2021年3月12日，《第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，打造数字经济新优势。
大数据实验室规划占地150平米，最多满足60人上课，整体由资源层、环境层、基础层3个部分组成。
1)融入产业前沿AIGC技术，人才培养紧跟数字经济产业需求
2)全真行业数字化场景项目，助力应用型数字技术人才培养
3)丰富的产教融合服务，涵盖教学全周期
2.1.1数字技能教学课程
数字技能教学课程致力于培养具备全面数字技术能力的专业人才。课程内容全面涵盖Python编程、数据分析、数据可视化、人工智能以及AIGC相关技术，旨在帮助学生熟练掌握Python编程技能，提升数据处理和分析能力，了解人工智能基本原理，并学会运用AIGC技术进行文本和图像的自动生成。通过本课程的学习，学生能够掌握数字技术，为后续数字经济产业项目实践奠定坚实基础。
2.1.2智慧金融项目
智慧融项目致力于培养具备全面数字金融知识和分析技能的专业人才。项目内容涵盖股票证券走势分析、金融产品风险管理等领域，旨在帮助学生深入理数字经济实验室解决方案，理解金融市场运行机制，掌握机器学习和数据挖掘技术在金融领域的应用。通过本项目资源的学习，学生将能够运用数字技术对金融市场进行深度分析，为未来在数字金融领域的实践和创新奠定坚实基础。
2.1.3数字商务项目
数字商务项目致力于培育具有深刻理解电子商务运作和数字营销策略的专业人才。项目内容广泛，包括但不限于AIGC商务应用、商品评论分析、用户画像分析、商品智能推荐、个性化营销策略等关键场景。旨在让学生能够掌握如何利用大数据、机器学习、自然语言处理等先进技术辅助分析和解读消费者行为，构建有效的用户画像，指导商业决策。通过本项目资源的深入学习，学生不仅能够理解数字商务的核心概念和策略，且能够熟练运用相关技术工具，为未来在数字商务领域的职业发展和创新实践打下坚实的基础。
2.1.4数字供应链项目
数字供应链项目致力于培养能够利用数字技术完成供应链分析管理相关任务的复合型人才。项目内容广泛，涵盖仓储分析、销售分析、退货分析等场景，为学生提供一个全面、深入的数字供应链学习实践场景。通过学习本项目，能够帮助学生掌握如何利用大数据技术，对供应链中的各个环节进行深入分析，从而优化供应链管理，提升企业运营效率，为未来在数字供应链领域的职业发展和创新实践打下坚实的基础。
2.1.5智慧农业项目
智慧农业项目致力于培养具备现代农业与数字技术融合应用能力的专业人才。项目内容涵盖农业大数据分析、精准农业管理等领域，旨在帮助学生深入理解农业生产的数字化转型，掌握大数据、人工智能技术在农业生产与管理中的应用。通过本项目资源的学习，学生将能够运用数字技术提升农业生产的效率和质量，实现精准农业管理。同时，学生还将学习如何利用大数据和机器学习技术对农业市场进行预测和决策，为未来在数字农业领域的实践和创新奠定坚实基础。
2.1.6智慧交通项目
智慧交通项目旨在培养具备交通行业与数字技术深度融合能力的专业人才。项目内容聚焦于智能交通领域，旨在帮助学生了解交通行业的数字化转型趋势，学习如何运用大数据技术对交通流量、出行行为等数据进行挖掘和分析，以优化交通资源配置、提升交通运行效率。通过项目实践，学生将能够亲身体验数字技术在交通领域的实际应用，增强解决问题的能力和创新思维，为未来在数字交通领域的职业发展奠定坚实基础。
2.2.1数字化教学实训管理平台
课程资源管理平台是对所有数字技能教学实训资源进行统一管理，并提供在线学习、实训、测试等教学服务的平台。平台从“课程管理、资源管理、实训管理”等方面出发，主要解决现有实验室无法满足教学需求、传统教学流程和工具低效耗时和内部教学材料无法进行统一管理等问题。平台课程资源包含课件、视频、实训指导书、数据和代码等资源，由浅至深引导学生学习并掌握大数据技术在工业领域的应用。同时，平台支持关联Python编程实训平台、数据挖掘建模平台、数据可视化到设计平台，可快速跳转，边学边练。
2.2.2Python编程实训平台
Python编程实训平台是一款完全依靠代码编程实现数据处理、分析、可视化全流程的编程实训平台，能够支撑数字技能教学课程、项目实战的开展。平台集成了全套的数据处理、数据分析、数据可视化工具库，可支持多人同时进行金融证券收益预测、电商用户画像分析、仓储数据可视分析等场景实训，安全稳定、自由拓展。支持实训指导书、实训报告与实训界面同屏展示，方便用户边学边练。
2.2.3数据挖掘建模平台
数据挖掘建模平台是面向数字技术相关专业的低代码分析建模工具。平台提供丰富的数据处理、大数据分析相关算法组件，无需编程，通过拖拽的方式进即可以快速实现金融股票收益分析、用户画像分析等场景的数据分析建模全流程。同时，平台支持查看组件运行结果、查看与修改组件代码、自定义算法组件，让用户由浅入深，逐步熟悉掌握算法运用及代码编程技巧，满足不同场景的教学实训需求。通过该平台，不仅能够帮助数字经济专业学生快速建立工程化思维，掌握数据处理、数据分析、数据可视化全流程技能；还能够帮助相关专业老师减少算法相关课程备课成本，使用平台现有的功能组件实现相关算法、案例的授课。
2.2.4数据可视化平台
数据可视化平台是一款适用于高校教学和各领域企业的零门槛可视化工具。平台数据和数据挖掘建模平台连通，实现数据分析与可视化展示流程无缝衔接，能够实时更新可视化展示内容。解决高校数据分析与可视化类课程教学、实训问
题，学生通过运用计算公式计算，构建新的数据类型，整体提高学生的数据分析能力，同时学生可通过配置管理属性设计图表展示类型，也可以通过修改源码进行修改，观察图表的变化，实现对代码的熟悉，由浅入深，提升可视化的水平。平台采用B/S结构，用户不需要下载客户端，可通过浏览器进行访问。用户可在没有ECharts编程基础的情况下，通过拖拽的方式进行操作，实现仓储分析、销售情况、客户分布情况等数据的可视化。
2.2.5帆软智能报表平台
FineBI是一款高效、易用的商业智能分析工具，旨在帮助企业用户轻松处理和分析大量数据，实现运营数据处理分析、商品销售数据处理分析等全流程。平台通过其直观的界面和简化的操作流程，即使是没有数据分析背景的用户也能轻松上手。其强大的数据处理能力，通过拖拽和点击，即可快速实现数据合并、分组聚合等数据处理过程。平台还提供了丰富的可视化选项，包括柱形图、折线图、饼图、动态表格、地图等，使用户能够以直观的方式展示数据。此外，FineBI还提供了模板目录、系统用户管理，支持用户之间的项目协作与分享。通过该平台，学生无需编程，即可实现数据上传、数据处理、数据可视化流程，加深对数据分析技术及应用场景的理解。
2.3.1新零售智能销售教学实训沙盘
新零售智能售卖教学实训沙盘是服务数据分析的教学工具。通过该沙盘，能够让学生了解数据分析在新零售行业智能售卖业务场景的应流程。使用新零售智能售卖教学实训沙盘进行教学，一方面能够让老师的教学内容更加贴近实际应用，将教学场景具象化；另一方面能够让学生在实际的场景中进行操作，体验真实的生产活动。此外，沙盘通过交互式的操作方式，能够改善数据分析相关课程的课堂效果。
2.3.2餐饮大数据教学实训沙盘
餐饮大数据教学实训沙盘主要服务于学校的教学及实训，主要功能包括：提供用餐场景的实物模型，方便学生对具体业务的理解，更加展示餐饮菜品智能推荐的主题；可以模拟产生相关的用餐数据，包括订单数据，用户行为日志和推荐菜品信息等，可以根据沙盘产生的数据对其进行相关的数据分析挖掘；用户可上传智能推荐策略的规则到平台端，可实现该策略的在线评价。
2.4基础设施支撑
2.4.1云计算资源管理平台
平台提供精细化的资源管理，控制成本，提高资源利用率，基于Docker容器技术，能够极大加快实训平台搭建、启动速度，提高平台稳定性及弹性伸缩能力。通过该平台，能够提高硬件资源的复用率，提高实训环境管理效率，降低教师维护环境成本。同时，平台能够帮助院校解决硬件资源分配、实验环境资源管理的问题。
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