有两种方式。
1、第一种是购买轻量应用服务器时选择你喜欢的建站程序镜像，比如wordpress。
那么购买之后会自动帮你安装好一个wordpress网站，此时只要绑定域名并解析好，即可访问。默认登录账号是admin，而密码可以在你轻易应用服务器管理面板根据提示获得。
2、购买轻量应用服务器时选择安装宝塔面板镜像。然后你会获得一个中文界面的可视化服务器管理面板。在宝塔面板内可以任意创建网站，通过FTP工具上传你的网页或者建站程序即可完成建站。
因为这个具体的 *** 作步骤比较多，这里就不展开了。有一个详细教程可以参考一下。手把手带你玩转阿里云轻量应用服务器自己建站
3、如果选择的不是想要的镜像系统，也不要紧，可以去阿里云后台进行系统重置，切换成适合自己使用习惯的镜像进行建站。
阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。
阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。
扩展资料：
阿里云主要产品：
1、d性计算：
云服务器ECS：可d性扩展、安全、稳定、易用的计算服务
块存储：可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储
专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络
负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务
d性伸缩：自动调整d性计算资源的管理服务
资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源
容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务
高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机
批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务
E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务
2、数据库：
云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL
云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用
云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型
云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应
PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库
云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库
云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库
数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构
数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用
3、存储：
对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务
文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务
归档存储：海量数据的长期归档、备份服务
块存储：可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储
表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务
4、网络：
CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务
专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络
高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务
NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关
2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。
5、大数据：
MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。
QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。
大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态
DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求
关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等
推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比
公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势
企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务
数据集成：稳定高效、d性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道
分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索
流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具
6、人工智能：
机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的 *** 作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估
语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验
人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块
印刷文字识别：将中的文字识别出来，包括身份z文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景
7、云安全：
服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全
DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠
Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全
加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案
CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站>
数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险
绿网：智能识别文本、、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本
安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全
云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系
态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案
先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费
移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。
8、互联网中间件：
企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、
消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件
分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务
云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台
业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品
9、分析：
E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务
云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库
高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机
大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案
分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析
开放搜索：结构化数据搜索托管服务
QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。
参考资料：
百度百科-阿里云
如果初次使用，推荐使用windows2003服务器加上upupw的服务器套件（里面自动安装mysql数据库）。windows的服务器可以节省很多时间，集中主要精力在自己的博客上面。
同时购买前可以找些阿里云优惠券，这个可以在好侠客优惠网上找，一般能省几百块钱。为什么说是撕开 B 端封印呢？没接触过 B 端的同学，很大一部分都认为 B 端不就是简单的列表和图形吗？拿开源组件拼拼凑凑就可以了，有什么可设计的？
其实这个想法完全错了，你如果接触后就会发现，B 端所需要的掌握的产品知识、思维逻辑、规范意识等等太多了。
而且近几年 B 端这个词出现的频率越来越高了，因为前几年大家都在争 C 端市场，纯 C 端的流量争夺已经进入了尾声，B 端产品反而带来了新的机会点，同时也被慢慢的重视起来，比起以往 B 端设计师，现在需要掌握的技能也越来越多。你可以查阅一下一些招聘网站，现在 B 端可视化方面的岗位是非常火爆，与 C 端相比，人才缺口更大，未来几年 B 端也会更加火爆，有机会接触 B 端的话就不要错过机会。我们团队平均招聘一个合适的设计师基本要两个月的时间。
说了这么多，我们开始今天的主题吧！
首先在座的可能有部分设计师没有接触过数据可视化的设计，那么第一个问题来了， 什么是可视化？ 大家想一想。给大家三秒钟~
通过可视的表达来增强用户处理数据的效率。
接下来我会从三个方面来讲解如何构建可视化：
灵感需要迸发，更需要积累
从零到一设计驱动
设计度量
一、灵感需要迸发，更需要积累
11 数字时代下，99%的问题都是旧问题
数字时代下仍有信息不对称的情况，尤其是关键技术和设计上的问题，但是如果你用心寻找，就会发现你的新问题则是别人很久之前的旧问题了。所以要做个有心人。
但是问题又来了，有时候真的不知道该怎么找、去哪找？这是个很常见的问题。因为可视化不比插画、平面等这些成熟的领域，他是比较小众的，所以灵感以及素材的搜寻是一个令新手设计师头疼的事情，再加上对关键词的熟悉程度不够，导致很多设计师只停留在可视化这个关键词里，最后感觉搜来搜去都是见过的图，没有新意。
12 明确目标，知道自己想要找什么
互联网信息太多了，漫无目的的找灵感，只会浪费时间，一会看到这张图好看，一会看到那张图好看。不知不觉几个小时就过去了。
13 建立关键词词库
确定目标后，就要细化关键词了。怎么建立关键词词库呢？
关键词词库由3部分组成： 终端、设计类型、业务类型。
终端 ：大屏、移动端、web 等等。
设计类型 ：每个细分的数据可视化类别都是有一些专有名词的，比如最近比较热门的车载HMI系统，那他的类型关键词就是 HMI。通过这些关键词，你会搜到更精准的结果。设计类型关键词比如：AR/VR、HUD、HMI、FUI等等，你要了解你们公司相关类型的关键词，记录下来。以及跟你们有关联的，都记下来，补充自己的词库。
业务类型 ：智慧城市、生物医疗、监控部署等等。
这三类单独或组合进行搜索，就会看到更多可视化产品了。把关键词词库建立起来后，就可以去常用的网站上搜索了，最好用的还是 behance 和 Pinterest。
14 除了常用的设计网站，还有哪里可以看？
企业官网 ：很多做数据可视化的公司，会在官网展示一些能体现自己业务特点、业务实力的案例，而这些案例就是这些企业最好的数据可视化设计作品了， 所以但凡有案例展示的官网，案列基本都是最典型最好的设计，所以从这些案例中找灵感，也是一个有意思且有效的方法和途径。
15 你看到了别人看不到的，设计才能有所不同
总结一句话： 你看到了别人看不到的，设计才能有所不同 。如果你和别人看到的是一样的，你怎么比别人做的更优秀？
16 兴趣推送
经常刷短视频/新闻网站的应该知道，系统会根据你的点赞、收藏、浏览等数据来给你安排后面的内容推送，以保证给你推送更精准的内容。设计网站亦是如此，behance 等网站上也都是千人千面，它会根据你的点赞收藏等来读取你的喜好，进而推送更精准的作品。所以假设你是一个B端数据可视化方向的，你就经常搜、点赞收藏相关作品，之后你的首页出现相关内容的几率也会变大。
17 定期清理，更新迭代
最后一点，这个也是好多设计师的通病，收藏即学到。
灵感库要求精而不是多，每隔一段时间，回来翻一翻自己之前收藏的作品，会发现有些作品自己已经看不上了，因为在做灵感收集的过程中，我们的审美会自然有所提高，当输入的作品样本越来越多，我们对作品评价的维度也会更多，之前那些觉得好的作品，现在看来也就会有缺陷和不满，这是一个很正向的结果，成长就是一个不断剔除的过程。删掉那些自己觉得不满意的作品，添加更符合自己当前审美的作品到灵感库里。
这样慢慢完善你的地基，才能更高的向上走。
二、从零到一 设计驱动
讲完第一部分，我们开始搭建产品。
我负责从零到一的项目大大小小的得有10来个了，我认为在产品整个产品周期中设计师的话语权最高的时候就是项目初期，是可以做到设计驱动的。既然设计可以有足够的的话语权，你就得规划好未来的设计走向。
产品初期，经常会有几个争议比较大的问题，我们来聊一下。
21 设计先行还是调研先行？
这是新项目必须要做的选择题，再讲之前你先想一下，如果是你，你会如何选择？
我的观点是 设计先行 。（当然设计先行是建立在你至少对这个项目的行业有个简单的了解之后，先设计再用户调研），为什么呢？因为如果用户调研先行的话，用户只会反馈当下最想要的东西，从而有可能给你带来误导。就比如我们经常举的一个例子：汽车出来之前，人们只想要一匹更快的马。
我们要解决的不是用户当下想要的东西，而是痛点背后用户真正需要的东西是什么。在 0-1 的这种创造性的项目，往往设计者才是当下最懂产品的人，你把决策权交给一些不懂产品的人，做到最后只能是迷失了方向，锅还是设计来背。所以一开始设计师要把决策权拿在手中，掌握航向。
22 设计先行还是规范先行？
这个问题在现在看来相对比较统一，但有的同学还是有疑惑，所以我拿出来再跟大家聊一下。
首先我的观点是设计先行，在设计之前就定好规范的基本都是自己YY的，返工率极高。等你在做具体设计的时候就知道之前做的规范都是白费力气了。一般都会选用在项目完成之后或者主风格及主要页面完成后再输出规范，这样既可以减少规范的改动，也可以保证后面功能延用规范，一举两得。
当然了，设计规范不是所有项目都要有的，它是为了减少工作而不是增加工作，如果是一次性项目，就不需要再额外花费精力去输出规范了，浪费资源~
23 完成和完美那个更重要？
现在都是争分夺秒的时代，任务是无止境的，没有做完的时候。造成这个局面的无非就是一个问题：时间不够用。通常的做法就是先完成再迭代，做产品久了你就会发现，完成比完美更重要，不完美你还可以再迭代，完不成就有可能错过一个风口，从而失去了变完美的可能~
聊完这三个问题，我们在设计的时候也要有一些注意项，真正的做到设计驱动。
24 把复杂变得清晰简单而且美
对于设计师来说，我们的任务就是把复杂问题变得清晰简单而且美，所以我们应该成为企业和客户之间沟通的“架桥人”。通过设计的方法，把无形的、复杂的技术，通过有形的、可视化的方式展示出来，让客户更直观、清晰的感受到产品的功能，看得懂其在业务场景中产生的价值。
25 转换视角，建立共鸣
站在客户视角，聚焦客户关注的核心问题，通过情景把内容有序组织起来，快速与客户建立共鸣，有效降低内容理解难度。
26 产品架构可以不那么复杂
把复杂的业务/功能简单化、傻瓜化，最大的降低学习成本，能帮用户 *** 作的绝不让用户亲自去 *** 作。你要让用户在1分钟之内了解你的产品是做什么的、有什么功能，你就成功了。
27 大胆隐藏冗余内容
B 端项目中内容量是巨大的，面对庞杂的信息，去粗取精，提炼各场景的核心内容，避免冗余信息阻碍内容有效传达。话术语言不单要简单易懂，还要严格控制文字长度，保证内容可以被快速扫描和理解。
28 尊重用户习惯
不要妄想改变用户养成的惯性思维，你要记住惯性思维大于设计思维，他的阅读习惯、 *** 作习惯都是不易改变的，不要为了个性化而尝试去改变，大部分情况下结果不会是那么的理想，除非你有极大的把握。
29 选用合适的图表
这个是常提到的，我就在这里简单给大家提个醒。比如做数据对比，柱状图更能清晰表达出用户想要的结果，你却非要放个酷炫的雷达图，他的本质目的都没达到，要美观有何用？
每个图表都适合哪些场景使用，像 antv、hicharts 等都有介绍，我就不一一赘述了，我之前也写过一篇关于如何合理利用图表的文章，大家有兴趣的可以去看一下。
三、设计度量
产品设计的好与坏我们需要去验证、去度量。我们怎么去验证可视化的好与坏呢？
美与丑也是主观的，没有绝对的美，也没有绝对的丑。一个产品，总会有人喜欢有人不喜欢，但是我们要迎合大多数人的审美。
所以就需要一个方法论来验证产品的好与坏，现在各大厂都在做自己的一套产品验证的方法论，阿里在这方便算是国内做的不错的，我举几个常用的度量模型。
阿里云：UES
蚂蚁金服：PTECH与易用度
1688：五度模型
优酷：DES
UES 目前是国内最好的，在 5 月份的阿里设计周上也正式对外讲解了 UES 模型。我拿阿里云的 UES 简单讲一下吧，这么多度量模型，无论他的方法、维度有所不同，但他们的目的是相同的：通过模型来度量设计成果。
易用性 ：易 *** 作性、易学性、易见性
一致性 ：整体样式、通用框架、常用场景及组件
任务效率 ：任务完成率、任务完成时间、功能使用率
性能 ：首屏渲染时间、API 请求响应时间、页面请求响应时间
满意度 ：产品满意度
UES 分为 5 个模块，这 5 项是整个产品生命周期需要验证的。
关于 UES 我就介绍到这里吧，UES 模型要是展开讲的话，半天都讲不完，感兴趣的话可以去阿里云官方发布的 UES 模型的相关资料中深度研究一下，看看适不适合自己的产品。
上面是度量产品的模型，接下来针对我们 B 端设计师，我们也要有一些指标来度量自己是否合格。
31 设计效率
现在内卷盛行的时代，各大厂都在讲人效，毕竟时间才是最珍贵的，所以现在都在想方设法的提高人效。而且 B 端相对 C 端来说，可以有更多自动化的工具。
举个我公司的例子，我刚去的时候基本没有自动化工具，每个设计师每天也都在忙碌，谁也没偷懒闲着。但是我发现有很多重复性的体力劳动是不需要多少思考就能完成的，但是却耗费了将近 1/3 的时间。所以我就在想如何提高人效，把一些体力劳动用一些工具来代替，这样就能释放设计资产，去做更重要的事情。
当时就做了第一个自动化的工具：设计系统，现在大家对这个词应该不陌生，但是我们刚开始做的时候比较早，还没有一些比较完善的设计系统供我们参考，所以我们也算是前几批摸索设计系统的团队。设计系统做好后是可以把这1/3 的设计时间节省了下来，而且团队的规范性更加统一。
后面的话我们也是做了一些其他的自动化工具，比如结合一些插件做到 icon、组件等发布的自动化，并且与研发同学打通，有相应的自动化提醒工具，这样也节省了与研发的沟通成本。
在工作中，流程上能减少一步就是成功，慢慢来，万里长征就是一步一步走出来的。
32 增长设计
增长这个词来源于增长黑客这本书，顾名思义这个词的就是通过设计来促进产品增长。
这个词用在 C 端上比较多，因为 C 端可验证的方法比较多，见效快，所以我们常见的一些增长设计的案例都是关于 C 端的，而 B 端的话，受限制的因素较多，设计只是影响增长的一部分，而且见效慢。
但是虽说影响因素多、见效慢，我们还是可以抓住机会、多去尝试一些方法来做到设计增长。我这个方法不行，我就换一种尝试。大家都是在摸索中过河~
33 为业务赋能
所有的设计都是要为业务赋能、为商业买单。我们设计的本质就是为用户解决问题，让用户以最直观的方式理解产品。不要为了所谓“我认为很美”而与业务背道而驰。
34 体验创新
用户体验设计师会越来越重要，近两年逐步被重视，而且未来几年会越来越重视。行业内需要更多动脑的人而不是仅仅会动手的人。
现在到了互联网下半场，拼的不仅是功能，用户体验的重视程度已经被提升了上来，在工作中的占比也越来越重。
再加上现在这个超级内卷的时代，你不提升，你的竞争对手就把你干掉了。而且你如果只是一成不变的维护老版本，你去下家面试的时候都没有拿得出手的产品。
35 善用工具
现在各种办公类工具、软件层出不穷，而且很多工具是比较类似的，有的设计师再选工具的时候就很纠结，我认为完全没必要纠结，首先你要明确我想要达到什么目的，只要某个软件满足着你的需求就可以用。
工具是为人服务的，我们的设计软件从 PS – Sketch – Figma，无论怎么变化总要围绕一个目的：更高效的完成工作。
尤其是一些自动化工具，现在人工智能升级很快，要多关注设计自动化方面的工具，让他来解放我们的双手。
总结
最后送给大家一句话：
这时代唯一不变的，就是变化。
无论你现在多么厉害，不变就被淘汰。
最快的方法应该就是安装Linux宝塔控制面板了，几乎不需要代码，全程可视化 *** 作，不需要任何编程知识，跟着教程做，二十分钟搞定，而且后期管理非常方便，一键添加网站和数据库，绑定域名，一键备份，可以在线压缩解压缩，都是可视化 *** 作，效率非常高。
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