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数据挖掘教学实训平台

来源: www.tipdm.com作者: 泰迪科技浏览次数: 6222

1   产品简介
    随着企业的泛互联网化和企业信息化程度的不断提高,大数据的概念被提了出来,在大数据时代,数据对企业突显出越来越重要的价值,企业对数据的价值也越来越重视。目前国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中,在数学、自动化、电子信息、金融等专业开设了数据挖掘技术相关的课程,但目前这一课程的教学仍主要限于理论介绍。以数学类专业为例,目前高校存在的困境主要有:
   > 师资队伍建设问题:缺少统计学及应用数学专业毕业的专任教师,缺少双师型老师;
   > 师范院校的统计学及应用数学专业在大数据时代该如何准确定位?
   > 课程设置该怎样跟进与完善?
   > 实践环节应该如何加强?
   > 产学研以及院校合作怎样才能落到实处?
    顶尖数据挖掘教学实训平台(TipDM-T6,简称T6)是专门针对高校数据挖掘课程教学的实际情况,针对实践环节薄弱,学员实际应用能力差这一教学弱点设计开发的一系列教学组件。能够让老师在讲解数据挖掘算法理论的同时,通过实用的建模工具来模拟实际应用案例,在实验室环境下体验实际应用,由此弥补学员实践经验的不足。在教学过程中,强化应用和实验,做到理论与实践的有机结合,使学生受益,老师授课方便。

适用对象:
   1)有数据挖掘相关课程教学的高校、研究所和培训机构
   2)用数据挖掘进行科研的高校、研究所
   3)适用专业:统计学、数学与应用数学,以及金融、医疗、管理、电子商务等有数据挖掘教学专业。
2    套件构成
    顶尖数据挖掘教学实训平台(T6)主要包含以下内容:
核心组件:
   >  数据挖掘建模平台(TipDM-TB,简称TB):底层基于R语言、Weka和Python算法包实现的数据挖掘建模仿真工具。

可选组件:
   >  数据挖掘辅助教学实训教程:《R语言与数据挖掘》、《Python与数据挖掘》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》;《R语言数据分析与挖掘实战》;《Python语言数据分析与挖掘实战》
   >  数据挖掘辅助教学案例库及配套资源(来自企业在数据挖掘领域的典型应用案例,配套源数据及过程数据,MATLAB、SPSS、R、Python、TipDM等环境下的程序/模型)及教学课件:全套教学PPT及微课视频(理论、工具及案例)
   >  数据挖掘教学沙盘(智能交通仿真沙盘、管网漏损自动分析模型沙盘、窃漏电用户自动识别模拟沙盘、餐饮智能服务平台)
   >  课程规划及师资培训:协助完成课程设置及教学规划,并为数据挖掘课程教学提供师资培训
   >  学生实习实训:提供数据挖掘实践项目,组织学生参与公司的项目实习及集中实训


2.1  数据挖掘辅助教学建模软件
     TipDM-TB建模工具基于JAVA语言开发,能从各种数据源获取数据,建立各种不同的数据挖掘模型。
2.1.1    软件功能
    TipDM-TB包含了目前主流的各类算法,方便学员寓教于学,快速理解和学习算法,并可快速构建企业级数据挖掘模型,具体功能如下:
    平台可用于统计学分析、数据挖掘、预测分析和决策支持任务。数据分析支持工作流,包括工作流定义、流程属性配置、过程数据可视化、流程服务、进度监控;平台支持数据挖掘流程所需的主要过程,包括数据的录入、数据探索与预处理、建模应用、模型评价;支持结果多样图形化展示;
    平台所有算法提供API(JAR包)和WebService接口,可实现平台与第三方业务系统之间的交互,实现企业级数据挖掘应用的快速开发;
    平台支持自定义算法,自定义算法的类型具体包括R算法、Weka算法等,用户可根据自身的研究应用将自定义算法上传,并与已有算法进行对比;
    平台支持Excel、txt、关系型数据库,支持数据源合并;支持建模中间结果在线预览,分析结果能导出到文件及关系型数据库;数据源管理支持字段选择、关联条件、过滤条件、字段排序、条件生成;
    支持相关性分析、单因素方差分析、标识重复记录、主成分分析、因子分析等基础统计分析;支持中值插值法、众值插值法、回归插值法、拉格朗日插值法、牛顿插值法、方差齐性检验、独立性样本T检验、二项分布检验、正态性检验、卡方检验、相关性检验、精确性检验、Granger因果检验等挖掘建模算法;
    支持特征提取、标准化处理、正交化处理、特征选择、异常值处理、离散处理、空值处理、数学类函数、属性选择等数据预处理算法;
    支持线性回归、逐步回归、逻辑回归、Cart回归树、保序回归、C4.5回归树、RPart等高级统计分析方法;
    支持朴素贝叶斯网络、贝叶斯信念网络、决策表、ID3决策树、CART决策树、C4.5决策树、BP神经网络、RBF神经网络、AdaBoostM1算法、KStar算法、SVM支持向量机、K-最近邻分类等分类与预测算法;
    支持k-Means算法、快速k-Means算法、EM最大期望算法、DBScan密度算法、KMedoids聚类、系统聚类等聚类算法;
    支持Apriori、HotSpot、时序模式关联等关联规则分析;
    支持GM灰色理论、ARIMA模型、指数平滑等时序模式。
说明:版本不断更新,更多算法详见:www.tipdm.cn

2.1.2  软件界面

2.1.3  运行环境

1、硬件环境
   1)CPU:2*2*4.2GHz
   2)内存:16GB
   3)硬盘:500G以上硬盘剩余空间

 2、软件环境:Linux


2.2  数据挖掘辅助教学实训教程
     结合课程教学需要,数据挖掘教学实训平台(TipDM-T6)提供实训教程:《MATLAB数据分析与挖掘实战》、《R语言数据分析与挖掘实战》,方便学生基于数据挖掘软件快速实现数据挖掘预测建模。

  《R语言与数据挖掘》、《Python与数据挖掘》从初学者的角度出发,内容由浅入深,循序渐进。全书从安装到基础函数的使用,对各个操作步骤详细叙述,凡涉及的常用参数均加以说明,每个操作函数均有实际的示例,极大程序地降低了初学者使用函数的难度。书中通过理论说明+实践操作的方式,极大提高了书本的实用性和可读性,介绍了分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐和时间序列等分析算法,帮助读快速掌握应用R/Python语言进行分析挖掘建模的方法。

《MATLAB数据分析与挖掘实战》、《R语言数据分析与挖掘实战》、《Python数据分析与挖掘实战》以大家熟知的数据挖掘建模工具(MATLAB、R、Python)语言来展开,以解决某个应用的挖掘目标为前提,先介绍案例背景提出挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建,在介绍建模过程中穿插操作训练,把相关的知识点嵌入相应的操作过程中,使读者轻松理解并掌握相关的理论和知识点。

2.3  数据挖掘辅助教学PPT及微课视频

结合课程教学需要,数据挖掘教学实训平台(TipDM-T6)同时提供配套的教学用PPT:

2.4  数据挖掘辅助教学案例库

     顶尖数据挖掘教学案例库是泰迪科技在数据挖掘领域探索10余年和高校资深讲师联合经验总结之作,内容涵盖电信、电力、制造、互联网、银行、水产、税务等诸多行业,特别适合有数据挖掘相关课程教学的高校、研究所和培训机构,也可作为个人学习数据挖掘技术的最佳素材。实践演练环境包括:MATLAB、SAS、SPSS、R、TipDM 。

10+1个精选数据挖掘案例包括为:
1)基于大数据的餐饮智能服务平台
2)电力窃漏电用户自动识别
3)航空公司客户价值分析
4)中医证型的关联规则挖掘
5)基于水色图像的水质评价
6)应用系统负载分析与磁盘容量预测
7)面向网络舆情的关联度分析
8)家用电器用户行为分析及事件识别
9)基于基站定位数据的商圈分析
10)气象与电力输电线路缺陷关联分析
11)基于关联规则的电子商务智能推荐服务

2.5 数据挖掘案例配套资源

     案例配套资源包括:源数据及过程数据,MATLAB、SAS、SPSS、R、TipDM等环境下的程序/模型。

2.6  教师培训及学生实习实训
     购买了教学产品的客户,可免费参加泰迪公司组织的针对教师的教学培训和学生实习实践,培训课程主要包含以下模块:

3、产品优势
     本教学套件从实践出发,结合大量数据挖掘工程案例及教学经验,以真实案例为主线,深入浅出介绍数据挖掘建模过程中的有关任务:数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差检测等。因此,套件教材编排以解决某个应用的挖掘目标为前提,先介绍案例背景提出挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建,在介绍建模过程中同时穿插操作训练,把相关的知识点嵌入相应的操作过程中。为方便学生轻松地获取一个真实的实验环境,本教学套件使用大家熟知的MATLAB工具对样本数据进行处理以进行挖掘建模。

      套件同时提供了真实的原始样本数据文件及数据探索、数据预处理、模型构建及评价等不同阶段的MATLAB代码程序。另外,为方便教师授课需要,图书还特意提供了建模阶段的过程数据文件、PPT课件,以及基于MATLAB、SAS、SPSS Modeler、R、TipDM等上机实验环境下的数据挖掘各阶段程序/模型及相关代码。


4    主要客户
   1)广东工业大学
   2)珠江水产研究所
   3)华南师范大学
   4)广东中医药大学
   5)武汉理工大学
   6)韩山师范学院
   7)广西财经学院
   8)广东技术师范学院
   9)番禺职业技术学院
   10)交通运输部公路科学研究院

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