一、项目基本情况 项目编号：Jp******** 项目名称：辽宁工业大学虚拟仿真与验证实训中心大数据处理虚拟仿真中心建设项目采购 采购方式：竞争性谈判 包组编号：001 预算金额（元）：1,000,******** 最高限价（元）：1,000,000 采购需求：查看 一、货物需求一览表 品目号 货物名称 采购数量   备注 1 财务大数据实践教学平台（核心产品） 1套   2 人力资源大数据分析综合实践平台 1套     二、仪器设备招标采购技术参数（基本内容） 产品一：财务大数据实践教学平台 1、功能用途（货物用途、需实现的功能、目标以及为落实政府采购政策需满足的要求） （1）教学平台需依托企业数字化运营需求场景搭建财务大数据实践教学平台，融合Python数据获取、数据清洗、MYSQL数据存储、商业可视化分析软件、数据挖掘等多类大数据工具，对企业内外部经营环境的结构化数据、非结构化数据进行获取，结合学生所学传统财务分析指标体系和大数据预测模型，进行基于商业问题仿真需求场景的财务分析决策训练。 （2）教学平台中需内置多个###市企业的财务报表数据，包含集团型企业的内部经营数据，可以支持学生进行进行投资者角度的财务报表分析和经营者角度的分析：包****公司估值与财务分析（包括盈利能力、偿债能力、营运能力分析等）、投资项目投资决策分析。企业资金管理、现金流预测、销售收入多维度分析与销售预测、费用数据多维度分析与数据洞察。 （3）平台中需内置机器学习算法的工具，可选择的有监督学习算法包括：回归分析多元回归算法，分类分析朴素贝叶斯算法、决策树算法，文本分析。无监督学习算法包括：聚类分析K-Means，降维分析PCA算法，满足学生利用机器学习算法帮助企业进行精准预测和决策的需求。 （4）通过本平台的学习，可以让学生具备熟练应用大数据工具采集外部数据（结构化数据与非结构化数据）的能力，掌握能够对内外部数据进行数据清洗、数据标准化等数据预处理、能够根据企业管理精细度设置数据分析维度、能够根据企业分析目标对数据进行筛选、整理、分类等的能力。 （5）通过本平台的学习，可以让学生能够根据企业经营要求设置指标体系与数据建模、能够进行可视化设置与预警设置、能够利用数据分析发现经营问题，并通过数据挖掘找到问题产生的根源的能力。 二、技术规格及参数要求（货物基本参数要求，包括需满足的质量、安全、技术规格、物理特性等要求） 一、总体技术指标 1.基于领域驱动设计（DDD）架构指导思想，整体采用前后端分离和分布式微服务的弹性计算架构实现，后端主要基于Java的Spring cloud实现、前端NodeJS＋Dva＋React实现等，具有高内聚、松耦合、业务单一、高性能、高并发、高可能、跨平台、跨语言等特点；采用多数据源支持，灵活实现公有云/混合云模式部署的技术一致性。 2.采用分布式架构设计支撑的生态云平台。支持公有云/专属云/私有云/混合云模式部署，通过开放平台（OpenAPI），支持ISV(独立平台开发商)接入，标准化、规范化的接入方式，并提供接入指南，使接入更高效。 3.基于全流程DevOps自动化运维，支持持续集成、分析、服务注册与发现、系统监控、性能监控、日志管理、预警、持续部署(基于docker的镜像仓库，Kubernetes的容器云管理调度平台，在线可视化管理、监控、调度容器)。 ★4.兼容主流浏览器，无需安装任何客户端及插件，需满足搭建B/S架构环境，使用java开发技术，支持主流操作系统，应用可以跨操作系统部署，消息机制采用WebSocket技术，减少服务器带宽开销，实现数据实时同步，并采****局部刷新技术提高操作体验。 ★5.标准方案支持不低于100并发用户同时在线，并可根据需求实现额外扩容。 6.为确保平台的先进性和兼容性，该平台搭建的实训环境能够提供开放的端口，满足学校现有的平台快速便携的平台融合对接，能够兼容现有大数据资源管理平台应用，插件满足和大数据实训平台内嵌真实企业级数据处理工具，需能够展示出企业级数据处理工具登录界面及应用模块。 ★7.内嵌虚拟仿真Python编辑器，支持Python脚本的在线编辑和运行，同时可进行代码错误提示。支持开展Python基础、Python爬虫、数据挖掘与算法的代码保存、代码重置、代码运行演示训练。（需提供系统演示视频） ★8.平台内置不少于100个pdf/ppt等教学教辅资源。平台内置不少于30个Python脚本代码包，以供学生开展数据清洗、集成、可视化设计等学习和训练。提供系统院校管理员操作手册、教师操作手册、学生操作手册。 9.针对本地授课情况，需满足配合学校展示开展线上云教学模式授课模式，并且应用云模式上课的数据可以直接导入学校本地化的平台中，云模式下可实现教学大纲设计功能，支持根据教学目标设置教学大纲，添加章、节、教学单元。云模式下可实现教学组件配置功能，支持在教学单元下，灵活添加、修改。删除教学组件。包含但不限于视频、文档、任务、作业、富文本、图片、随堂测验、****网页链接等。 10.搭配配套管理系统：基于ssm架构的设备管理系统，支持B/S结构访问，提供Echarts数据可视化技术的设备的运行状态分析，包括如下：（1）提供有标记的实验项目运行状态；（2）提供设备使用情况智能分析功能；（3）提供设备使用和维护信息，可视化展示设备状态信息，包括：空闲、维护、使用等；（4）提供设备使用率和损耗率动态生成报告的分析功能。 11.需满足学校特殊情况下开展线上云教学模式授课，搭配线上云平台辅助本地化教学以确保教学任务的延续性，需能够展示云模式下实现教学案例创建功能，支持选取案例教学，案例数据分析与挖掘处理等。要求具有公有部署教育云学习平台功能，并出具教育云认证证书，支持混合云部署，满足国家对在线学习平台的要求，支持院校拓展组织会计专业多门课程的线上线下混合教学；提供线上的学习账号，学习资源，学习评价等服务，并展示平台入驻院校不低于100家。 二、功能指标 ★1.平台无缝集成：财务大数据分析与决策实践教学平台与大数据采集工具、大数据清洗工具、大数据分析与挖掘工具、可视化智能分析系统多模块无缝衔接，实现虚拟化和统一账户接口，单点登录。能够满足计算机语言零基础的财会学生在统一虚拟仿真实践教学平台中完成教学任务、理论知识点学习、大数据分析工具实操、企业实际业务经营决策分析应用完美结合，将真实企业内外部经营大数据分析项目搬进课堂。 2.理实一体、虚实结合：财务大数据分析与决策实践教学平台提供大数据及财务分析理论教学与实践教学相结合的工作任务式仿真教学模式；教学案例及数据来自真实企业经营数据、外部行业数据，内置丰富的教学场景、视频等教学资源，大数据分析平台采用国内应用普遍适用的云分析系统，合作企业应用实践案例须覆盖常见行业企业。 3.数据源预览：支持在当前页面查看数据源数据预览，预览数据条数用户可自行调整。支持按企业简称、年份、财报类型方式查询或筛选财报，便于教学时使用。 4.数据连接：支持用户连接各种数据源，支持拖拽方式搭建表关系，具有筛选功能，建立数据模型；支持常见的关系型数据库MySQL、Oracle、SQL Server，具有配置数据连接、导入表、权限配置等功能，满足数据权限管理的需求；支持本地数据Excel或csv文件上传。 ★5.数据清洗工具及训练过程监控：数据清洗系统与教学管理平台无缝集成，采用虚拟仿真化和数据流式处理设****局清洗、个别字段清洗多类规则设置选项，支持不少于2种字符清理、不少于4种字符替换、不少于5个自定义字段分隔或合并、添加不少于15条以上清洗规则一次性批量处理；支持缺失值按照均值、中位数、0值、遗弃数据行多种方式自动填补；具有清洗结果预览、本地下载功能，预览数据条数用户可自行调整；可实现任务重置功能，支持通过重置清空流程内的所有配置信息，变换清洗规则参数进行反复多次数据清洗训练。（需提供系统演示视频） 6.数据集创建：具有通过sql生成复杂的数据集功能，且支持用户前端拖拽式数据整合与清洗，创建的数据集可以是实时从数据库获取数据，同时支持设置不同的物化规则，把分析数据按照业务规则抽取到执行库中，保证分析数据的执行效率。 ★7.数据关联：具有对多个数据源设置关联功能，利用分析云可以创建数据集，创建类型包括：关联数据集、追击数据集、SQL数据集，支持企业数据库、填报数据、本地数据（Excel、CSV）的不同表之间设置关联，可自定义数据库名称及存放位置；数据关联中，支持拖拽方式搭建表间关联（内关联、左关联、右关联、全关联）关系，可以自定义关联的字段；支持拖拽方式追加数据集，构建union数据集；支持多表关联时自动和手动对同名字段进行匹配。支持查询数据库的使用概况，更新记录，血缘关系图，来源概况，数据预览多个功能。（需提供系统演示视频） ★8.数据物化：支持用户选择实时连接或者物化，若选择物化，则大数据分析云系统定时从各个业务数据库做数据抽取，并按照一定频率进行更新。基于物化创建的嵌套数据集自动更新，若底层数据集更新，则与之相关的上层数据集都依次更新，进而可视化和故事板的数据更新。数据物化支持用户设置物化频率到天、时、分、秒，设置物化开始和截止。同时显示刷新，用户可以自动或者手动去刷新数据。 9.可视化智能分析故事板制作：具有大数据分析可视化故事板制作功能界面，支持学生创建综合分析界面，支持拖拽方式设****局及可视化对象大小，支持故事板页面分页，****局；可视化故事板具有丰富控件，实现对多个可视化过滤筛选，创建数据层级并通过树形对可视化对象进行筛选功能，支持输入文本文字和插入计算字段的方式形成智能报告，文字和计算字段的样式等均可以设置，支持插入图片，支持png、jpg、gif等常见图片格式，支持输入URL嵌入第三方界面，通过标签可以实现从当前故事板跳转到其他故事板或者第三方界面。 ★10.可视化智能分析图表制作：大数据分析系统具有自定义可视化图表，引入echarts第三方图表及自定义配置功能。自定义可添加计算字段类型包含字符串、日期、数学函数、上下文函数、判断函数等函数或变量不少于30种，实现诸多复杂数据清洗、数据集成；可设置可视化图表类型包含柱状图、阶梯瀑布图、条形图、图案填充条形图、堆叠柱状图、中国地图、热力图、矩形树图、雷达图等不少于25种；可设置图表参数如名称、缩放比例、前缀、后缀、条件格式、坐标轴等多项内容；可拖拽式自定义多层钻取下###路径以及自定义每一层的图形样式，实现逐层钻取与查阅数据。 11.具有智能分析设置辅助线和预警线功能，用户通过辅助线可以快速识别出数据中的异常值；预警线除了识别出异常值，还支持用户设置不少于三层预警级别和预警推送的对象，不同层级对象对于同一个指标可以设置不同的预警规则及短信、邮箱等信息推送媒介。 ★12.数据挖掘：数据挖掘系统与教学管理平台无缝集成，采用虚拟仿真化和任务流式处理设计仿真Python开发环境，预置jieba等算法库，实现回归分析多元回归算法，分类分析朴素贝叶斯算法、决策树算法，文本分析，无监督学习包括：聚类分析K-Means，模糊C均值聚类算法等不少于8种算法模型库；支持学生基于选用模型调整参数、选择变量及切分数据集，可设置按比例随机抽选训练集与测试集；通过测试集模型验证结果的对比，可对模型质量进行评估指标和拟合情况评估；完成建模步骤后可上传新的预测数据集进行因变量结果预测；具有数据预测结果预览、本地下载功能，预览数据条数用户可自行调整；可实现任务重置功能，支持通过重置清空流程内的所有配置信息，变换模型规则参数进行反复多次数据挖掘训练。（需提供系统演示视频） ★13.提供丰富的财务分析数据源：财务大数据实践教学平台须预置丰富的财务分析数据源，包含结构化数据及非结构化数据。数据源须包含企业案例数据不少于4000家，且案例数据质量连续、详尽、真实，须包含但不仅限于企业财报（季报、半年报、年报）、企业连续5年内部经营业务数据。除系统提供预置数据，支持学生在线表单数据填报，多种表单控件，自定义表单审批流程。（需提供系统演示视频） 14.大数据分析初体验：包含大数据技术发展及财务大数据分析应用理论知识讲解及大数据分析工具实践初体验。介绍大数据技术及在财务中的应用、结构化/非结构化数据数据预处理、数据清洗、数据采集概念、常见工作流程###路和规范，对Python基础应用进行讲解与实践。 ★15.投资者角度的财报分析：选定数据源进行不同行业企业投资需求分析，支持不同行业分析模型建立与评价，包含但不限于选定行业内所有企业盈利能力、偿债能力、运营能力、发展能力多维度横纵向比较，最终形成根据内外部环境大数据分析的行业发展分析报告。 ★16.经营者角度的财报分析。支持大型企业集团总体的总收入、利润总额、成本总额、主营产品产量、各分支机构收入排名等分析，对企业盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力指标进行分析、异常值监控与数据挖掘，构建反映企业经营状况的管理驾****公司财务状况综合分析报告，全面评价企业经营和盈利状况，判断企业管理的问题所在，给出管理建议。 ★17.费用分析及数据洞察。支持创建管理驾驶舱，支持做费用整体分析（费用结构分析、费用比率分析），进行财务费用分析与数据洞察（财务费用子项构成、财务费用各子项同比增减分析、支出结构分析）；管理费用分析与数据洞察（管理费用子项构成、子项同比分析、增减突出的子项分析、差旅费按部门分析）；对内外部信息进行收集；对异常项目分析其发生的部门和人员，要求给出费用发生的解释，要求负责人给出解释，财务收集信息验证其解释的真实性；提交费用管理报告，以上功能入口并处于同一模块中。（需提供系统演示视频）

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