会提出低于自己预期的价格（锚点），然后再提出稍高于锚点的价格。可得性
在我们脑海中，事件发生的频率并不是对实际概率的准确反映。这是一种心理捷径：假设可以记住的事件更有可能发生。替代
这是指我们倾向于用简单的问题替代困难的问题。这种偏见也经常被称为合取谬误或“Linda 问题”。以下示例提出了问题：
Linda 今年31岁，单身、直言不讳、非常聪明。她主修哲学。作为一名学生，她非常关注歧视和社会正义问题，并参与了反核示威活动。
Linda 今年31岁，单身、直言不讳、非常聪明。她主修哲学。作为一名学生，她非常关注歧视和社会正义问题，并参与了反核示威活动。
以下哪项更有可能？
1) Linda 是一名银行出纳
2) Linda 是一名银行出纳，活跃于女权主义运动
大部分研究参与者选择了第二个选项，即使该选项违反了概率定律。在他们看来，选项二更能代表 Linda，因此他们使用了替代原则来回答问题。乐观和损失厌恶
Kahn 认为这可能是我们最重要的偏见。乐观和损失厌恶为我们提供了控制错觉，因为我们倾向于只处理那些已经观察到的已知结果的可能性。我们通常不会考虑已知的未知因素或完全不可预见的结果。我们对这种复杂性的忽视，解释了为什么我们会使用较小的样本量对未来结果做出强有力的假设。框架
框架是指提供选择的上下文。例如，如果以 90% 的存活率而不是 10% 的死亡率作为框架，则更多受试者倾向于选择手术。沉没成本
这种偏见常常出现在投资领域，人们愿意继续投资于表现欠佳、前景堪忧的资产，而不是退出投资，转向前景更为乐观的资产。
考虑到系统 I 和 II，以及偏见和直观推断，我们应该设法采用合适的数据呈现方式，确保将数据正确地传达给我们的系统 I 思维过程。这样，我们的系统 II 思维过程才能准确地分析数据。我们的无意识系统 I 每秒能够处理大约1,100万条信息，而我们的意识每秒只能处理 40 条信息。
此外，我们还必须考虑每种系统如何利用我们的感官来获取信息。根据 Tor Norretanders 的《用户错觉》(The User Illusion)，在两种系统中，大部分信息都由视觉处理：
由于我们的潜意识系统会通过视觉处理更多信息，因此数据可视化是传达数据集模式和见解的完美解决方案。当人们看到可视化数据时，眼睛和大脑只需要不到 500 毫秒的时间即可处理图像中所谓的前注意视觉属性。Colin Ware 在其《信息可视化：设计的感知》(Information Visualization: Perception for Design) 中定义了前注意视觉属性：颜色形式运动空间位置
每个数据可视化均由这四个组成部分构成，在展示时应谨慎考虑。
以上资料来源：MicroStrategy官网