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应用背景
培养目标
金陵科技学院数据科学与大数据专业培养学生掌握面向大数据应用的计算机、数理统计、计算与优化等学科基础知识，掌握大数据处理、管理系统和工具的使用、设计和开发技能，理解数据的获取、建模、管理、利用的全生命周期，掌握大数据采集、存储、处理、分析与应用技术与基本技能，具有大数据分析、处理、挖掘、可视化、大数据系统架构与集成、大数据应用开发等能力，具备合作开展大数据系统研发能力、能够承担企事业等单位的数据管理、数据分析和大数据开发与应用等工作的高级应用型工程技术人才。
专业特色
本专业以培养大数据应用开发和大数据分析工程师为主要就业岗位。本专业以教育部校企协同育人项目为依托，秉承工程教育认证思想，校企产学融合协同培养卓越工程师，培养的学生适应人工智能大数据发展需求，满足大数据分析与大数据技术研发、应用相关岗位的要求。
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使用场景
数据实验楼应用于金陵科技学院数据科学与大数据专业数据分析课程实验教学。
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学生情况
金陵科技学院数据科学与大数据专业大三学生45名。
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解决方案
针对学校课程实验需求，匹配数据实验楼的“Python数据分析项目”和“电商数据分析项目”为课程提供实训平台和项目资源。
Python数据分析项目首先使用NumPy读取UBER股票数据集，进行相关数据计算等操作对数据进行分析；其次，利用Pandas读取学生在考试中的表现数据集，并对该数据集进行探索性分析，完成数据转换与融合等操作；然后，读取州际公路交通量数据集，进行基础的时间序列分析；然后，读取超市数据集，借助Matplotlib工具，通过绘制各种类型的图表展示超市的销售数据；最后，读取泰坦尼克号的数据，利用Seaborn绘图工具，可视化展示泰坦尼克号乘客船票价格与性别、年龄等的关系。通过实训，学生将进一步夯实Python数据分析能力，掌握Python处理数据的能力，学习数据可视化的基本方法。
Python数据分析项目从五个数据集出发，实现Python数据分析的基本操作。本项目首先使用了UBER股票数据集，该数据集记录了UBER股票的价格信息，通过了解股票的成交量及收益情况，利于考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损；其次，读取学生在考试中的表现数据集，探索学生成绩的相关影响因素；然后，对州际公路交通量数据集，进行基础的时间序列分析，了解道路交通流量，便于后续的流量预测；然后，读取超市数据集，通过Matplotlib绘制各种类型的图表可视化展示超市的销售情况，及时掌握超市经营情况；最后，对于泰坦尼克号的数据，针对其生存与遇难的人的数据，主要使用乘客数据（即姓名，年龄，性别，社会经济舱等）来分析“什么样的人更有可能生存？”。
电商数据分析项目首先读取某电商平台数据集，查看数据的基本统计信息，并对数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理等。其次对数据进行探索性分析，借助Python第三方库，使用可视化工具绘制多个图表，查看变量的取值分布以及变量间的相互联系。然后通过时间序列模型对每日进行订单量和订单金额进行预测。最后构建用户标签体系和绘制用户画像，形象化展示用户。通过实训，学生将进一步夯实Panda库的基本使用，掌握基本的数据预处理方法，掌握时间序列模型的原理和步骤，同时学生将了解用户标签体系的构建和用户画像。
电子商务的发展，极大的便利了人们的生活，如今，电子商务已经成为人们生活中不可缺少的一部分。对电子商务平台数据进行分析，可以充分了解客户的消费行为以及偏好，方便平台发掘潜在客户同时为现有客户提供个性化的服务。构建用户标签体系和用户画像，可以了解用户的价值，同时也为平台精准营销、用户研究、个性服务、业务决策提供支持。
电商数据分析项目使用某电商平台交易数据集。它包含从 2016 年 3 月到 2018 年 8 月的584524笔交易记录，每条数据包含项目id、订单状态、订单创建日期、单品名称、商品价格等19个相关信息字段。在本节中，通过Pandas库来进行数据的读取，以及查看数据的基本信息，来对数据作基础的了解。并对数据进行预处理，包括缺失值处理、数据类型转换以及异常值处理。
本次课程学生大部分已修Python数据处理编程，项目主要实践语言为Python，与本次课程学生的知识储备较为匹配。
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客户反馈
校师生使用后认为，教学、管理挺方便，特别是可以生成实验报告。
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产品介绍
数据实验楼iDataCoding是由博雅数智自主研发的数据科学和人工智能综合项目实验实训平台，服务于高校大数据人工智能实训室建设。平台提供企业级项目，覆盖公共卫生、健康医疗、金融、电商、营销、交通等多个行业。通过真实项目、实际业务数据、实际项目分析流程，培养学生使用大数据和人工智能技术解决具体行业的实际问题的能力。学习项目分析思维，根据不同的项目背景使用相应的技术和方法解决问题，不断地积累项目经验，为将来走向社会岗位奠定基础。
