数据挖掘与大数据分析实验室：实验课程与平台建设

"该文档主要介绍了数据挖掘与大数据分析实验室的建设方案，由北京红亚华宇科技有限公司在2015年提出。实验室旨在培养学生的数据处理、统计分析、编程和数据挖掘能力，涉及Excel、统计学、数据挖掘、SAS编程、R语言、MySQL数据库操作以及JAVA数据爬取等多个领域。实验内容包括初级到中级的各类实践项目，覆盖了数据处理、数据可视化、统计建模、机器学习算法等基础知识。此外，还强调了实验室的用户管理、实验管理、课件资源管理等功能，并详细列举了实验课程的内容和结构。" 文档详细分析: 1. **背景**：文档指出数据挖掘和大数据分析是当前快速发展的行业，实验室建设是为了适应这一发展趋势，满足培养相关人才的需求。 2. **设计理念与目标**：实验室以提供实践环境和促进创新为核心理念，旨在培养学生实际操作能力和研究能力。其建设目标包括提供全面的实验课程、实现高效管理以及支持科研活动。 3. **实验平台建设方案**： - **基础环境建设**：涵盖了IT硬件和网络环境的配置，确保实验的顺利进行。 - **实验平台功能**：包括用户管理、实验管理、课件资源管理、实验加载、考试管理、Hadoop管理等，旨在提供一个完整的教学与学习生态系统。 - **实训平台特色**：注重易用性和科研支持，提供灵活的部署方式和强大的数据分析工具。 4. **实验课程内容**： - **Excel数据处理**：涵盖基本操作、数据可视化、函数与公式、透视表和数据分析，适合初学者入门。 - **统计与建模方法**：介绍统计推断、统计分布和假设检验等基础概念。 - **数据挖掘方法**：包括数据可视化、聚类、降维和分类方法，引导学生理解数据挖掘的基本流程。 - **SAS和R语言编程基础**：教授SAS和R的基础语法、控制语句、数据类型和常用函数，为更深入的统计分析打下基础。 - **MySQL数据库操作**：讲解DDL、DML、DCL语句和函数，以及存储过程和自定义函数的应用。 - **JAVA数据爬取**：涵盖网页抓取、HTML处理和非正文内容抽取，以及爬虫队列的设计，让学生掌握数据获取技能。 5. **实验室建设优势**：方案和技术具有竞争优势，包括售前技术支持、技术培训和售后服务，确保实验室的有效运行和持续更新。 这个实验室方案全面覆盖了数据科学的多个方面，旨在为学生提供一个全面、实用的学习环境，帮助他们掌握从数据收集、清洗、分析到结果解释的全过程，为未来的大数据和数据挖掘领域工作做好准备。