傅志斌：数据智能对人才的要求不仅是专业的，而且是专业的业务积累和视角。以网络商业银行数字智能运营的核心作用为数据科学家为例，需要掌握统计、因果推断、大规模互联网数据处理挖掘和可视化、实验设计和分析解释，也需要积累足够的金融业务知识。
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遥感数据一般比较大，几百MB 或者几个 GB，如何在前端浏览器中可视化确实是一个问题。数据量不仅数据加载缓慢，而且对地图渲染性能也有很高的要求。瓷砖是解决大量数据的最佳方案。如何解决这个问题？ 目前还没有合适的开源工具将GeoTiff切成瓷砖。
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数字化转型的核心是流程再造。流程挖掘基于流程系统中的日志数据，客观地可视化业务流程的运行过程，帮助企业从流程的角度做出数据决策，降低成本，提高效率。流程挖掘可应用于金融领域的多个业务场景，提高业务效率，全面了解业务流程，促进金融数字化转型！
然而，随着云蜘蛛系统的出现，这一切都发生了变化。凭借独家技术：分裂BI和试衣模式，云蜘蛛系统与人工开发相当，属于传统数据可视化工具和人工开发的存在。许多传统的数据可视化工具无法完成，只能依靠人工开发工作，现在可以依靠云蜘蛛系统轻松完成！
以上只是使用堆叠极环图的场景之一。对于数据可视化图表，有很多地方可以使用堆叠极环图。让我们来看看我们想在大屏幕上使用的功能，如下图所示。
核心课: 数据分析编程；自然语言处理、机器学习和数据挖掘导论数据可视化、深度学习、网络科学、信息检索和数据分析中的案例研究。
工厂3D实景地图可视化系统采用云计算和5G、对接、汇总、可视化分析大数据、AI等技术，展示各业务数据，实现工厂各生产要素之间的信息共享和实时可控，提高工厂运维效率。
平台根据农业产品涉及农业资源、种植作物、作物、作物产量、企业资源等信息，使用可视化丰富的图表和设计元素，以更直观、更容易理解的形式显示相对复杂、抽象的数据，为农业生产提供准确的布局服务，方便运维人员的分析、处理和存储，无需通过人工记账等复杂表格进行调度中心的运维分析。从宏观层面收集和掌握农业种植和生产数据，提高农产品运营的科技指导和服务能力。
Json数据可视化编辑器的基本代码结构已经完成。然而，还有一些功能扩展需要改进，如数据的批量操作、节点数据的复制和粘贴、节点的灵活性排序等