高校/企业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。

     大数据挖掘建模平台主要功能列表如下：

   
      大数据挖掘建模平台特色功能如下：
      (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。
      (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。
       (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。
       (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。
      实训支持
     大数据挖掘建模平台支持的课程与相关实训

     

     此外，大数据挖掘建模平台能够支持的算法实训所需算法列表

     科研方向
     大数据挖掘建模平台是面向数据挖掘领域的科研工具。通过平台，科研人员能够以拖拽的形式搭建项目工程，快速实现与验证想法。同时，使用平台的项目库功能，能够在平台上逐渐积累相关的科研成果，用以后续科研参考。此外，平台支持后台调用GPU，在硬件支持条件下能够提供大算力支持数据挖掘相关计算。
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