菜单设计百科知识点总结,请同事帮忙做个课件视频.

菜单设计百科知识点总结，请同事帮忙做个课件视频？

作为一名热销PPT图书的作者，我想从另外一个角度来回答一下这个问题。

我觉得题主之所以有此疑惑，是因为自己「麻烦同事帮忙」的时候，同事的反馈超出了自己的预期。

或许在题主看来，这只是一个小小的请求，并不算多大的麻烦。大家作为同事，给个面子帮个小忙，居然还要上升到金钱交易，对方简直是钻钱眼儿里了。

但事实真的如此吗？

PPT代做的市场价值

我们都知道，想要弄清楚一个东西值不值钱，不是某一个人说了算的，而是市场认不认可。就好像你家的房子，你说值100万，但根本没人买，那这个100万就只是个数字而已，毫无价值。

那么PPT代做这件事，在市场上值多少钱呢？

作为一项技能，根据技艺高低，自然是有不同收费标准的。的确，一些自己也是刚学没多久，需要练手的新人，收费并不高，百度贴吧里甚至有5块钱代做的。

但对于那些已经有一定能力的人来说，事情就不是这样了。就我了解的情况，但凡是这个圈子里有些小名气的人，收费就可达200/页以上——注意，是单页价格。也就是说一套PPT的价值怎么也有两三千。

而一些知名的大神或者是工作室，承接大型发布会的PPT，两三千只够做一页，一套做下来要好几万：

担任上图「天猫2019双十一发布会」PPT的「AbleSlide」工作室，长期和腾讯、阿里等更大科技公司合作，它的CEO武超年仅28岁，去年入选福布斯30岁以下精英榜，年收入多少了你可以猜猜看：

你的同事的确应该没这么厉害，既然他有这个本事开口收费，怎么说也是有些能力的。一套PPT，最后还要做成视频，简单一点几百，复杂一点上千，我觉得完全是情理之中。将心比心，如果有同事让你「帮忙」白送他几百块钱或者上千块钱的东西，你又会怎么想呢？

很多人因为平时没有接触PPT定制这个圈子，对PPT制作的难度毫无概念，只是想当然的认为没多大难度，所以才造成了题主这样觉得可以把做PPT当做是「帮忙」，甚至只是「一个小忙」的看法。

做PPT不是简单套个模板

很多人觉得做PPT嘛，就是找个好看一点的模板，把内容装进去，而内容又是我已经准备好了的。无非是我不知道在哪里去找这些模板。但其实这种认识是错误的。

这是我之前帮老婆制作的一个PPT其中一页的文字内容，是雾霾相关的科普内容：

根据能见度的不同，霾可以分为四级：能见度在5到10千米时，是轻微灰霾，3到5千米，是轻度灰霾，2到3千米，中度灰霾，小于两千米，则是重度灰霾。相比之下，雾的能见度均小于1千米。

如果仅仅是套个模板，可能做出来是这种效果：

但这种「东西」，简直不能算是PPT，看这样的东西，和看Word有啥区别呢？

稍微会一点儿PPT制作的人，就知道根据内容的逻辑关系进行整理和提炼，或许就能做出下面这样的PPT来：

提炼是提炼了，但内容的表达还不够美观，内容和模板的匹配度也不够好。相比之下，或许不套模板，简简单单做成下面这样，就说明这人有点入门了：

但我做出来的PPT是什么样子呢？是这样子：

因为内容是科普向，选择了网上常见的科普小视频的卡通动画风格。

定好风格之后，再从文字内容入手做方案构思、准备平面素材最后通过动画来实现——你说套什么模板能套出来这样子的PPT呢？

如果真的是对质量没要求，我估计很多人也不会开这个口，自己随便糊弄一下就过去了。既然开了这个口了，必然是这次遇到的事情你从内心也觉得需要认真对待。既然要认真，那上面这一系列的工作就是必不可少的，很有可能一页PPT都要花掉半个小时，一套PPT，加班两三个晚上，那是家常便饭（还要求是熟手）。

所以你看，做好一个PPT并不是那么一个「帮个小忙」的问题。

你同事是个认真的人

当然，话又说回来，你的同事有没有可能帮你这个忙呢？也是有可能的。

前两天我就帮同事做了一个PPT，到不是因为她没给钱，主要是我的确最近太忙，没时间，大概花了2、30分钟把她给我的PPT初稿套了模板，简单调整了一下字体和排版。至于哪一页该不该放这些内容，材料和文案结合得好不好，我就完全不知道了（我甚至都没看稿子）——这种做法就真的是应付过去，我都不好意思说这是我做的。

你的同事或许是个认真的人，不想糊弄你，也不想「随便做一下」，到时候一来别人觉得他的水平「也就这样」，二来下次又有不同的人跑来找他「帮个小忙」，所以索性直言收费。

我觉得这种做法也挺好的，如果你认可他的能力水平，自然就应该表现出来，如果不认可，那又何必找他呢？

设计圈子里有个段子说的是：朋友开了服装店，没人会跑来找你白送衣服，开了饭店，也没人会跑来白吃白喝，但要是做了设计师……似乎「帮忙做一下」就成了理所当然，反而是收钱显得「没有人情味」「钻到了钱眼儿里」，这是为啥呢？

难道因为吃的穿的看得见摸得着，设计师的作品只是一堆0和1吗？

或许你更应该想想自己的做法是不是「合理合法」，而不是别人收费是否「合理合法」，你觉得呢？

我是Jesse，「悟空问答」科技问答专家、优质科技领域创作者，《和秋叶一起学PPT》图书作者。关注我，到我主页查看更多Office技巧，让你的工作变得更轻松！

怎样学做菜？

学做菜的方法如下

1.首先学习基础的烹饪技能，例如切菜、处理调料等，这需要花费一定的时间和精力。

2.可以通过观看相关的厨艺视频或阅读相关的菜谱等学习更多的做菜技巧和方法。

3.购买必要的烹饪工具和食材来进行实践操作，完善自己的做菜技能。

4.积累经验，在不断的实践中不断调整菜品口味，提高自己的烹饪水平和技能。

综上原因，我们可以得出学习做菜的方法是有一个基本的流程和步骤，需要时间、耐心、实践和经验来不断的提高自己的水平。

怎样学做菜？

学习如何烹饪是一项非常有趣和实用的技能。无论您是想提升自己的厨艺水平，还是要在家中为亲朋好友准备美味佳肴，掌握一些基本的烹饪技巧都能帮助您成为一个出色的厨师。下面是一些实用的建议，帮助您快速入门并不断提高。

1. 寻找灵感：学习如何做菜的第一步是寻找灵感。可以通过阅读食谱书籍、订阅烹饪杂志、观看烹饪节目或在互联网上搜索烹饪网站来获得灵感。此外，餐馆里的美食也是一个很好的灵感来源，可以品尝各种菜肴以获取灵感并尝试在家里重新制作。

2. 学习基本技能：要学会做菜，你需要了解一些基本的烹饪技能。这包括切割和处理食材、火候控制、调味和调配食材等。您可以参加一些烹饪课程或观看烹饪教学视频来掌握这些技能。记住，烹饪是一门实践性的技艺，只有不断练习和尝试才能逐渐提高。

3. 跟随食谱：在刚开始学做菜时，跟随食谱是一个很好的方法。选择一份简单易行的食谱，并按照步骤进行操作。这将帮助您了解菜肴的制作过程，并逐渐培养自己对调料用量和烹饪时间的判断能力。

4. 尝试新食材和口味：为了提高你的烹饪技巧，勇于尝试新的食材和口味是非常重要的。不要害怕尝试新鲜的蔬菜、水果、肉类或调料。这样不仅可以增加您的食谱种类，还能帮助您更好地理解不同食材之间的搭配和相互作用。

5. 和家人朋友一起烹饪：将烹饪变成一个团体活动也是一个很好的学习机会。与家人和朋友一起烹饪可以加强彼此的互动和合作能力，而且还能互相分享和交流烹饪经验。

6. 不断学习和改进：学习如何做菜是一个不断学习和改进的过程。保持对烹饪的热情，并不断尝试新的菜肴和技巧，以提高自己的厨艺水平。另外，保持对烹饪知识的学习也是非常重要的，可以参加相关的培训课程或研究相关的烹饪书籍来丰富自己的知识储备。

总而言之，学习如何做菜需要时间和耐心。但是通过不断地实践、尝试和学习，您将逐渐掌握烹饪的技巧和艺术。希望以上的建议能帮助您在烹饪道路上取得成功！

中视频选题的几种类型？

视频选题的类型可以根据不同的分类方式进行划分，以下是几种常见的分类方式和对应的选题类型：

1. 根据视频用途：

- 宣传类：如企业宣传视频、产品宣传视频、品牌宣传视频等；

- 教育类：如在线教育视频、培训教学视频等；

- 娱乐类：如搞笑视频、综艺节目、短视频等；

- 纪录类：如纪录片、科普视频、自然探秘视频等；

- 新闻类：如新闻报道、时事评论等。

2. 根据视频内容：

- 讲解类：如教学视频、操作指南视频等；

- 演示类：如产品演示视频、软件演示视频等；

- 案例类：如成功案例视频、经验分享视频等；

- 采访类：如人物采访、行业采访等；

- 活动类：如会议纪实视频、活动集锦视频等。

3. 根据视频风格：

- 情感类：如治愈系视频、励志视频等；

- 搞笑类：如恶搞视频、内涵短视频、二次创作视频等；

- 美食类：如食谱视频、美食记录视频等；

- 文艺类：如诗意视频、文艺片等；

- 科技类：如科技视频、VR/AR视频等。

以上这些分类方式仅仅是常见的几种，实际上还有很多其他的分类方式，例如根据视频拍摄手法、根据受众特征等。根据不同的分类方式选择合适的视频选题，能够更好地满足受众的需求，提高视频内容的传播效果。

数据分析工具类软件？

通过数据可视化可以非常直观的展示数据的分布特征，帮助用户快速的分析数据，解决业务问题。目前国内有很多非常优秀的数据可视化工具和技术。小编给大家梳理了一些让人惊艳的数据可视化工具。1、数据可视化语言工具类2、BI可视化工具类3、统计分析可视化工具类4、JS可视化库下面为大家详细地介绍每种类型的代表性工具。1、数据可视化语言工具数据可视化语言主要用Python、R等。Python在日常工作中，为了更直观地发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。在Python中，常见的数据可视化库有:

matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。

上述两个库都是静态的可视化库，大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库，它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前，需要导入js库到项目中。对于平时用Python较多的同学而言，如果每次实现可视化功能(特别是一些小需求)，都需要引用js库显然不太方便，于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。答案是肯定的，在Github中就有一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：Pyecharts，它不仅很好的兼容了web项目，而且可以做到可视化的动态效果。Pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。简单来说，Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。

R语言R语言有两大绘图系统：基础绘图系统和Grid绘图系统，两者相互独立。基础绘图系统直接在图形设备上画图；而Grid系统将界面分成矩形区域（viewport），每个区域有自己独立的坐标体系，并且相互可以嵌套，使得Grid系统可以画出更复杂的图形。用过R的朋友们知道，R的功能是通过一个个库（package）——也就是我们常说的工具包实现的。基础绘图系统依赖于graphics包。基于Grid系统的包有grid，lattice，ggplot2等。grid包仅提供低级的绘图功能（如点、线等），并不能画出完整的图形。更高级的图形是两个主流绘图包lattice和ggplot2来实现。

2、BI可视化工具类

Wyn Enterprise - 嵌入式商业智能和报表软件|可视化BI数据分析工具

作为一款商业智能软件，Wyn Enterprise 的BI仪表板内置50多种自主研发的数据可视化效果，包括：条形图、柱状图、折线图、面积图、饼图、玫瑰图、旭日图、雷达图、散点图、气泡图、树形图、组合图、KPI指标卡、2D地图、3D地图、表格、透视表、迷你图等。同时，完全开放的 可视化插件机制，可以将Echarts、D3.js、ChartJS、G2、3D模型等集成到仪表板中，满足任何可视化效果的需要。

Wyn Enterprise 商业智能零编码即可实现您的全部需要。包括屏幕自适应、多页面仪表板、自动数据刷新、3D动画特效等，并已经应用到智慧园区、智能车间、健康医疗、电力能源、校园安全、数字指挥中心等场景。

TableauTableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau 没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。

3、统计分析工具类统计分析的可视化工具的代表主要有Matlib、SPSS、Origin等。MatlibMATLAB在数据处理、运算和分析中的各种应用。和其他类似的科学计算工具相比，MATLAB图形编辑功能显得尤为强大。通过图形，用户可以直观地观察数据间的内在关系，也可以十分方便地分析各种数据结果。从最初的版本开始，MATLAB就一直致力于数据的图形表示，而且在更新版本的时候不断地使用新技术来改进和完善可视化的功能。MATLAB R2014b 推出了全新的 MATLAB 图形系统。全新的默认颜色、字体和样式便于数据解释。抗锯齿字体和线条使文字和图形看起来更平滑。图形对象便于使用–您可以在命令窗口中显示常用属性，并且对象支持熟悉的结构化语法，可以更改属性值。

SPSS在进行数据分析时，比如频数分析，想了解男女的分布比例，此时直接进行分析SPSSAU默认会生成对应的图，方差分析，T检验，交叉分析等也是如此。SPSSAU总是会默认提供最适合的图，当然也可选择使用。为什么SPSSAU可以做到这样，原因在于做分析的时候已经带着数据的类型，因此SPSSAU默认就知道应该画出什么样的图形。比如做交叉分析，在得到规范表格时，SPSSAU默认会生成对应的柱形图，条形图，堆积柱形图或堆积条形图等，SPSSAU默认提供的图通常都是最优的，如果你希望切换成其它类型，点一下就好。

4、JS可视化组件类Echarts一个纯java的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。

评价：非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。以前我们产品中就是使用echarts进行可视化需求的定制开发。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。HighCharts

与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。AntV

Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用the grammar of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the grammar of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。