电商大数据实验室建设方案

2025-04-09 泰迪智能科技 3

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第1部分概述

1.1建设背景

电子商务的人才培养目标是致力培养一批适应市场需求，具备良好的政治素质、职业道德、创新意识和团队协作精神，掌握一定的大数据处理能力、大数据分析能力，具有大数据应用方面的专业知识、软件操作与基本技能，具有大数据思维观念，熟悉大数据时代电商的发展规则，毕业后能够进行大数据常规电商业务的处理，并且德、智、体、美全面发展，能适应电商大数据产业发展和社会发展需要的高端大数据复合型人才。

1.2建设现状

大数据时代的到来，让各行各业都面临着新的机遇和挑战。在电子商务领域大数据的作业更是日益显著，大数据以成为电商的核心竞争力。高校也急需新的教学理念、教学内容、教学方法，提升教学效果。

1)缺乏新型课程体系

2)缺乏大数据背景教师

3)实验室搭建困难

4)课程体系与企业脱节

1.3建设目标

基于电商大数据实验室现状，高校亟需加强与大数据企业的联合与协作，全方面落实，从思想、教学、实训应用等方案，突出校企双方优势，共同培养出具有大数据背景的电商专业人才。

1)建立新型课程体系

2)建立先进的多功能实验室

3)建立新型项目实训模式

4)加强校企合作

1.4整体架构

泰迪科技能够提供全方位的实验室建设服务和校企合作服务。其中实验室服务体系涵盖了基础设施建设、软件平台建设、资源建设等内容。校企合作服务则囊括了12个方面，包括人才培养模式，教材课程在资源年建设、教师教学团队建设、技能大师工作室、社会服务、人才认证、校外实践基地、大数据省赛等。整体架构图所示。

1实验室整体架构.png

第2部分实训基地建设

实验室建设作为高校教育实施教学活动的重要场所和载体，同时作为高职教育培养应用型人才的场所，能否根据院校专业建设要求，提供与专业教学实训要求相配套的基础设施，为高校专业建设提供服务，显得至关重要。

2.1功能架构说明

1)教学实训

建设电商大数据实验室后，可提供视频、PPT等教学资源在线授课交流，线上线下教学满足学生多维度学习技术知识；支持老师线上布置作业和考试，学生在线完成作业和考试测评，并在线跟踪学生学习进度与成果，使得教师对学生的平时成绩打分有据可依；提供在线聊天室和论坛讨论区等多种师生互动平台，提升问题讨论交流质量；学生可在宿舍、教室等校园网覆盖地方进行理论知识学习和实操训练，做到“随时随地”学习。多维度夯实学生的大数据技术基础。

2)项目实训

建设电商大数据实验室后，可提供电子商务相关的大数据分析实训环境，教学采用来自真实项目的实际案例，教学过程实践融入理论，更强调学生的实际解决业务问题的能力，能够在最短的时间内使学生在专业技能、实践经验、工作方法、团队合作等方面提高。实训的最终目的是全面提高学生的职业素质，最终达到学生满意就业、企业满意用人的目的。

3)校内生产性实践

通过建设实训体系，可作为校内生产实践基地的软硬件基础，提供以下实践

功用：

（1）作为国培、省培实训环境；

（2）作为校内师资培训实训环境；

（3）作为专业的大数据相关考试考场建设基础。

2.3软件平台

2.3.1电商大数据实训管理平台

电商大数据实训管理平台是面向我校商务数据分析相关专业课程教学与实训的管理系统。平台以实训为核心，提供在线学习+实训的教学模式。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商务数据分析知识体系。

2电商大数据实训管理平台.png

2.3.2Python编程实训平台

Python编程实训平台是面向我校实训课和课后训练的编程实训平台。采用容器技术部署方案，采用Docker技术，利用服务器资源部署JupyterHub实训环境，并与实训管理平台集成。支持从实训管理平台直接访问Python编程实训平台。

3Python编程实训平台.png

2.3.3电商互联网大数据采集平台

电商互联网大数据采集平台是由广东泰迪智能科技有限公司精心打造，是一款适用于高校大数据相关专业课程教学与实训的工具。平台采用图形用户界面，通过输入网页信息，快速抓取网页上文本、链接、图片、视频、文档文件等各类

型数据；将数据存储在数据库，通过平台能够轻松查看网页数据。不仅能够帮助学生快速了解数据采集规则流程，还能够帮助老师减少数据采集课程备课成本，使用平台现有功能清晰易懂的讲解数据采集规则，展现数据采集结果；还能够帮助我校其他专业学生解决编程基础弱、爬虫编写困难等问题，轻松抓取网页数据。

4电商互联网大数据采集平台.png

2.3.4大数据挖掘建模平台

大数据挖掘建模平台是面向我校大数据相关专业课程教学与实训的工具。平台通过拖拽的方式进行操作，能够快速熟悉分类、回归、聚类、时序、关联规则等领域的流程，以及各个算法的输入、输出、参数等内容；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。不仅能够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；还能够帮助老师减少算法课程备课成本，能够使用平台现有的功能组件实现相关算法的授课；还能够帮助我校其他专业更好理解大数据挖掘建模的相关内容。

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