DCMM中数据服务的最终目标是创造价值并获得收入。过去，我们的许多数据应用程序都反映在数据可视化层面，如报告BI、对于领导驾驶舱，我们应该更加关注如何构建数据服务系统，如何在创建价值的过程中创造价值和安全合规。
在工业应用阶段，垂直行业的“智能出现”不仅要有更智能的数据平台，还要有更丰富的互动能力，加快专有数据的积累。JD.COM云以“优佳DaaS”和“言犀智能服务”为双轮驱动，帮助企业构建满足自身场景需求的大型模型应用。
对于ChatGPT带来的新浪潮，市场对通用预训练模型的期望更高。图数据库与人工智能的集成度较低。目前，ChatGPT带来的波动在行业内持续，用户对大型模型的期望较高，主要体现在ChatGPT在存算管理、查询分析、数据开发、可视化呈现、场景预培训模型等方面的明显需求和采购意愿。然而，制造商对大型模型的发展相对缓慢。一方面，中国出台了数据安全政策，限制了大型模型的培训和使用。另一方面，数据库制造商正处于与人工智能制造商密集更新和迭代合作的阶段，尚未大规模开放。值得注意的是，制造商需要平衡ChatGPT的人员投资和预期效果，以避免打乱既定的产品发布计划和市场策略。
除上述职位外，还有上述职位 可选择数据可视化专家、量化分析师、数据治理专业、健康数据分析师、社交媒体数据分析师、数据科学项目经理等职位。
校园数据可视化大屏幕的设计需要考虑数据可视化的原则，包括简洁、易于理解、突出重点等。同时，大屏幕的设计也应符合校园文化的特点，能够反映校园的形象和氛围。
前段时间有粉丝找我问如何做数据可视化大屏幕。我说我之前的博文介绍了基于Flask和Echarts的大屏幕。你可以去看看。结果他说:“没学过编程代码怎么办？“好家伙，我很困惑，所以为了解决这个问题，照顾零基础的粉丝，我花了几天时间找到一种没有代码的方法来做可视化大屏幕，本文教你使用smardaten构建数据可视化大屏幕（没有代码）。
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这是通过数据可视化进行更有效沟通的实用指南。从基本原则到可视化分类，再到开发风格指南，这对任何需要将数据转换为信息的人来说都是一本非常有价值和容易阅读的书。
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