大数据挖掘建模平台是面向大数据相关专业课程教学与实训的工具。平台无需编程,通过拖拽的方式进行操作,以流程化的方式将数据源、统计分析、数据清洗、数据处理等环节进行连接,快速熟悉分类、回归、聚类、时序、关联规则等领域的算法,以及各个算法的输入、输出、参数等内容,达成数据分析的目的。同时通过查看代码与修改源码实现对代码的熟悉,由浅入深,环环相扣。不仅可以帮助学生快速建立工程化思维,了解不同大数据挖掘建模流程;同时帮助老师减少算法课程备课成本,使用平台现有的功能组件实现相关算法的授课;还能够帮助其他专业更好理解大数据挖掘建模的相关内容。
图1 大数据挖掘建模平台
1.支持所有文件类型数据,提供常见文件解析算法。能够让实训不受数据文件的限制,适用范围更广。
图2 所有类型数据上传
2. 支持数据共享,共享数据可复制为个人数据,并进行隔离,保证数据安全。老师上传数据,设置为共享,学生就可以直接复制,而无需上传,节省实训准备时间。
3.支持实训项目空间,空间内工程动态更新、共享,并支持复制。帮助学校积累实训成果,同时也为新的实训提供素材,为学生自学提供支持。
图3 模板库
图4 工程复制
4. 支持基于工作流形式的工程构建方式,促进大数据挖掘应用想法快速实现。能够帮助学生了解各个算法的输入、输出、参数,快速掌握不同算法,同时通过流程化步骤,帮助学生理解实训、项目等流程,建立工程思维。
图5 工作流操作方式
5.开放平台算法定制接口,支持算法自主定制,支持自定义的算法组件复用。当有特殊实训需求时,平台无内置算法时,能够编写个人组件,并且可以在后续实训中复用。
图6 自定义算法规则
1.大数据挖掘建模平台支持的课程与相关实训如表所示
2.大数据挖掘建模平台能够支持的算法实训所需算法列表如表所示。
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