大数据一体化教学实训平台简介
【大数据实训】联想实训平台介绍
媒体VM
VM
试验机VM（Docker）
VM VM VM
MR
数据处理
Streamin g
Spark
数据采集
Kafka
实训平台
实战平台
数据存储
HDFS
大数据教学实训平台（含课程和试验）
大数据科研实战平台（Leap HD大数据）
-3节点HX1320( xeon 4116*2, 256G, 480G*2, 4T*2) -1台万兆交换机NE1032 -实训管理及试验license-60并发用户
实验操作 480+个实验，实验时长累计超过1000小时。
2018 Lenovo Internal. All rights reserved.
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联想大数据实训平台丰富的课程
大数据 认知
认识大数据(10讲)
大数据与政府治理（10讲）
医疗健康大数据(10讲）
房产建筑大数据(6讲）
现代金融大数据（5讲）
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大数据人才培养加速
2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业，北京大 学、对外经济贸易大学、中南大学成为首家获批高校。2017年3月，上 海工程技术大学、北京信息科技大学、中北大学等32所高校获批，2018 年3月，中国农业大学、中国石油大学、齐鲁工业大学等248所高校获批。 2019年新增获批院校至少300+，普教、高职院校大数据教学需求同样 旺盛。
大数据实战实训平台
大数据授课与实验教学平台
1 2018 Lenovo Internal. All rights reserved.
Agenda
联想大数据教学平台产品概念
联想大数据教学平台市场分析 联想大数据教学平台产品介绍 联想大数据教学平台案例
大数据一体化教学实训平台建设方案
大数据一体化教学实训平台建设方案一、背景随着信息技术的快速发展，大数据技术在各行各业的应用愈发广泛。
作为高等教育的核心，教学教育需要及时跟进信息技术领域的发展，将其应用到教学中，提高教学品质和实效性。
因此，建设一套大数据一体化教学实训平台显得尤为必要和迫切。
二、目标本项目的目标是建设一套完整的大数据一体化教学实训平台，以满足教学要求和学生实训需要。
平台要求的功能如下：1.提供课程资源和学习资料，基于大数据分析优化教学内容；2.提供在线实验环境，模拟大数据处理场景，并对用户进行实时评估；3.提供实时交流平台，学生和教师可以通过平台进行互动交流；4.提供一键生成报告和数据可视化工具，方便教师评估学生实验成果。
三、需求分析1. 功能需求根据上述目标，我们需要实现以下具体功能：1.提供课件资料和学习资源，支持学生在线学习和下载；2.搭建大数据处理环境，并提供实验用数据以及相关工具；3.设计在线测验，考核学生在数据分析和处理方面的能力；4.提供实时交流平台，学生可以在此平台上互动交流，老师可以在此发布通知、答疑等；5.提供数据可视化工具，方便学生在实验后可视化分析实验结果。
2. 性能需求1.平台的响应速度要快，保证平台体验流畅，过程无卡顿；2.能够同时为大量用户提供服务，保证用户数大幅度增加时，系统性能不会出现明显降低；3.平台需要安全可靠，对用户的数据进行保护和加密，保证系统运行稳定性；4.系统的稳定性要高，保证平台能够7*24小时不间断运行。
四、技术方案1. 平台架构本平台采用B/S架构，采用前后端分离，前端采用React技术，后端采用Spring Boot。
2. 数据库系统本项目采用MySQL数据库进行存储和管理。
3. 大数据环境在平台上搭建Hadoop或Spark集群，实现大数据处理与分析。
4. 安全平台的用户数据入库前需要进行加密，采用高强度加密算法，保证用户数据的安全性。
5. 系统管理对系统进行管理，必须运用权限控制，保证不同角色只能访问自己的权限，并对系统进行监控保证其稳定性。
实训平台介绍
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Agenda
联想大数据教学平台产品概念
联想大数据教学平台市场分析
联想大数据教学平台产品介绍 联想大数据教学平台案例
房产建筑大数据(6讲）
现代金融大数据（5讲）
城市规划大数据（10讲）
城市交通大数据（4讲）
社会关系网络大数据（9讲）
统计与分析
数据分析概述 建模分析师
R语言基础 SPSS统计分析
SAS数据统计分析
案例分析及业务应用
产品需求的挖掘与分析
大数据产品有计划的不断迭代与优化
技术开发
Linux基础
Java编程基础
-1台万兆交换机NE1032
-1台万兆交换机NE1032
-实训管理及试验license-60并发用户
-Leap大数据平台license
-60台实训终端（PC或云桌面）
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大数据实训平台介绍
实训教学平台
视频 习题与测验 在线编程 实验操作
DATA 行业数据
大数据科研实战平台
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联想大数据实训平台功能
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实验任务及环境（480+）
Hadoop伪分布模式安装 Hadoop完全分布模式安装 Hadoop开发插件安装 HDFS JAVA API操作 Mapreduce实例——wordcount Mapreduce实例——去重 Mapreduce实例——排序 Mapreduce实例——求平均值 Mapreduce实例——Map端Join Mapreduce实例——Reduce端Join Mapreduce实例——单表Join Mapreduce实例——二次排序 Mapreduce实例——倒排索引
大数据一体化教学实训平台简介
大数据一体化教学实训平台简介一、平台概述大数据一体化教学实训平台是为了满足现代教育需求而开辟的一款综合性教学平台。
该平台结合了大数据技术和教学实践，旨在提供一个全面、高效、灵便的教学环境，匡助学生更好地掌握大数据相关知识和技能。
平台提供了丰富的学习资源和实训项目，并支持在线学习、实时互动和自主实践，匡助学生在实际操作中提升能力。
二、平台特点1. 多样化的学习资源：平台集成为了丰富的学习资源，包括教材、课件、视频教程等，供学生自主学习和参考。
这些资源涵盖了大数据技术的各个方面，如数据采集、数据存储、数据分析等，能够满足不同学生的学习需求。
2. 实时互动的学习环境：平台提供了实时互动的学习环境，学生可以通过在线讨论、问答等方式与教师和其他学生进行交流。
这样的学习环境能够促进学生之间的合作学习和知识分享，提高学习效果。
3. 灵便的实训项目：平台提供了多样化的实训项目，学生可以根据自己的兴趣和需求选择适合的项目进行实践。
实训项目涵盖了大数据处理、数据挖掘、机器学习等多个领域，学生可以通过实际操作来巩固和应用所学知识。
4. 实时监测和评估：平台具有实时监测和评估功能，可以对学生的学习情况进行实时跟踪和评估。
教师可以通过平台查看学生的学习进度、作业完成情况等，及时赋予指导和反馈，匡助学生提高学习效果。
5. 数据安全和隐私保护：平台采用先进的数据安全技术和隐私保护机制，确保学生的学习数据和个人信息得到有效的保护。
学生可以放心使用平台进行学习和实践，不用耽心数据泄露和隐私泄露的问题。
三、平台应用场景大数据一体化教学实训平台适合于各级各类教育机构，包括高校、职业培训机构等。
它可以作为大数据相关专业的教学辅助工具，也可以作为企业内部培训的教学平台。
学生可以通过平台进行自主学习和实践，教师可以通过平台进行教学管理和评估，企业可以通过平台培养和选拔人材。
四、平台效益1. 提高学生学习效果：平台提供了多样化的学习资源和实训项目，匡助学生更好地掌握大数据相关知识和技能。
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台简介1.1建设目标大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。
因此，要建设大数据服务平台主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。
通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。
1.2建设效益协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台：为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。
为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。
为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。
为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。
对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。
1.3建设内容基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。
教育大数据实训平台介绍
数据系统架构师/数据挖掘工程师证书。
XData-EDU大数据实训平台 真实应用案例—用户画像，用户行为分析
用户画像和行为分析：用户画像与行为分析是指根据用户的历史行为数据，对用 户的基本特征做出判断的过程。用户画像是数据挖掘与机器学习算法下的综合应 用，互联网公司已经其他一些企业都非常重视用户画像的分析，例如天猫，京东 等购物网站可以通过用户画像更好的了解客户需求。著名的netflix就是通过精准 的用户画像和推荐系统达到高效的内容推荐和广告投送的。
高度整合的大数据集群 与教学系统 便捷高效的教学系统平 台 精心打造的大数据专业 课程 提供完备的教学与实验 设备 迅速提升教学辅助能力
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深入大数据教学，快速 掌握大数据知识 真实的大数据生产环境， 快速提高动手能力 高效管理设备，解决后 顾之忧
稳定高效的大数据集群
先进易用的集群管理 系统
最终效果——设备先进，教学高效，课程专业，学生优秀
培养大数据专业人才，搭建教学和实践桥梁
量身定制的课程体系，手把手的实战指导，丰富全面的培养方向
实施过程简单，系统维护容易
一键式快速部署，集中式统一管理，全方位故障诊断，多维度系统监控
领先的技术实力
整体方案自研，软硬一体化设备，顶尖的大数据技术实力，课程、教材、开发工具一站式服务
XData-EDU大数据实训平台
高度 整合 的大 数据 集群 与教 学系 统
学生 教师 教学 web 客户 端
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千兆以太网
教学平台实验 管理系统节点
教学投影仪
网络交换机
网络交换机
Hadoop 集群
管理节点
数据节点
学生web客户端 Xdata-EDU IDE开发
大数据一体化教学实训平台简介
大数据一体化教学实训平台简介大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。
本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、 Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。
以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。
大数据一体化教学实训平台架构（总）大数据一体化教学实训平台架构（理学方向）大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）大数据一体化教学实训平台特点•B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。
•模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。
•拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。
•单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。
•资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。
•教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。
•软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。
云资源管理平台简介云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。
实训平台介绍(27页)
支持120名学生同时登录平台学习教学视频、答题练习、完成老 师布置的实验任务；老师及学生可以应用实战平台进行科研、 毕业项目设计
北京信息科技大学计算机学院案例
一个班的学生利用平台进行为期4个月的实训，同学们可以在平台 上学习教学视频、答题练习、完成老师布置的实验任务，最得非常 好的学习效果。
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Agenda
联想大数据教学平台产品概念 联想大数据教学平台市场分析 联想大数据教学平台产品介绍
联想大数据教学平台案例
部分案例
齐鲁工业大学“大数据实训项目”：
为学校提供主流的技术路线和大数据平台，满足学生教学实训和 教师科研实战的需求，提供丰富的工业数据集真实模拟实战训练
Mapreduce实例——Chainmapper&Chainreducer Mapreduce实例——MapReduce自定义输入、输出格式 Hive安装 Hive基本操作 Hive查询 Hive 各种排序之间的区别 zookeeper安装
HBase安装 HBase JAVA API读写数据 HBase的过滤器 综合案例：MapReduce读HBase 综合案例：MapReduce写HBase
联想大数据实训平台功能
视频任务，包括：300小时的认知、通识课程，150小时的大数据
专业课程，450小时的实验、实践操作视频。
视频
习题与测验 在线编程 实验操作
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据一体化教学实训平台简介大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。
本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python 数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。
以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。
大数据一体化教学实训平台架构（总）大数据一体化教学实训平台架构（理学方向）大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）大数据一体化教学实训平台特点•B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。
•模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。
•拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。
•单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。
•资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学PPT、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。
•教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。
•软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。
云资源管理平台简介云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。
云资源管理平台功能及特点●支持系统资源实时统计和监控●支持云主机批量操作和管理●支持云主机模板创建与分配●支持操作日志查看和可视化分析●支持物理服务器集群管理●支持基础网络与私有网络●云硬盘可独立挂于云主机●平台系统高可用，容错性强●云主机性能卓越，媲美物理机教学管理平台简介教学管理平台是针对高校在教学中对教学资源、班级学员、练习考试、成绩等方面进行管理的平台。
主要将传统的教学管理与练习考试等线下教学与学习模式转化为线上学习共同体，提升教师的教学效果及学生的学习效率。
R语言数据挖掘建模平台界面截图课程建设思路泰迪鱼骨教学法泰迪科技根据高校实践教学中的痛点，提出“鱼骨教学法”的概念。
以企业真实需求为导向，通过机器学习、网络爬虫技术、ETL数据迁移与预处理、Python编程技术、数据可视化、Hadoop项目实训等课程学习，把理论教学、案例教学、工具教学、实训项目融合一体，学生学习的技能紧紧围绕企业实际应用需求，将掌握的理论知识，通过企业案例的形式进行衔接，达到知行合一，“用以致学”的目的。
●基于鱼骨教学法，泰迪科技针对高校大数据相关专业设计了大数据系列课程●每门课程都在一体化教学实训平台上进行授课、实训、管理、维护等R语言数据挖掘建模平台简介R语言数据挖掘建模平台是面向高校理学方向专业在R语言方面的数据分析与挖掘课程的分析建模工具，底层基于R语言引擎计算，每个用户可直接从教学管理平台跳转至本平台进行使用。
本平台支持工作流计算，提供丰富的数据挖掘算法及图表可视化效果。
同时支持上传R语言算法到平台端进行数分析与挖掘，具有高度可用性及灵活性。
R语言数据挖掘建模平台界面截图Python数据挖掘建模平台简介Python数据挖掘建模平台是面向高校在Python方面的数据分析与挖掘课程的分析建模工具，底层基于Python引擎计算，每个用户可直接从教学管理平台跳转至本平台进行使用。
本平台提供丰富的使用示例及优质的基于Python的大数据行业案例，用户可快捷简便地使用其进行建模分析的学习。
同时提供丰富的算法，每个算法可查看其基于Python的实现源代码，帮助学生更好学习数据挖掘算法及相关知识。
Python数据挖掘建模平台界面截图提供丰富的案例模板R语言/Python数据挖掘建模平台功能及特点●支持多种数据接入方式，并支持数据分享功能●提供上传基于R语言/Python的自定义算法源码的功能●提供第三方算法模型在本平台部署及分享功能●提供数据源或工程设置定时任务的任务调度功能●数据挖掘工程采用工作流方式进行搭建及计算●提供丰富的数据挖掘算法●提供优质的大数据挖掘案例模板●提供所有算法API（JAR包）和WebService接口●提供各模块所对应的应用开发接口大数据分析平台平台大数据分析平台简介大数据分析平台主要面向高校工学方向专业的基于Hadoop和Spark的数据分析与挖掘课程的分析建模工具，底层基于Hadoop/Spark分布式引擎，每个用户可直接从教学管理平台跳转至本平台进行使用。
支持工作流，用户可在没有编程基础的情况下，通过拖拽的方式进行操作，以流程化的方式将数据输入输出、数据预处理、挖掘建模等数据挖掘过程连接，建立一个完备的数据挖掘工程。
大数据挖掘建模平台界面截图提供丰富的数据挖掘案例模板提供丰富的Hadoop/Spark数据分析与挖掘算法大数据分析平台平台大数据分析平台简介大数据分析平台主要面向高校工学方向专业的基于Hadoop和Spark的数据分析与挖掘课程的分析建模工具，底层基于Hadoop/Spark分布式引擎，每个用户可直接从教学管理平台跳转至本平台进行使用。
支持工作流，用户可在没有编程基础的情况下，通过拖拽的方式进行操作，以流程化的方式将数据输入输出、数据预处理、挖掘建模等数据挖掘过程连接，建立一个完备的数据挖掘工程。
大数据挖掘建模平台界面截图提供丰富的数据挖掘案例模板提供丰富的Hadoop/Spark数据分析与挖掘算法●规范的数据挖掘标准流程●优质的大数据挖掘案例模板●丰富的Hadoop/Spark分布式挖掘算法●灵活多样的应用开发接口R语言编程实训平台R语言编程实训平台是一套建立在虚拟化层上基于R语言的实训平台，其部署于服务器端，内含R语言软件工具，每个用户可直接从教学管理平台跳转至本平台进行使用。
本平台更注重理学专业方向中的统计分析、建模应用，数据分析与挖掘等，其具备强大的建模分析与丰富的图表可视化功能。
本平台让学生在掌握了理论的基础上，结合大数据实践应用案例的学习与实操，通过基于R语言项目实战，让学生在短时间内掌握使用R语言工具进行数据分析与挖掘。
R语言编程实训平台界面截图支持查看实验指导书的同时在实训平台中进行编程实验提供丰富的基于Python的实验指导书、实验数据、实验代码等资源编辑版wordR语言/Python编程实训平台特点●基于B/S架构，方便维护与管理●提供与实际应用一致的数据分析与挖掘工具●提供统一、高性能的大数据开发实验环境●提供大数据系列教程的实验指导书、源码、数据●同一界面内可查看实验指导书及操作实验虚拟机●支持实验虚拟机全屏操作●快速下载实验虚拟机中文件至本地物理机大数据开发实训平台简介大数据开发实训平台是一套建立在虚拟化层上基于Hadoop与Spark的实训平台，本平台提供了一个开放、稳定和高度可扩展的框架，集成有Apache Hadoop的数据流业务与现有的数据架构，每个用户可直接从教学管理平台跳转至本平台进行使用。
基于此平台，用户能在极短的时间内掌握Hadoop分布式文件系统HDFS、大数据并行计算编程框架MapReduce、Hadoop资源管理器YARN、大数据仓库Hive、分布式存储系统HBase、高级过程语言Pig、大规模数据处理计算引擎Spark、工作流定义组件Oozie和其他组件的使用方法，基于以上组件完成大数据开发实训项目，进行基于Hadoop/Spark框架的大数据应用开发。
大数据开发实训平台界面截图支持查看实验指导书的同时在实训平台中进行编程实验大数据开发实训平台特点●提供丰富、强大的Hadoop生态圈组件●提供统一、高性能的大数据开发实验环境●提供大数据系列课程的实验指导书、源码、数据●同一界面内可查看实验指导书及操作实验虚拟机●支持实验虚拟机全屏操作●快速下载实验虚拟机中文件至本地物理机大数据教学演练沙盘简介大数据教学演练沙盘旨在帮助学生更好地理解业务场景及产生项目相关数据。
每个沙盘都根据企业实际项目建设而成，并提供沙盘配套的教学实训资源。
主要包括：机智过人机械臂实训装置、动态人脸识别比对实训装置、电力智能分项计量实训装置、菜品智能推荐沙盘等。
“大数据教学演练沙盘”实验课程改变传统的教学模式，将理论与实践融为一体的设计思路，使学生在参与、体验中完成从知识到技能的转化，这种体验式教学方式完全不同于传统理论教学及案例教学，是教学方式的一大创新。
大数据教学演练沙盘——机智过人机械臂实训装置沙盘简介：机智过人教学实训装置由基于深度学习的无序抓取装置（以下称：机器人）和顶尖数据挖掘建模平台（以下称：建模平台）组成，其采用工业相机和激光位移传感器相结合的方式获取无序零部件的空间位置信息，并将位置信息和机器人随机抓取的结果反馈给建模平台，建模平台利用深层卷积神经网络等深度学习算法进行训练，然后将结果传输给机器人使其可以通过训练自动实现无序零部件的抓取，极大提高了机器人的智能性。
沙盘特点：①通过机器人的训练自动实现无序零部件的抓取，无需人工参与调试。
②通过建模平台进行深层卷积神经网络等深度学习算法训练，与机器人交互实现自动预测最佳抓取位置。
③通过数小时的训练，机器人对无序零部件的抓取成功率可达90%以上。
大数据教学演练沙盘——机智过人机械臂实训装置大数据教学演练沙盘——菜品智能推荐沙盘沙盘简介：菜品智能推荐沙盘主要服务于高校的教学及实训。
一、提供用餐场景的实物模型，方便学生对具体业务的理解，更加形象地展示餐饮菜品智能推荐的主题；二、可以模拟产生相关的用餐数据，包括订单数据，用户行为日志和推荐菜品信息等，可以根据沙盘产生的数据对其进行相关的数据分析挖掘；三、用户可上传智能推荐策略的规则到平台端，可实现该策略的在线评价。
沙盘特点：①高度仿真，数据丰富②不限制实现智能推荐的工具③可自定义推荐策略，实时验证推荐效果提供高度仿真的点餐系统提供功能丰富的沙盘后台管理系统（此文档部分内容来源于网络，如有侵权请告知删除，文档可自行编辑修改内容，供参考，感谢您的配合和支持）。