股票实时查询数据可视化：1、抓取数据并进行处理 2、将数据传递给前短展示页面 3、前端进行展示都用到了哪些技术，各个技术在作品中的作用，它这个作品中的缺点是什么，你会在哪些方面改进

对于股票实时查询数据可视化的作品，一般需要三个主要的环节：数据抓取与处理、数据传递与展示、前端展示。下面是这些环节中可能用到的技术和它们在作品中的作用：

1. 数据抓取与处理：
- 数据抓取：可以使用 Python 的 requests 库或 Scrapy 爬虫框架进行数据抓取，获取股票相关信息。
- 数据处理：可以使用 Python 的 pandas 库对数据进行处理，例如剔除无效数据、计算指标等。

2. 数据传递与展示：
- 后端框架：可以使用 Flask 或 Django 等后端框架，将处理好的数据传递给前端。
- 数据库：可以使用 MySQL 或 MongoDB 等数据库存储股票相关数据。
- API：可以使用第三方的股票 API，如聚宽、天天基金网等。

3. 前端展示：
- HTML、CSS、JavaScript：构建页面，展示数据，并添加交互效果。
- 可视化库：例如 Echarts、D3.js 等，可以将数据以图表的形式展现出来，让用户更加直观地了解股票走势。

这个作品的缺点可能包括：
- 数据更新速度不够快，无法满足实时查询的要求。
- 数据展示方式单一，可能缺乏足够的交互性和可视化效果。
- 用户体验方面可能还需要进一步优化。

改进方面可以考虑：
- 优化数据更新的速度，使得用户可以更快地看到最新的股票信息。
- 引入更多的可视化效果，让用户可以更加直观地了解股票的走势和趋势。
- 增加交互性，例如让用户可以自由定制查询条件、进行比较等操作，提高用户体验。