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前端小知识点(从一名小白到前端大神需要掌握哪些知识点)
1、浏览器和网络：Web前端开发需要了解浏览器的工作原理，掌握HTTP协议和网络请求等相关知识，以便优化页面性能和用户体验。前端框架和库：掌握流行的前端框架和库，如React、Vue、Angular、jQuery等，可以提高开发效率，加速开发周期。
2、如果你是一个刚入门的零基础小白，那你首先肯定要掌握的是前端开发的基础知识，相关的程序语言；HTML、CSS、JauaScript，在页面的布局时，HTML将元素进行定义，CSS对展示的元素进行定位，再通过JavaScript实现相应的效果和交互。
3、node基础知识，node.js安装 模块系统 npm包管理器；react基础知识，熟练使用各类API功能，可以动手开发一个基于react.js框架的UI组件，通过组件的方式实现页面模板功能等。
4、掌握移动端开发原理，理解原生开发和混合开发。熟练使用react-native和Flutter框架完成移动端开发。掌握微信小程序以及了解支付宝小程序的开发。完成大型电商项目开发。
浅谈BI实时图表实现数据可视化的原理
那这个图表就没有任何意义了。数据可视化-派可数据BI可视化分析平台 可视化工具 .一般来说，可视化工具根据不同方式可以分为代码可视化工具以及低代码、无代码可视化工具。
Tableau Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，它可以帮助用户快速生成各种图表和图形，并提供丰富的交互功能。用户可以通过拖拽和点击操作，在Tableau中创建仪表板和报表，实现对数据的深入分析和探索。
例：这个错误标注的图表来自温尼伯太阳报：我们要是能知道这是统计关于什么的问题就好了。大功告成 搞定了。最后一件事就是确保你没有违反最基础的可视化规则——这都是关于理解数据转换可视化图形的过程。
可视化的终极目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律，从而帮助用户高效而准确的进行决策。一个完整的数据可视化过程，主要包括以下4个步骤：确定数据可视化的主题；提炼可视化主题的数据；根据数据关系确定图表；进行可视化布局及设计。
要实现数据可视化就要借助可视化分析工具。FineBI商业智能软件就是一款很好的数据分析展示软件，操作界面所见即所得，可以在一个管理驾驶舱上展示多个主题分析，并且可以进行联动，钻取，过滤。
有没有哪款数据库数据分析软件是比较好用的?可以达到可视化效果的
Tableau Tableau是一款交互式数据可视化软件，相比其它BI工具比较不一样的是，它会在导入数据后将数据分为维度和度量两类，维度就是属性列，比如国家、地区等，度量就是数值列，比如销售额、销售量等。
Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。
SPSS软件。这款软件用于统计分析，可以利用统计学知识进行一些基本的应用，包括描述统计，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回归统计以及分布的检验。SAS软件。
mongodb建立索引&查看索引&删除索引
1、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
2、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
3、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
4、mongodb在前台直接运行建立索引命令的话，将造成整个数据库阻塞，因此索引建议使用 background 的方式建立。
5、MongoDB是基于集合建立索引（Index），索引的作用类似与传统关系型数据库，目的是为了提高查询速度。如果没有建立索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的所有文档记录。
6、支持完全索引，可以在任意属性上建立索引，包含内部对象。MongoDB的索引和RDBMS 的索引基本一样，可以在指定属性、内部对象上创建索引以提高查询的速度。除此之外，MongoDB 还提供创建基于地理空间的索引的能力。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
1、与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据。
2、MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。昌平镇java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等。
3、MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题。
4、例如分布是系统之间的文件传输，可以放到 mongodb 里面。又例如一个配置信息，经常使用，在互联网产品中如果多次查询数据库的话会增数据库的压力，可以使用 NoSQL。他们的功能不同，所以是不能代替的。
