php怎么创建域名邮箱，java的就业方向有哪些？
JAVA就业方向：
刚就业的话可以做初级开发工程师，往上走就是中级高级工程师，需求工程师等。或者是成为管理人员，例如产品研发经理，技术经理，项目经理等。
这是一张职业发展生涯图，希望能帮到楼主。
根据IDC的统计数字，在所有软件开发类人才的需求中，对Java工程师的需求达到全部需求量的60%~70%。同时，Java工程师的薪水相对较高。 Java软件工程师一般月薪范围在4000-10000元，远远超过了应届毕业生月薪2500元的平均水平。
通常来说，有一年工作经验的Java高级软件工程师的薪酬大致在年薪10—13万左右。
java技术培训之后可以从事JSP网站开发、Java编程、Java游戏开发、Java桌面程序设计，以及其他与Java语言编程相关的工作，就业面非常广。
我们生活中好多所熟知的吃鸡、王者荣耀、LOL、淘宝、京东、外卖平台都是通过Java开发的，这也就涵盖了Java网站开发、游戏开发，方方面面都很广泛的！
分享我的自学线路图，希望能帮到大家：
此套视频分六大阶段，每一阶段都逐渐加深，此套教程已经整理的非常完善，各位学习者基本上按照此套流程，一阶段，一阶段学习来，肯定会入门，逆袭成为大牛。
第一阶段：
Java基础视频教程
1、毕向东老师的java入门教程
2、小白的福音java入门教程
3、java快速入门教程
此三个教程异曲同工，内容知识点相差不大，可以只学习其中一个哦！
第二大阶段：
Java教程
（1）轻松掌握JavaWeb视频教程
（2）6天玩转mysql视频教程
（3）超全面的JavaWeb视频教程
（4）阶段案例--JavaWeb网上图书商城完整
第三大阶段：
Java教程
（1）Hibernate5框架
（2）Struts2框架
（3）Spring框架
Spring2.5视频教程
第四大阶段：
知识点：
Java教程
（1）ORACLE经典视频教程
（2）Maven精品教程
第五大阶段：
Java教程推荐：
（1） Springmvc由浅入深全套视频教程
（2）Mybatis由浅入深全套视频教程
第六大阶段：
Java教程推荐：
（1）Java学科巴巴运动网视频教程106集
（2）巴巴运动网续集视频教程
具体配套视频有需要的小伙伴可以私信我，码字不易，有用请点赞分享一下吧！
有哪些好用的软件值得推荐？
这里推荐十款办公类的小程序，都是实用且相对小众，建议收藏！
1.好签原笔迹电子签名小程序，在小程序里先手写自己的签名，然后导入需要签字的文件，调整好签字的位置，最后导出文件即可。非常方便，让文件签字告别打印与快递，适用于出差签字，合同单据签字、文件签字审批等。支持电脑端同步，Word、Excel、PPT等都能签。
2.单位换算工具这是一款单位换算小程序，提供重量、角度、数据储存、速度、密度、体积长度等单位换算查询。
3.递名片电子名片管理小程序，在小程序填写自己的名片信息（可拍照识别）支持名片收发及名片信息管理功能，商务人士必备小程序。
4.草料二维码二维码生成小程序，快速把一段文字或链接生成二维码，扫码后显示原链接/文字，可同步PC端美化二维码，设置LOGO、二维码样式等。
5.石墨文档一款多人协作的云端Office工具，支持文档、表格多人编辑与在线保存，电脑、手机多端同步，高效完成协作沟通和资料共享。
6.微信发票助手腾讯官方出品的发票管理小程序，支持发票编辑和分享、保存，并提供发票查验、管理功能。
7.PDF转Word（付费2M内1元1次）PDF格式转换小程序，支持PDF转word，精准率99%，转换后保留了原文档的布局和格式，无需再次编辑；同时支持PDF和图片、PPT、Excel、Html等，相互转换，功能强大。
8.ARKie设计助手一款智能设计工具，提供各种促销海报、公众号封面等素材模板，只需要输入几个字就能生成一张新的封面。操作简单，对非设计人员，可以说很方便了。
9.薪知通过大数据分析，为用户提供各城市薪资水平及生活开支信息的小程序，在小程序里填写期望城市、期望行业、住房开销、其他开销就可以估算出薪资。
10.传图识字通过拍照或上传图片就能提取图片中的文字，对提取出的文字可进行复制、编辑、翻译等功能（支持中、英、法、日、韩等多语种），导出支持Word、Excel、PDF等格式；
适用于拍照翻译、提取证件号码、PPT文字提取等，所有功能都是免费使用，很良心。
怎么自学数据分析？
这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。
每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。
第一周：Excel
每一位数据分析师都脱离不开Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
Excel的学习分为两个部分。
掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。
在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。
在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。
清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
逻辑运算类：if、and、or、is系列
计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。
在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。
Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结各类函数的使用。
除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。
了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解数组，以及相关应用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list，是核心概念之一。
了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。
了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。
第二周：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据可视化是分析的常用技巧之一，不少数据分析师的工作就是通过图表观察和监控数据。首先了解常用的图表：
Excel的图表可以100%绘制上面的图形，但这只是基础。
在「数据可视化：你想知道的经典图表全在这」中介绍了各类数据分析的经典图表，除了趋势图、直方图，还包括桑基图、空间图、热力图等额外的类型。
数据可视化不是图表的美化，而是呈现数据的逻辑之美，是揭示数据的内在关联。了解图表的维度和适用场景，比好看更重要。比如桑吉图就是我一直推崇的图表，它并不知名，但是它能清晰的揭露数据内在状态的变化和流向。案例是用户活跃状态的趋势。
Excel的图表操作很傻瓜化，其依旧能打造出一份功能强大的可视化报表。「数据可视化：教你打造升职加薪的报表」教给大家常用的Excel绘图技巧，包括配色选取，无用元素的剔除、辅助线的设立、复合图表等方法。
Excel图表的创造力是由人决定的，对数据的理解，观察和认知，以及对可视化的应用，这是一条很长的道路。
图表是单一的，当面板上绘制了多张图表，并且互相间有关联，我们常称之为Dashboard仪表盘。
上图就是用分析师薪资数据为数据源绘制的Dashboard，比单元格直观不少。我们常常把绘制这类Dashboard的工具叫做BI。
BI（商业智能）主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表，数据类工作每天都会接触大量数据，并且需要整理汇总，这是一块很大的工作量。这部分工作完全可以交给BI自动化完成，从数据规整、建模到下载。
另外一种是使用其可视化功能进行分析，它提供比Excel更丰富的交互功能，操作简单，而且美观，如果大家每天作图需要两小时，BI能缩短大半。
在「数据可视化：手把手打造BI」教程中，以微软的PowerBI举例，教大家如何读取数据，规整和清洗数据，绘制图表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列举的分析师案例。
BI还有几个核心概念，包括OLAP，数据的联动，钻取，切片等，都是多维分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后续的进阶可视化，将和编程配合。因为编程能够提供更高效率和灵活的应用。而BI也是技术方向的工具，了解技术知识对应用大有帮助。
第三周：数据分析思维数据分析能力的高低，不以工具和技巧决定，而以分析思维决定。
在一场战争中，士兵装备再好的武装，进行再严苛的训练，若是冲锋的方向错了，那么迎接他们的唯有一败涂地。
分析思维决定一场「数据战争」中的冲锋方向。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。
既然是思维，它就倾向于思考的方式，Excel函数学会了就是学会，分析则不同。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，以「我觉得我认为」展开，好的数据分析首先要有结构化的思维。
麦肯锡是其中领域的佼佼者，创建了一系列分析框架和思维工具。最典型地莫过于金字塔思维。
这篇文章简述了该思维的应用，「快速掌握麦肯锡的分析思维」。你能学会结构化思考，MECE原则，假设先行，关键驱动等方法论。
除此以外，还有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等，这些都是不同领域的框架。框架的经典在于，短时间内指导新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性价比最优的。数据分析思维，是分析思维的引申应用。再优秀的思考方式，都需要佐证和证明，数据就是派这个用处的，「不是我觉得，而是数据证明」。
现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。如果把它应用在数据领域，就是：如果你不能用指标描述业务，那么你就无法有效增长它。每一位数据分析师都要有指标体系的概念，报表也好，BI也好，即使机器学习，也是围绕指标体系建立的。
下图就是一个典型的指标体系，描述了用户从关注产品、下载、乃至最后离开的整个环节。每一个环节，都有数据及指标以查询监控。
不同业务背景需要的指标体系不同，但有几个建立指标的通用准则。这篇文章深入介绍了「如何建立数据分析的思维框架」。你将区分什么是好指标、什么是坏指标、比率和比例、指标的结构、指标设立的维度等概念。
数据分析不是一个结果，而是一个过程。几乎所有的分析，最终目的都是增长业务。所以比分析思维更重要的是驱动思维落地，把它转化为成果。
数据分析思维是常年累月养成的习惯，一周时间很难训练出来，但这里有一个缩短时间的日常习惯。以生活中的问题出发做练习。
这家商场的人流量是多少？怎么预估？
上海地区的共享单车投放量是多少？怎么预估？
街边口的水果店，每天的销量和利润是多少？怎么预估？
这些开放性问题起源于咨询公司的训练方法，通过不断地练习，肯定能有效提高分析思维。另外就是刷各种CaseBook。
优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也经得起拷问。
第四周：数据库
Excel很容易遇到瓶颈，随着业务的发展，分析师接触的数据会越来越多。对大部分人的电脑，超过十万条数据，已经会影响性能。何况大数据时代就是不缺数据，这时候就需要学习数据库了。
即使非数据岗位，也有越来越多的产品和运营被要求使用SQL。
很多数据分析师戏称自己是跑SQL的，这间接说明SQL在数据分析中有多核心。从Excel到SQL绝对是处理效率的一大进步。
教程内容以MySQL为主，这是互联网行业的通用标准。其实语法差异不大的。
新手首先应该了解表的概念，表和Excel中的sheet类似。「写给新人的数据库指南」是一篇入门基础文章，包括表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。
SQL的应用场景，均是围绕select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。新手在「SQL，从入门到熟练」教程会学习到最常见的几个语法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查询以及各种常用函数。
数据还是分析师薪资数据，它可以和Excel实战篇结合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，无非是大量的练习。大家可以在leetcode上做SQL相关的练习题，难度从简单到困难都有。「SQL，从熟练到掌握」教程中将会带领大家去刷一遍。
join对新手是一个很绕的概念，教程会从图例讲解，逐步提高难度。从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等函数。不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。知道为什么union比or的效率快，这已经和不少程序员并驾齐驱。
第五周：统计学
很多数据分析师并不注重统计学基础。
比如产品的AB测试，如果相关人员不清楚置信度的含义和概念，那么好的效果能意味着好么？如果看待显著性？
比如运营一次活动，若不了解描述统计相关的概念，那么如何判别活动在数据上的效果？可别用平均数。
不了解统计学的数据分析师，往往是一个粗糙的分析师。如果你想要往机器学习发展，那么统计学更是需要掌握的基础。
统计知识会教大家以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》，那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。
在第一篇教程「解锁数据分析的正确姿势：描述统计」，会教给大家描述统计中的诸多变量，比如平均数、中位数、众数、分位数、标准差、方差。这些统计标准会让新手分析师从平均数这个不靠谱的泥潭中出来。
箱线图就是描述统计的大成者，好的分析师一定是惯用箱线图的常客。
第二篇「解锁数据分析的正确姿势：描述统计(2)」将会结合可视化，对数据的分布进行一个直观的概念讲解。很多特定的模型都有自有的数据分布图，掌握这些分布图对分析的益处不可同日而语。
直方图和箱线图一样，将会是长久伴随分析师的利器。
统计学的一大主要分支是概率论，概率是度量一件事发生的可能性，它是介于0到1之间的数值。很多事情，都可以用概率论解释，「概率论的入门指南」和「读了本文，你就懂了概率分布」都是对其的讲解。
包括贝叶斯公式、二项概率、泊松概率、正态分布等理论。理论不应用现实，那是无根之木，教程中会以运营活动最常见的抽奖概率为讲解，告诉大家怎么玩。
其实数据分析中，概率应用最广泛和最全面的知识点，就是假设检验，大名鼎鼎的AB测试就是基于它的。俗话说得好，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。
何为假设检验？假设检验是对预设条件的估计，通过样本数据对假设的真伪进行判断。
产品改版了，用户究竟喜不喜欢？调研的评分下降了，这是用户的评价降低了，还是正常的数据波动呢？这些都是可以做假设检验的。它可以说是两面两篇文章的回顾和应用。
「数据分析必须懂的假设检验」依旧以互联网场景讲解各种统计技巧的应用。假设检验并不难，通过Excel的几个函数就能完成。它的难点在于诸多知识点和业务的结合使用，实际公式不需要掌握的多透彻，了解背后的意义更重要。
统计学是一个很广阔的领域，包括方差分析，时间序列等，都有各自不同的应用。大家若感兴趣，可以去阅读各类教材，没错，教材是学习统计学最优的方式。我这类文章堪堪算入门罢了。
第六周：业务
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。举个例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，根本不知道垂直距离。这是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。业务形态千千万万，数据分析师往往难窥一二。我的公众号业务部分也涉及了不少，大家可以通过这几篇文章了解。
一篇文章读懂活跃数据；深入浅出，用户生命周期的运营；获取新增用户，运营都应该知道的事；运营的商业逻辑：CAC和CLV；从零开始，构建数据化运营体系；读懂用户运营体系：用户分层和分群，这些都是互联网运营相关的内容，或多或少涉及了不少业务方面的概念，数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。
而在「最用心的运营数据指标解读」中，我尝试总结了几个泛互联网领域的指标和业务模型，它们都是通用的框架。
产品运营模型：以移动端APP为主体，围绕AARRR准则搭建起数据框架。包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播，以及细分指标。
市场营销模型：以传统的市场营销方法论为基底，围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期，生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。
流量模型：从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、用户分享率、停留时间、退出率跳出率等。
电商和消费模型：以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括GMV、客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用户行为模型：通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层，还包含点赞评论浏览收藏等功能的相关指标。
除了上述的几个常见模型，数据分析还有其他分支。比如SEO/SEM，虽然可以归类到流量模型，但它并不简单。比如财务分析，商业的各种成本支出也需要专人负责。
在业务知识外，业务层面的沟通也很重要。业务线足够长的时候，沟通往往成为老大难的问题。
业务学习没有捷径，哪怕掌握了诸多模型，不同行业间的业务壁垒会是分析师们的门槛。金融的各类专有领域知识，电子商务不同产品的特性，这些都会影响到分析报告的质量。
在早期，新人最好选择一到两个领域深入了解其业务，然后以此拓展边界。
第七周：Python/R
第七周是最后的学习环节。
是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师升职加薪，迎娶白富美。数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。
Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。
这里的教程以Python为主。
「开始Python的新手教程」将会教大家搭建数据分析环境，Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python建议安装Python3+版本，不要选择Python2了。
Python的语法相当简洁，大家print出第一个hello world顶多半小时。就像在Excel上进行运算一样方便。
「开始Python的数据结构」介绍给大家Python的三类数据结构，列表list，元组tuple，以及字典dict。万变不离其宗，掌握这三种数据结构以及相对应的函数，足够应付80%的分析场景。函数式编程为Python一大特色，Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通，掌握起来非常迅速。另外还有控制流，for、while、if，通常配合函数组合使用。
「了解和掌握Python的函数」教大家如何自定义函数，丰富的函数虽然能偷懒，但是不少场景下，还是需要自己动手撸一个。
能够调第三方包解决，就使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景，而第三方依靠不了，就自己编一个函数。如果是临时性的场景，写得粗糙点也无所谓。毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格，所以Python的学习尽量以应用为主，不用像分析师那么严格。
包、模块和类的概念属于进阶知识，不学也不要紧。
「Python的数据分析: numpy和pandas入门」介绍了数据分析师赖以生存的两个包，numpy和pandas，其他Python知识可以不扎实，这两个最好认真掌握。它是往后很多技能树的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三个数据结构，掌握它们，便算是入门了。后续的两篇教程都是实战。
「用pandas进行数据分析实战」以分析师的薪资作为实战数据。Excel、BI、SQL，一路走来，大家想必对它无比熟悉，这也是最后一次使用它了。教程通过Pandas的各类功能，绘制出一副词云图。
如何做好网站建设？
一个好的公司网站不仅可以树立好公司的品牌形象，还可以给公司带来潜在客户促进成交量。
但是随着网站的普及，网站的好坏能一眼看出，有的网站流量很大，给公司带来不菲的收益。有的网站浏览人数寥寥无几，就更不要提收益了。那么，是什么原因造成这种结果呢，小编认为网站的策划建设带来
一、网站要抓住适合企业本身的发展和需求很多企业都是没有任何计划，突发奇想并立刻实施公司的网站建设，没有全面思考关于网站的策划与应用规划。这样设计师的成稿率非常低，同时企业也是茫然。亦或者喜欢照本宣科的仿制他人网站！然而每一个网站都有他自己的思路，而且他只适合它专属的公司,模仿对方的网站只能是一个外表的模仿，而最后改版升级都是很大问题，因为你不知道这个网站的特点与设计思路是什么，当然若仿站不是不可以，而是可以引荐别人的优势，而不是全部照搬，优质的网站案例还是鼓励大家去仿制。因此，都未深入了解自己企业的发展和需求来全面考虑网站该如何制作，抓不到灵魂所在，切忌不要盲目建站。二、网站要根据自身企业的用户群体来进行网站布局有一类企业网管个人主义很强：如我喜欢这个网站的风格、这样的导航、产品得放在这里等。整个网站皆为自己的意思走，整个网站根据自己的喜好来，其就未想过难道你喜欢的用户就都要喜欢吗？ 亦或者太过于理想化的企业看到其他的企业通过网络营销迅速的扩充企业资本与销售渠道，而茫然投入到企业网络营销，并且理想化的认为可以立竿见影见到效益，大量疯狂的投入，营销型网站案例是非常受大家欢迎的。企业网站与网络营销都是营销与销售的一种手段，产品销售的好坏与产品本身质量还有很多环节是息息相关的，所以要走企业的大战略，网络并不是那么神奇。 用户体验尤为重要，一个企业的盈利也是靠着用户，能对症下药，能尽量符合用户的需求结合好的产品，才是一个企业能长稳下去的生存之道。三、网站要利于搜索引擎，激发企业用户量很多企业网站建设后，可能连搜索引擎都没有去登陆，客户不问起公司网站从来不对外宣传。网站只有营销才能对企业产生帮助，他不是什么魔法瓶子，可以自动变出钱来！ 好多企业总是感觉网站内容不够充实，栏目不够多，想尽办法的给网站增加栏目，添加内容!本以为用户一进入网站会豁然开朗，但是用户却是眉头紧蹙。因为他不知道产品在那里，不知道如何去浏览页面。企业网站建设一定要有主次与层次之分。 要么将网站置之不理，要么看似是在给网站锦上添花，但实则未发挥一个网站的作用或者给网站添加了很多负担，好的体验是简单的操作与内容的一目了然，搜索引擎抓取一个网站，收录一个网站，给予一个网站排名从而给网站带来用户量决然相信此网站是利于用户体验的。一个网站的基本设置和规则，是利于网站被搜索引擎抓取的必然条件，但一个网站有好的用户体验才是搜索引擎喜好一个网站的最高境界。四、了解企业自身的竞争优势决定建立网站时，网站不能千篇一律，要做能突显出自己特色的网站，在建立网站时能不一样的，就有不一样的效果，甚至还能让网站眼前一亮一个网页的利用的空间是非常有限的，要解决这些问题，网站就要明白企业优势在哪里，和同行相比哪些可以作为亮点出现的，只有了解了自己的亮点和优势才能在网上加以体现，增加网站的核心竞争力。想要在有限空间中想要发挥很大的作用，不仅需要了解浏览习惯，还需将重点内容都放于很突出的地方，以传递信息会更准确。五、明确网站建设的目的在建设网站之前中小企业首先要明确自己的建站目的，因为营销型网站和普通型网站的建设方向是不一样的，而且网站建设也不是一种潮流，是一种电子平台，只有充分了解自己的建站目的才能建设出好符合目的网站，这样网站，才能最大程度的发辉其作用。所以想要做好企业网站建设，如果没有这个能力范围的，最好选择最重要的一点就是选择正规、专业且靠谱的网站建设公司，他们拥有专业的技术服务团队，有着多年的建站经验，因此做出来的网站质量会非常高，比如:客翻番团队免费建设网站又可练下手，发布产品。我们在选择网站建设公司的时候，如果不知道怎么判断，可以随时查看小编的主页，有相关的选择网站建设公司的小方法，大家相互交流。原文出自[客翻番] 转载请保留原文链接：https://www.kefanfan.com/corp/news/detail_10309?e=tout
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从你的描述和要求看,我觉得最适合的CMS排名:1.Wordpress 有很多适合企业用的模板,老牌CMS,虽然发展到现在有些笨重,但极端丰富的插件、模板,让人爱不释手。
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2.Thinkphp 国产开源cms系统，虽然不是完全的成品，但是结构合理，扩展方便，非常适合二次开发做企业网站。
（多数cms不能完全满足中小企业的功能需要，部分还是需要灵活定制。）
3.Kingcms 国产cms,原来只有asp版,现在有php版,小巧灵活。不建议使用dedecms,phpcms等过于通用的cms系统，对于企业站来说，功能过于繁重，而且研究的人多，更容易被黑，增加运营成本。
也不建议国外流行的一些CMS,比如 drupal、joomla、xoops, 功能还是过于复杂, 而且对于中文企业站来说,不是很适合.