对网店进行视觉布局

网店的布局设计在不同的平台上是不一样的，淘宝与天猫平台上也有普通店铺与旺铺之分。但一般的网店店铺最关键的展示区有店铺首页、商品（宝贝）分类页、商品（宝贝）详情展示页，其他的展示区还有很多，比如个人空间、信用区、店铺介绍区等。这些功能区域在设计时要进行合理的布局。

（1）店铺首页：在旺铺设计上用户可以自由发挥的余地较大，可以内置网页程序代码；专业的网店店铺设计，可以充分利用首页空间，达到美化店铺，对产品对店铺背景进行宣传的目的。

（2）商品分类页：针对产品（宝贝）的分类模块的特点进行装修装饰，采用不同的设计和布局以及素材的搭配，达到预想到的效果，让人感觉店铺设计美观大方。在网店的装修设计中，系统后台有自定义分类模块、左侧分类模块与右侧自定义模块等，要对这几个模块进行合理布置。

自定义分类模块，相当于一个网店店铺的横向目录，通过点击不同的分类项可以展示不同的页面，因此，在此页面的设计上一定要条理清晰，以加深店铺的浏览深度，这也是消费者经常重点关注的模块。一个好的自定义分类，可以凸显店铺风格定位、商品重点推荐、特惠活动、与顾客的互动等。这个模块可以自定义，即商家在系统后台可以自行设计。

左侧分类模块，是提高店铺浏览深度的一个重要 *** 作，而其中的类目排列则为重中之重，通过左侧模块可以向消费者展现店铺销售的各类商品，通过合理的排序，可以让消费者方便快速地找到需要的商品。在系统后台商家（企业）可以增加相应的模块，如帮派入口、新款推荐、热销商品、特价促销、一元换购等，这些模块的添加，会增加消费者的黏性，提升消费者反复点击或者购买的行为，让消费者停留的时间更长。

右侧自定义模块，是店铺首页的黄金展位，建议设置最新店铺活动、热销款、主打商品、快速导航。右侧模块可以选择放置当下店铺主推的产品大图，尽量不要用密密麻麻的文字填满。模块中部，产品的排列不需要过分整齐，进行有层次的展示，差异产生关注点击。

（3）商品详情展示页面：商品详情页对于网上销售的商品来讲是非常重要的。消费者在搜索到商品以后，基本上都是通过商品详情页了解商品的特征与属性，而事实上商品的销售也关键看这个页面，商品详情页是否做得美观、舒适、可信，商品属性描述得是否清楚等，均影响消费者对商品品质与价值的把握。一般来讲，为了使商品详情页更适应消费者的阅读，使商品详情页更美观漂亮，商家会使用各类方法与技巧，比如用商品描述模板、给商品拍很多细节照片、把商品详情图设计得非常悦目等，这些都需要巨大的工作量和投入，可见商品详情页的重要性是不言而喻的。对于业绩比较好的网店商铺，商品详情页的上半部分一般设置店铺的店招，左边有分类栏，下面部分设置同类商品推荐模块，使网店页面整体协调，并最大限度地吸引消费者在店铺里浏览。

商品详情页布局

首先，要考虑消费者的购物逻辑，消费者在网络平台的购物逻辑与实体商店的购物逻辑相似，在安排商品详情页的信息流逻辑顺序时，也应当尊重消费者递进的情感需求。比如去商场买一部手机，可能一眼看中一个放在柜台醒目位置的型号，这相当于消费者从网店店铺首页进来；接下来可能会走近看看机器的整体外观，询问相关配置信息，这就需要商品详情页的主图和产品介绍图与相关文字来提供给消费者；接下来拿起样机看看功能、材料、做工、配件等，这时候相当于浏览网店商品详情页的功能展示图、商品细节图。如果消费者觉得满意，符合需求，一般情况下会再了解售后服务信息以及优惠活动、物流等情况，然后就是下单成交。以上是一般的购物逻辑。

根据以上所述，在设计商品详情页的时候应考虑如下信息：商品的主图、商品整体图、价格、产品基本信息、规格尺寸、细节、使用方法、质量认证、售后保障等。通过归纳可以整理为以下几个模块来展现商品与服务的详细信息。

商品展示类———款式、色彩、搭配、细节、卖点、包装。

吸引购买类———卖点强化、情感打动、热销盛况、买家好评。

品牌形象类———荣誉、资质、生产、销量。

促销信息类———热卖推荐、关联销售、促销活动、优惠套餐。

购物指导类———购买、付款、收货、验货、退换货、保修。

在确定了商品详情页需要表述的内容以后，就需要根据实际情况来分析与确定商品详情页展示内容的逻辑结构与展现顺序。根据消费者一般的购物主流程，可以根据以下顺序来逐一地为消费者展现商品与服务信息。

店铺活动信息———刺激消费，流量引导，提高转化率。

商品整体展示图———吸引顾客，强化卖点，情感共鸣。

商品介绍文字———清晰完整的商品介绍功能与特征，可以图文并茂，促成交易。

商品细节图———多角度展示、场景展示、细节展示、包装外观展示、包装配件清单展示。

品牌介绍———品牌故事、荣誉资质、生产实力、加强信任。

购物须知———交易条款、常见问题、售后相关、。

但不是所有类目的商品都用以上流程排序，企业应根据不同的商品类目、不同品牌的特征与内涵，以及平台促销活动情况，因地制宜、因时制宜地设计商品详情页。商品详情页承载的信息量很大，一般要优先选择消费者首先关注的信息作为导航，放在页面的前几屏展示出来，其他次重要信息可以放在页尾，也可以新建页面描述，还可以通过客服告知。

;      英雄联盟xyk
      招商银行英雄联盟xyk是招商银行携手腾讯游戏联合网络游戏类xyk产品。英雄联盟xyk在卡面设计上以游戏经典LOGO标志及各类英雄原画作为素材来源，旨在满足游戏玩家的审美需求。同时在xyk功能上与游戏打通，活动期内，用户在游戏中获得胜利，即有机会获赠招行积分。
英雄联盟xyk申请条件
      年龄在18-60周岁，有稳定的工作和收入
      必备申请文件为身份z明复印件和工作z明文件，若您能提供其它的财力证明文件，将更有助于我们对您个人情况的了解以及信用额度的判断。
英雄联盟xyk申请资料
      1、身份z明：一般是身份z(若您使用的是新版身份z，需正反面复印件)，军人需提供军人证复印件；
      2、工作z明：可以是任职单位出具的工作z明原件(请写明具体的公司名称、部门、岗位及收入情况，并加盖公司公章或人事章)，或经推广员核实过原件并注明的工作z牌复印件；
      3、财力证明：可以是银行代发工资记录，或所得税扣缴凭证，或房、车、存款和投资市值证明文件(如房产证/汽车行驶证/银行定期存单的复印件)等能证明您财力水平的资料。
      其他可供参考的文件还包括：近6个月社会保险个人账户清单、水、煤气账单、他行xyk账单等。
英雄联盟xyk如何申请？
      1、网上预约购申请办理，玩家朋友可以通过招行网址进行网上注册预约办理，然后再去银行拿取实物卡。
      网上办理地址、直接去当地招商银行大厅办理，带齐相关资料及证明，询问银行工作人员即可。

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

一、国内网站
1觅元素
觅元素，这是一个拥有海量免抠素材以及高清背景的素材类网站。在这个网站中，免抠素材的分类很丰富，有漂浮元素、装饰元素、节日元素、手绘/卡通、字体元素、标签元素、背景元素、图表元素、动植物元素等等；背景图的分类、颜色、版式、格式都分得很详细，找素材超方便。
2花瓣网
花瓣网，经常找素材的小伙伴肯定对这个网站不陌生，这是一个很多设计师都在用的素材网站，这里的素材分类很丰富，具体的素材分类有插画/漫画、婚礼、女装/搭配、工业设计、摄影、造型/美妆、手工/布艺、健身/舞蹈、人文艺术、建筑设计、生活百科、汽车/摩托、美食、旅行、美女等等；除了素材之外，它还有很实用的采集工具哟~
3站酷网
站酷网，可能有些小伙伴对这个网站并不是很熟悉，它虽然看起来很简单，但它是一个可以下载、视频、字体、音乐等多种素材的网站。在这里搜索素材非常方便，选择好素材类型，然后输入关键词进行搜索即可，很方便吧？
二、国外网站
1stickpng
Stickpng，这是一个免费提供PNG透明背景图资源的网站，这个网站上的PNG背景图都是已经去掉背景的，不需要自己再重新抠背景，下载之后直接就能用，非常方便。它的分类很丰富，有美食、家具、音乐明星、厨具、假期、游戏、动物、漫画人物、机器人等等。
2pngimg
Pngimg，这是一个不需要注册就可以免费下载免抠透明背景元素图的网站，这里有大量透明背景图和剪贴画，很多设计师经常在这个网站下载免费素材，素材下载之后就可以直接用，简直太方便了，难怪很多设计师喜欢来这里找素材~
3pixelsquid
Pixelsquid，这是一个可以免费下载3D免抠素材图的网站，在这个网站上你可以下载到非常逼真非常立体的3D免抠素材，可以360度全视角浏览，非常酷，这个网站上的素材都很有意思，有兴趣的小伙伴不妨看看~
OK，关于PS素材网站的内容就分享到这里啦~以上说到的这些素材网站大家有用过吗？除了这几个网站之外，还有哪些网站可以下载PS素材呢？

国内最好的素材网站(转载)

站名称：素材公社
推荐指数：
网站介绍：网站建于2007年,作为在广告设计行业从业近十年的业内资深成员，意识到：随着网络技术的不断成熟与发展，广告设计行业的变革已经开始。 第一，设计师获得素材的途径将完全改变，以前买图库，现在用素材站； 第二，将产生专职整理素材、创造素材的设计师群体；因此，他们需要优秀而专业的素材交流、交换平台。我们团队有丰富网站开发与运营经验，同样作为广告设计行业的一份子，又对这个行业非常了解和热爱，因此才义无反顾的投身到这个事业中来。我们志在建立共同参与，劳者受益的创意素材平台。目前，专职从事素材整理与创作的设计师群体正在慢慢形成，他们将是素材站发展的主力军，将来他们应该成为创意素材设计师。我们坚信，只要能为设计师们提供一个稳定、优质、好用、海量的素材工具式网站，就能获得越来越多设计师会员的支持，就能更好地促进广告设计行业的发展，促进文化创意产业的发展。
二,
网站名称：站酷（ZCOOL）
推荐指数：
网站介绍：诞生于2006年8月的站酷以“为设计师及爱好者提供最便捷、最贴心的服务”为宗旨，是一个以“设计师”为中心，服务于创意产业、服务于创意人才的“设计师互动平台”。分享最新最实用的素材资源，推荐会员设计师的优秀设计作品，提供设计探讨技法交流的学习氛围。建站以来，内容不断充实，产品不断增加。现在，站酷（ZCOOL）已成为设计师最喜爱的设计站点之一。
网站简评：专业完美的素材下载与设计分享网站，提供矢量素材、PSD分层素材、图标素材、高清、原创作品等内容。前沿时尚的设计风格，日韩欧美设计素材应有尽有。站酷网站简洁美观，视觉冲击力强，广告排列整齐有序，设计师倾力推荐。

三,
网站名称：红动中国推荐指数：☆
网站介绍：红动中国旗下设计素材下载网站，为中国设计师做设计找素材带来极大便利。
网站简评：提供PSD分层素材、设计、摄影、设计字体、原创设计作品欣赏，等等。共享资源不是很多，需要资源币才能下载。
四、

网站名称：站长素材
推荐指数：☆
网站介绍：中国站长站旗下素材下载网站。
网站简评：提供各类设计素材的收集下载，包括：下载、网页模板、图标下载、酷站欣赏、QQ表情、矢量素材、PSD分层素材、音效下载、桌面壁纸、网页素材，等等。资源丰富，更新及时，专题素材下载也是它的特色。作为中国站长站旗下的素材网站，其知名度自然是毋庸置疑的。网站的广告也不是太多，排列整齐训练有素，用户体验度较好。另外，如果能多一点时尚的设计元素素材，那就更完美了。

五、
网站名称：昵图网
推荐指数：☆
网站介绍：以“共享创造价值”为口号，专业的素材设计共享平台。
网站简评：提供各类素材，包括：图库、、摄影、设计、矢量、PSD、AI、CDR、EPS、下载、共享图库，等等。昵图网页面简洁经典，是大部分设计师下载素材的首选网站。因为是资源共享和交易平台，这里的素材都需要共享分或昵币，经典的设计素材还需要充值购买。我在想，昵图网的站长正是抓住了设计工作者的心理，共享与交易，自己还能“渔翁得利”。我在想，国家如果打击设计作品、素材版权的话，昵图网很可能第一个倒下，因为这里的素材，都多是别的素材网站所没有的，而幕后的一些细节你可能想像不到：这些“素材”，都是广告印刷公司（或个人）将企业的设计源文件偷偷上传发布的，只为了获取积分。某天“素材”版权归属公司发现自己的作品被盗用，不知昵图网将如何应对？

六、
网站名称：联盟素材
推荐指数：☆
网站介绍：网页设计师联盟旗下的设计资源网站，网页设计师联盟提供大量韩国网站模板与高清晰网页设计素材。
网站简评：网站简洁清爽，广告很少，这里的网页设计素材是很不错的。当然，还提供网页模板、图库壁纸、特色图标、矢量素材、代码素材、Flash素材、其它素材，等等。

七、
网站名称：视觉中国下吧
推荐指数：☆☆
网站介绍：由视觉中国资深编辑精心挑选的国内外优秀设计素材，网罗矢量、icon、壁纸、PSD、电子刊物、图案、字体、三维场景、材质贴图、主题等多个素材门类，为用户提供高质量的素材资料。
网站简评：清爽、时尚是网站的特色，需要登录后才能下载，有的素材下载需要积分。

八、
网站名称：E库素材
推荐指数：☆☆☆
网站介绍：E库素材网是为广大网页设计制作爱好者、平面设计制作爱好者及其他人员提供各种素材的资源库。网站共分素材、矢量图库、高精图库、网页素材、网页模板、壁纸、明星、下载中心、技术教程、E库论坛、IT资讯等11个栏目。拥有素材、高精度、PSD源文件、FLASH源文件、网页图标、网页模板、源码下载、技术教程、软件下载、字体下载等丰富资源。素材栏目具有数量多、分类细、质量高等特点，高精图库是06年E库与素材站合力推出的平面设计专用高精度栏目，具有高像素（高清晰）、高分辨率、免费和大容量等特点。
网站简评：老牌素材资源网站，其“矢量图库”频道也是设计师常关注的。目前网站已经很少更新了，都是早期2007年前的经典素材，还是值得推荐的。我在想一个问题，E库素材网已停止更新素材，并重拳主推昵图网（图文链接比比皆是），会不会是源出一家呢。

九、
网站名称：中国素材网
推荐指数：☆☆☆
网站介绍：中国素材网（SUCAIcom）创建于2005年09月，是一家专门向广大设计者，网站制作者，提供素材、高精图、矢量素材、桌面背景、手机壁纸、像素、LOGO原PSD设计图、PNG 图标、网页模板、Flash背景、QQ 表情、字体下载、音效特效、网页特效、技术教程、论文文档、范文学习、视频教程等相关服务的综合网站。
网站简评：提供高精图、矢量图、桌面背景、LOGO、PNG图、网页模板、QQ表情、字体下载、音效、网页特效、论文、范文等内容。类别较全，但缺乏资源搜索功能，版面文字居多，易影响视觉疲劳，视觉冲击力较弱，且广告充斥着整个站点，用户体验度有待改善。PS：可能是由于域名好记的缘故，但网站总体质量不如其它同类行业。

十、
网站名称：维奇素材网
推荐指数：☆☆☆
网站介绍：维奇网创建于2007年10月。维奇网是一个以分享经典设计素材为主的资源网站，站点内容包括矢量、PSD、Flash、PNG、Gif、模板、源码、欣赏、酷站、壁纸、软件、字体、教程、杂志等。
网站简评：收集的素材资源丰富，但下载资源（大部分）需要收取一定维奇币。提供免费矢量素材、PSD分层、图标素材、网页素材、中文字体、网页模板与壁纸、PS教程等平面设计素材。维奇素材网页面清爽明快，广告也少。

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