2024年网站建设的业务流程图 篇1
亿图图示，专业绘制流程图已经超过10年了！
在一番认真的审题后，我觉得这道题的完美答案就是本软件。
首先，我支持网页版>>>一键体验 亿图图示 网页版。edrawmax.cn/online/
哦对了，我还兼容多系统，包括Windows、Mac、Linux，以及国产操作系统如银河麒麟、中标麒麟等。也就是说，你们在所有电脑上都可以使用亿图图示。
亿图图示网页版
考虑到大家在不同操作系统上办公协作面临文件传输等问题，比如在公司画了一半的图想带回家继续做，或者更换电脑后想将历史文件同步到新电脑上。所以我还提供了云端储存的功能。
当你们绘制完图形图表后，只需要选择“另存为-个人云”，就可以实现“一端储存，多端同步”，无需经历文件重复传输的繁琐，也不用担心文件丢失的问题。
亿图图示网页版还有一个实用功能，就是“团队”，从名字上也不难看出，它就是应用于团队场景的。在这里，你可以新建协作群（如图）：
群组新建完成后，你可以将群链接分享给需要参与协作的人员，支持给不同人员设置不同的权限。关于群组功能更多详情，可以移步这篇历史文章查看▼
亿图图示网页版：这两个功能你一定要知道！ - 知乎
此外，我还有提供了丰富的绘图素材，比如：
260+绘图类型（不止流程图，还有组织结构图、思维导图、架构图、甘特图、ER图、电路图、平面布置图等等）；
26000+符号素材（如图，受限于篇幅，仅展示其中一小部分）；
如果26000+符号素材还不能满足你的绘图需求？没关系，我还支持你们从外部导出▼
这些导入的素材都会储存在你们的“个人符号库”中，方便下次快速调出。
差点忘了还有“模板社区”这个功能，简单来说，它就是一个UGC社区，里面累积了很多专业用户绘制的图形图表，大部分图形图表支持一键套用。感兴趣可以去围观下▼
立刻围观 亿图图示 模板社区edrawmax.cn
那么问题来了，这么多素材怎么用？
很简单，符号直接拖拽就能用（如图），而且支持快速联系，自动吸附等便捷操作。小白也能快速上手。
当流程图绘制完成后，你还可以根据自己的需求，将其导出为图片、SVG、PDF、Office或Visio格式，或者以链接的形式分享给其他人，或者直接发布在前面提到的模板社区（支付给自己的作品付费）。
今天的介绍就先到这里啦，对我感兴趣的小伙伴，可以通过下方传送门去体验下哟
2024年网站建设的业务流程图 篇2
在这里，我们抛开商务层的项目识别、项目论证、投标、签合同等环节，仅从软件项目的生命周期开始谈。
一个完整的网站项目生命周期一般分为可行性分析（计划）、需求分析、软件设计（概要设计、详细设计）、编码（含单元测试）、测试、运行维护等几个阶段。下面就这几个阶段做简要介绍。一、可行性分析
这部分主要是分析公司技术可行性、人力资源储备、财务储备等方面的分析。由于对我们开发人员关系不大，这里暂略。二、需求分析
这部分开始就是网站建设的重点工作，通常被认为是一件最困难的工作。需求分析概括来讲就是这个网站应该“做什么”，因该具有什么样的功能，解决什么样的问题。通常是开发组人员和用户多次交流以便了解用户的需求。比如用户需要网站首页展示什么东西、用户可以注册账号、可以充值会员、可以放视频等需求，反复确认记录后按某种模板整理成册。期间伴随着一些文档的产生如《需求调研计划》、《需求规格说明书》等。但软件项目有一个特点就是“渐进明细”，意思就是用户不可能在一开始就确定项目的需求，需要在项目完成的过程中逐步明确。于是才有了与用户各种扯皮的现象，“需求又改变了”这也是大多数程序员工作抱怨和调侃的来源。
三、软件设计
需求完成后，就开始网站设计了。这一部分主要做网站概要设计、网站详细设计以及数据库设计等工作。内容主要就是确定网站的运行环境、技术架构以及根据需求理出系统功能结构，并初步描述出每个功能的设计规则及流程，初步设计数据库表等。
四、编码
这一环节就是程序员接触得最多的内容了，就不多讲了。大致就是根据项目经理划分的模块为每个人分配开发任务，并定期评审，定期给用户演示交流以确保项目实际进度与用户需求不会偏差太多。
五、测试
由于软件项目越来越大，IT岗位中单独衍生出测试人员这一细分岗位。测试环节最好由第三方测试，因为如果项目团队成员自己来测试会下意识的往正确的业务逻辑走，从而不能很好的测出系统的缺陷。测试环节按不同的手段又分为黑盒测试、白盒测试、静态测试、动态测试、压力测试等。测出的缺陷提交给开发团队修正。
六、运维
系统上线后就进入运行维护的阶段。没有哪个系统上线后就是完美的，这也是运维存在的必要性。能多数情况下在企业和客户签订合同的时候会包含一定时间的免费运维期，比如两年，两年后运维需另收费。运维由专人负责。运维的主要目的是解决实际使用中产生的bug、修改小的变更需求、维护服务器稳定等。
2024年网站建设的业务流程图 篇3
学python最重要是有自制力。有自制力的人发展不会很差。
至于入门，网上有很多相应的教程，我当初自学是看哔哩哔哩上python入门教程，600多集的，自己感觉有一点弹幕学真的会更认真。可以先往下看了解到底要往哪方面发展，定了这个后才能说怎么入门。
自学python首先要找到自己的学习目的
我的学习目的特明确，SEO相关的有用的我都学。题主并没有提到以后要涉及的职业发展，那就先介绍一下。大家都是为了学完Python找到工作，但实际上领域不一样，如今学习Python的重点不一样。题主想要知道重点学什么，那要看的是你以后做什么。
看图：
从上图可知python找工作有很多的路径。实际上把这样的路径简化一下可以得到下图。这里有一个重点在于，下图当中的每个发展方向下面有一个对应路线图的一二三四这样的数字。
重点学习内容标注并合适的方法
然后按照下面流程来，找到网络上相应资源就好了，最好找到一家比较全的资源然后跟着学。
Web基础开发
解决的现实问题：
能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。
掌握的核心能力：
1、能够熟练使用Linux操作系统；
2、掌握网络编程相关技术，能够实现网络间数据通信；
3、掌握程序设计开发中多任务实现方式；
4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术，熟练编写各种数据库操作SQL语句，并能够进行Python与MySQL之间的数据交互；
5、掌握Python中的re模块的使用，能够实现对字符串进行复杂模式匹配；
6、掌握Web服务器的工作流程，以及Web框架的实现原理。
要点：
Linux命令、网络编程、多任务编程、正则表达式、html与css、JavaScript、jQuery、数据库编程、Python语法进阶、静态Web服务器、mini-Web框架。
Web-Django框架
解决的现实问题：
更上一级能够开发主流Web网站，并掌握常见的技术要点；根据实际问题设计出相应数据库表。
掌握的核心能力：
1、掌握Python Web主流框架-Django的使用；
2、可根据Web框架设计，开发对应的数据库；
3、可根据业务流程图，开发Web网站的前后台业务。
要点：
Django框架、前后端分离模式、VUE进阶-组件式开发、Django REST framwork、统计、权限管理、商品数据管理、日志管理、用户管理、前后端不分离模式、数据库-读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、Celery异步操作、Vue双向绑定、Docker 入门、Crontab定时任务、页面静态化、在线支付、Nginx+uWSGI部署。
Web-Flask框架
解决的现实问题：
高并发全功能的Web网站开发；提升数据处理响应速度，灵活运用缓存。
掌握的核心能力：
1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用；
2、掌握常见的性能优化技术；
3、缓存服务器的操作和设计；
4、异步任务的实现。
要点：
Docker 进阶、uWSGI、Nginx进阶、性能优化、Flask框架、路由定义及视图函数、蓝图、SQLAlchemy、Flask-RESTful、手机 APP + PC Web前端、MySQL业务数据存储、Redis缓存层、第三方对象存储、RabbitMQ + Celery 异步任务、APSchedule定时任务、http://socket.io及时通讯、Elasticsearch 5.6 搜索+自动补全、RPC+kafka对接推荐系统与AI系统、supervisor进程管理。
人工智能机器学习编程
解决的现实问题：
利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行数据基本处理，使其符合机器学习算法模型；利用学习到的机器学习算法解决部分实际问题。
掌握的核心能力：
1、掌握数据挖掘基础工具使用；
2、掌握机器学习中处理数据方法；
3、理解常见机器学习算法原理。
要点：
人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas、Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类。
人工智能基于大数据的推荐系统
解决的现实问题：
能够实现推荐系统的算法不同场景应用；能够根据推荐场景业务流完成推荐业务开发。
掌握的核心能力：
1、掌握推荐系统的工作原理和实现流程；
2、掌握推荐系统的算法实现原理以及应用场景；
3、掌握Lambda大数据相关基础；
4、可实现基于大数据框架的推荐系统搭建；
5、能够基于推荐业务流完成系统搭建。
要点：
分布式存储计算案例、数据仓库工具hive、spark-sql、spark sql与hive离线分析、ABTest实验中心、埋点参数设置、推荐服务、缓存服务、实时日志分析、实时召回集、热门与新文章、文章画像构建、用户画像构建、文章用户画像业务实现、离线召回集介绍、排序模型选择介绍、spark mllib讲解、离线模型评价、评估场景需求。
最后更多是实战了，更多偏向于数据分析：
对企业异常数据进行深入分析，对业务风险指标进行跟踪分析及优化；搭建业务监控体系，及时发现、排查业务问题，并能提出有效的解决策略或方案；配合项目计划，负责建模驻场项目，完成数据分析需求及任务；通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。
掌握的核心能力：
1、熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法；
2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具；
3、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。
要点：
统计学基础、Python编程数据分析、SPSS数据分析、数据化运营，网络游戏市场分析，及电商数据分析，问卷数据分析、CRM、BI理论、数据可视化分析
最后python拓展就是爬虫和自动化测试运维了，
属于拓展项目。也是很重要的接近工作的。
更多是做各种项目进行熟悉和自己优化方法。
解决的现实问题：
自动化爬取浏览器网站数据或App应用数据，对爬取中遇到的反爬措施应用相应的反反爬方案解决处理。
能够针对企业中开发的项目进行自动化测试。
能够搭建部署运行维护Linux环境。
掌握的核心能力：
爬虫：
1. 网页数据爬取；
2. App数据爬取；
3. 反反爬解决方案；
4. MongoDB数据存储。
测试开发：
1. 项目开发流程与测试方法；
2. 自动化测试工具的使用；
3. 接口测试；
4. 性能测试。
运维开发：
1. Linux系统安装使用（CentOS系统）；
2. Linux系统管理与维护；
3. Shell编程；
4. 自动化运维与监控。
要点：
爬虫基础、requests模块、数据提取、Selenium、抓包反爬与反反爬方案、MongoDB数据库、Scrapy爬虫框架、Appium的使用、测试理论基础、项目开发流程、禅道工具使用、Jira工具使用、Web自动化测试（Selenium、Appium、Unittest等使用）、JMeter接口测试、性能测试、CentOS系统安装、Linux系统优化、常用工具使用、Linux文件管理、软件管理、权限管理、日志管理、进程管理、Apache服务器使用、防火墙管理、LVS集群、keepalived使用、Shell编程、Ansible、Nagios监控。
一大堆看着可能前期学都不是很懂，所以去b站上搜吧，小破站是学习的网站，当然黑马程序员官网上也都规划好了，看他们视频一个一个学更好。