大数据教学平台及分析软件采购安装项目

资产名称

技术指标或规格及型号等配置说明

数量

新商科大数据综合实训平台功能和参数

一、总体要求

1.软件采用B/S架构，只需要通过能够上网的电脑和浏览器就可开展实训。

▲2.平台分为教学管理和实训平台两部分，其中教学管理具备权限分配和资源管理功能，具体涵盖课程列表、班级管理、内容管理、统计分析、账号管理、数据管理、参数管理、资料下载、帮助文档九个功能模块，通过首页的数据可视化生动形象地显示平台的基本概况。实训平台支持开展新商科大数据分析相关实验。

二、教学管理模块

▲1.课程列表：用户可以点击添加按钮自主创建添加课程，进入添加课程页面，填写设置课程名称、状态、课时数、课程介绍，并可以添加学习该课程的班级。通过在搜索框中输入课程名称可以搜索已经添加的课程。在课程列表首页可以查看所有已添加的课程的详细信息，包括课程名称、课时数、学生数量、课程创建者、课程状态、课程创建时间等信息，还可以对添加的课程进行编辑和删除，支持导出课程列表功能。

2.班级管理：用户可以点击添加按钮添加班级，设置班级名称、所在院系及选修课程，在班级管理首页可以查看班级名称、所在院系、班级人数、选修课程创建者和创建时间等信息，支持按班级名称、院系搜索班级信息，可以对添加的班级进行编辑和删除，提供导出班级列表功能。点击学生管理可以为班级添加学生，支持对班级学生进行单个或批量添加，所有班级和学生的信息，包括学号、姓名、性别、状态、成绩等信息都有所展示，该成绩为老师在学年中布置的作业的平均分。支持按学号、姓名、院系搜索学生信息，还可以对添加的学生进行编辑和删除。

3.内容管理：内容管理包括作业管理、数据市场和实验管理。

▲（1）作业管理：该页面可以分别按照课程和班级进行筛选，点击添加按钮可以添加新的作业，布置作业可以选择课程及该课程下的班级，被选中的班级学生需要完成作业，同时老师可以填写测试作业要求，该要求会显示在前台学生的“我的作业”页面中。在功能首页可以点击已提交作业人数查看学生已上交的作业列表，老师可以对学生作业进行打分，通过预览可以查看作业详情，也可以通过打开按钮进入jupyter页面修改作业内容，还可以对添加的作业进行编辑和删除。

▲（2）数据市场：支持用户通过添加按钮自主上传数据，并可对已有数据按名称进行搜索或通过筛选栏筛选数据。对已存在的数据，可以在编辑数据详情页面对数据的名称、分类等详细信息进行编辑。

（3）实验管理：支持用户自主设计实验项目，并可用语言类型、实验类型筛选实验，同时也可以用搜索框按实验名称来搜索实验，通过添加按钮可以新增实验，还可以对添加的实验进行编辑和删除，首次编辑实验文件，需要核对服务内核是否一致，如不一致可以通过jupyter完成切换。

4.统计分析：支持课程统计和数据统计。

（1）课程设计：通过可视化图表直观地展示每个月的新增课程、实验和学生数。

（2）数据统计：通过可视化图表直观地展示数据市场数据随着时间的变化在数量上和内存上的变化。

5.账号管理：该功能属于管理员权限，普通教师没有权限对账号、系统天数等内容进行管理。管理员可以通过该模块添加老师账号和学生账号。

（1）教师账号：通过添加按钮录入老师的账号信息，包括用户名、密码、姓名等基本信息，教师账号首页显示添加的教师信息，包括用户名、姓名、账号状态、所属院系、手机号、邮箱等，也可以通过用户名、姓名搜索已添加的教师账号，操作栏支持编辑和删除教师账号以及重置密码。

（2）学生账号：支持按照课程和班级对学生进行筛选，也可以通过用户名、学号、姓名对学生进行搜索，功能首页显示学生的基本信息，包括：用户名、姓名、学号、性别、账号状态等。管理员可以通过学生账号模块对已存在的学生账号进行管理，可以删除一些已经不在学校上课的学员，也可以重置学员账号密码或者删除账号，导出功能支持将学生账号信息下载到本地，帮助管理员统计学员账号信息。

6.数据管理：该功能属于管理员权限，管理员可以对已审核的数据进行禁用、预览、删除等操作，可以通过名称和数据类别检索数据文件，支持导出数据列表的功能，禁用按钮可以让数据文件不在公共数据集中出现，对于不再被使用或过时的数据，可永久删除。

7.参数管理：包括实验类别、数据类别、资料类型的管理。

（1）实验类别：支持添加新的实验类别，可以编辑修改实验类型，比如优先级、是否显示等，也可以删除实验类别。在功能首页能查看详细信息，可以对已有的实验根据名称进行搜索。

（2）数据类别：支持添加新的数据类别，可以编辑修改数据类型，比如优先级、是否显示等，也可以删除数据类别。在功能首页能查看详细信息，可以对已有的数据根据名称进行搜索。

（3）资料类型：支持添加新的资料类别，可以编辑修改资料类型，比如优先级、是否显示等，也可以删除资料类别。在功能首页能查看详细信息，可以对已有的资料根据名称进行搜索。

▲8.资料下载：用户可以自行添加资料文件，填入资料名称，并选择资料分类，上传完成后可在学生前台的“下载资料”页面查看，文件支持PDF课件、PPT课件、训练数据集、软件工具等多种形式。资料下载功能首页显示资料的详细信息，包括名称、分类、文件大小、创建者、下载量等信息，资料下载支持对文件进行编辑和删除，用户可以按照名称和文件名称搜索已有资料，也可以根据需要导出资料列表。

9.帮助文档：支持添加新的帮助文档，支持对已添加的帮助文档进行编辑和删除。

三、商科实训平台模块

▲1.实训中心：平台支持Python、R、Spark三种语言的在线编程实训，至少提供涵盖编程基础、数据采集清洗、数据分析模型和可视化模型等模块的150个详细教学案例，并且案例能够通过点击实验文件的“去学习”进入实训平台在线学习，可根据实验类别或实验名称检索来查找实验。

2.编程基础：平台提供编程基础的40多个指导实验，主要帮助用户学习掌握Python编程基础、Spark编程基础、R编程基础，帮助用户入门编程。

▲（1）Python编程基础：平台提供Python编程基础的30多个指导实验，具体包括：认识Python、Markdown语法介绍、内置函数的使用、变量命名规则、标准数据类型-数字类型、math数学计算库、是值得运算、字符串的定义与使用、字符串的常用方法、字符串格式化、判断语句if、input函数、列表的定义-索引和切片、for循环、while循环、列表的常用方法、列表的函数list、元祖的使用方法、字典的创建、字典的常用方法、结合Set的使用、函数的使用、函数的参数详解、局部变量与全局变量、lambda匿名函数、Python内置函数、列表推导式List Comprehensions、错误与异常调试、文件的管理、模块的导入、Python常用内置模块等，帮助用户轻松入门Python编程。

（2）Spark编程基础：平台提供Spark编程基础的8个指导实验，具体包括：RDD创建与使用（上）、RDD创建与使用（下）、Mllib建模-相似度计算、Mllib建模-MAP与模型持久化、Spark中机器学习在Mllib的应用、Spark中机器学习API的应用、旅游数据聚类案例等，帮助用户轻松入门Spark编程。

（3）R编程基础：平台提供R编程基础的8个指导实验，具体包括：基本数据类型、向量与矩阵（一）、向量与矩阵（二）、矩阵运算实例、数组、数据框、因子、列表等，帮助用户轻松入门R编程。

3.数据采集清洗：平台支持自定义数据爬虫，提供链接Mysql、SQLServer、Oracle和IBM DB2等主流的数据库中读取数据的指导实验，并可以对实验进行搜索。

▲（1）Python数据采集清洗：平台支持自定义数据爬虫，提供从Mysql、SQL Server和Oracle等数据库中读取数据的指导实验，用户还可以学习使用Python连接IBM DB2、使用PyHive连接Apache Hive数据库、Python连接Apache Impala等方法。平台内置六大实验帮助用户掌握数据清洗，具体包括：Python爬虫的基础知识和应用、使用正则表达式进行爬虫、Beautiful Soup解析库的使用、爬虫API的使用、爬虫中使用数据库Mysql储存数据、Selenuim解析库的使用等。平台可以按照实验名称对实验进行搜索。

（2）Spark数据采集清洗：平台提供4大指导实验，具体包括：使用JDBC、ODBC及pymssql链接SQL server、Pyspark链接Oracle、SparkSQL用法详解、使用Apache Arrow的Pandas PySpark等。平台可以按照实验名称对实验进行搜索。

4.数据分析模型：至少实现和内嵌50个数据分析模型，支持关联、分类汇总、数据筛选、函数分析、分析结构／分析路径等基本的OLAP数据分析方式，支持回归、决策树、聚类算法、最大似然估计、贝叶斯统计、支持向量机和神经网络等分析模型。

▲（1）Python数据分析模型：至少提供30多个Python数据分析模型的实验指导，具体包括：最近邻分类器KNN、分类树、回归树、随机森林-分类、随机森林-回归、主成分分析、编码、哑变量、分段和二值化、逻辑回归、聚类算法Kmeans、轮廓系数&选择轮廓系数、线性回归、MSE&R2、岭回归、Lasso回归、离散化回归、多项式回归、向前逐步回归、高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、朴素补集贝叶斯、GBDT、XGBoost、协同过滤、AdaBoost、Apriori、FP-growth算法、感知机、神经网络、支持向量机、混淆矩阵&ROC、无量纲化&缺失值等。平台实现和内嵌支持关联、分类汇总、数据筛选、函数分析、分析结构／分析路径等基本的OLAP数据分析方式，支持回归、决策树、聚类算法、最大似然估计、贝叶斯统计、支持向量机和神经网络等分析模型。

（2）Spark数据分析模型：提供8个Spark数据分析模型的实验指导，具体包括：线性回归、决策树、随机森林、Adaboost与GBDT、聚类算法KMeans、聚类实操案例、FP-growth&PrefixSpan、支持向量机等。

（3）R数据分析模型：提供5个R数据分析模型的实验指导，具体包括：机器学习选讲、统计分析、数据的导出与导入、数据管理、方差分析等。

5.数据可视化模型：至少实现和内嵌至少25种数据可视化方式，主要包含：散点图、气泡图、边缘箱线图、相关性矩阵图、成对分析图、抖动的带状图与计数图、日历热力图等，视图操作简单，视图之间可交互性强，并提供多维度分析。

▲（1）Python数据可视化模型：实现和内嵌至少25种Python数据可视化方式，主要包含：散点图、气泡图、带最佳拟合线的散点图、抖动的带状图与计数图、边缘直方图、边缘箱线图、相关性矩阵图、成对分析图、有序的柱状图、棒棒糖图与包点图、坡度图、哑铃图、华夫饼图、饼图、树状图、条形图、带副座标轴的折线图、不堆积的面积图、堆积的面积图、日历热力图、季节图、带有误差带的折线图、时间序列折线图、带波峰波谷注释的时间序列图等，视图操作简单，视图之间可交互性强，并提供多维度分析。

（2）R数据可视化模型：实现和内嵌至少12种R数据可视化方式，主要包含：相关图、马赛克图、基于ggplot2的高阶绘图、基于lattice的高阶绘图、条形图、饼图、直方图、核密度图、箱线图、点图、散点图、折线图等，视图操作简单，视图之间可交互性强，并提供多维度分析。

6.语义模型

（1）支持在语义模型中对指标设置默认的数据浏览格式，如百分比、小数位数、千分位、前后缀（如万元）

（2）支持在语义模型中对指标设置默认的聚合方式，如合计、计数、唯一计数、平均等方式，方便系统管理员在模型层统一设置

7.统计分析

支持基础统计分析，如平均数、标准误差、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等；支持高级统计分析，如泊松分布、正态分布、指数分布、二项分布、线性回归、t分布、F分布等；支持杜邦分析

8.函数支持

完全复用Excel函数，支持数学函数、三角函数等Excel函数；支持贴现率、内部报酬率、年度单利、年有效利率、等效利率、内部回报等财务函数；且支持自定义函数

▲9.商科数据市场：支持通过数据类型，所属行业筛选需要的数据集，平台至少提供涵盖宏观经济、电商互联网、旅游出行、金融科技、企业管理、物流供应链、国际贸易和经典人文等商科专业的数据集150个，提供开源数据集列表，并支持用户上传数据到平台提供的数据市场，可以加载和预览已上传的数据集。

10.下载中心：用户可以通过文件类型选择合适的资料下载到本地使用，平台提供包括PDF课件、PPT课件、数据训练集、软件工具等至少70条相关文件的下载，用户还可以对需要的资料根据数据集名称进行搜索。功能首页显示数据集的基本信息，包括：名称、类型、大小、上传时间、下载次数等。

11.帮助中心：用户可以通过帮助中心的文件熟悉平台的操作。

12.个人中心：用户通过点击右上角的图像进入“个人中心”，查看个人相关信息。可以从这里创建实验，或查看我的实验、我的作业、学习报告和账户管理。

（1）我的实验：显示用户自己创建的所有实验，支持按名称搜索实验，可以重新编辑或删除已有实验，用户可以直接点击实验进入操作。

（2）我的作业：显示老师布置的作业，会显示作业的名称，作业所属课程、交作业的时间、老师留下作业的要求，以及老师批改作业后会显示分数，用户可以直接点击作业进行完成。

（3）学习报告：显示关于学员学习状况的可视化图像，展示实验作业完成时间及完成情况，帮助学员了解自己的学习状况。

（4）账号资料：显示用户基本信息，包括姓名、方向、院系、头像、性别等，用户可以修改账号头像、重新设置密码或切换课程。

13.扩展学习：平台提供进行二次开发封装的接口，接口支持Python、R、Spark等语言，支持对数据分析和数据可视化等模型的扩展。

14.专业题库：通过链接可以进入CDA题库资源界面，提供CDA数据分析认证考试模拟题库、企业数据分析面试题库和数据分析专项练习题库。

15.技术答疑：通过链接进入CDA答疑社区，用户可以查看相关的技术问题，还可以发帖求助。

四、其他要求

▲1.课程资源：提供涵盖Python、R、Spark三种语言至少40个商科相关实验指导手册，每个实验应包含实验目的、实验知识准备、实验内容与步骤、实验要求、思考题等，提供7套PPT课件以及至少10个训练集，并提供数据和软件工具下载。

2.功能中加▲为演示项，投标人自行准备演示环境并逐条演示，不演示或演示内容不符合要求不得分。

★3.为保证项目建设质量，投标人承诺（提供承诺函）：中标公示期间，若为第一中标候选人，将自带产品、软件系统等到招标人使用单位进行功能及参数核验。若虚假应标，愿承担相关法律和赔偿责任。

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