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AI数据挖掘智能建模平台

环鸣智掘AI数据挖掘智能建模平台是面向"十五五"新质生产力培养目标,深度对接《数据挖掘与机器学习》《人工智能导论》等拓展课程的产教融合型AutoML实训系统。平台通过可视化拖拽式建模、国产AI框架自动化训练与企业真实业务场景项目,培养掌握机器学习建模(聚类/分类/回归/时序)、深度学习应用、模型优化部署的"新质AI人才"。

系统采用完全自主可控的国产AI技术栈(昇腾MindSpore/飞桨PaddlePaddle),支持信创环境部署,将复杂的机器学习算法封装为业务组件,实现从"数据准备、特征工程、模型训练、效果评估到一键部署"的全流程AutoML,构建"教育链-人才链-产业链-创新链"有机衔接的AI人才培养体系。

核心特色

特色一:可视化拖拽式AutoML建模。无需编写Python代码,学生只需在画布上拖拽"数据输入→特征处理→算法模型→效果评估→模型部署"等组件并连接,即可构建完整的机器学习工作流。系统内置30+经典算法(K-Means/逻辑回归/XGBoost/LSTM等),自动推荐最优模型,降低90%建模门槛。

特色二:国产AI框架全栈支持。深度集成昇腾MindSpore(华为)、飞桨PaddlePaddle(百度)等国产AI框架,支持CPU/GPU/NPU(昇腾AI芯片)异构计算,训练速度提升3-5倍。平台提供完整的国产化AI工具链(数据标注/模型训练/模型部署),培养服务自主可控战略的AI人才。

特色三:业务场景算法组件库。针对电商/零售/金融等行业的典型业务问题,平台预置50+场景化算法组件:客户流失预警(分类算法)、销量预测(时序算法)、用户分群(聚类算法)、商品推荐(协同过滤)、价格优化(回归算法),每个组件附带业务解释与实战案例,即学即用。

特色四:模型可解释性与一键部署。平台不仅给出预测结果,更提供SHAP值分析、特征重要性排序、混淆矩阵等可解释性报告,帮助学生理解"模型为什么这样预测",增强业务信任。训练好的模型可一键发布为RESTful API,供业务系统(CRM/ERP)直接调用,学生可体验完整的模型生产化流程。

特色五:产教融合建模竞赛与认证。平台提供"Kaggle式"建模竞赛环境,教师发布真实业务赛题(如"电商用户购买预测""信贷违约风险识别"),学生组队参赛、提交模型、实时查看排行榜。

产品亮点/特色功能

  • 产教融合实训基地:与京东/美团/滴滴共建,100+企业真实脱敏数据集(亿级样本),企业算法工程师虚拟导师

  • 可视化拖拽式建模:无需编码,通过拖拽组件构建数据挖掘工作流,降低建模门槛90%

  • AutoML自动化引擎:一键启动,自动完成数据预处理/特征选择/模型选择/超参数调优,模型准确率提升15%+

  • 国产AI框架全栈:昇腾MindSpore/飞桨PaddlePaddle,支持NPU加速,训练速度提升3-5倍

  • 50+业务算法库:聚类(K-Means/DBSCAN)/分类(逻辑回归/SVM/XGBoost)/回归(线性/岭回归/LSTM)/推荐(协同过滤)

  • 模型可解释性(XAI):SHAP值分析/特征重要性/决策树可视化/混淆矩阵,黑箱变白箱

  • 一键模型部署(API):训练好的模型快速发布为RESTful API,对接业务系统(CRM/ERP/BI)

  • Kaggle式建模竞赛:在线竞赛/实时排名/代码分享/案例库沉淀,激发学习兴趣

  • 智掘大模型助手:支持自然语言描述建模任务("预测客户流失,数据集customer.csv")→自动生成建模方案

  • 信创国产化全栈:麒麟OS/达梦数据库/昇腾AI,确保模型训练与部署自主可控

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对接专业核心课程

典型工作任务(完整对接):

  1. ✅ 特征工程:数据清洗、特征提取、特征选择、特征编码、降维(PCA)

    • 平台能力:自动化特征工程组件,智能推荐特征组合,特征重要性评估

    • 实训场景:对电商用户数据进行特征工程(RFM特征/行为特征/时间特征),提升模型效果

  2. ✅ 分类建模:客户流失预警、信用风险评估、欺诈检测、商品分类

    • 平台能力:逻辑回归/决策树/随机森林/SVM/XGBoost/神经网络

    • 实训场景:训练客户流失预警模型,预测哪些客户会在下个月流失(准确率85%+)

  3. ✅ 回归建模:销售额预测、库存需求预测、价格预测、客户LTV预测

    • 平台能力:线性回归/岭回归/Lasso回归/时间序列(ARIMA/LSTM)

    • 实训场景:预测未来30天每日销售额,指导备货与促销策略(准确率90%+)

  4. ✅ 聚类分析:客户市场细分、用户群体画像、异常检测、商品聚类

    • 平台能力:K-Means/层次聚类/DBSCAN/高斯混合模型

    • 实训场景:对用户进行RFM聚类,识别高价值/高潜力/高流失风险客户群

  5. ✅ 关联规则挖掘:购物篮分析、商品交叉推荐、套餐组合优化

    • 平台能力:Apriori算法/FP-Growth算法

    • 实训场景:分析超市交易数据,发现"啤酒与尿布"类强关联规则,指导货架布局

  6. ✅ 模型评估与优化:混淆矩阵/ROC曲线/精确率召回率/交叉验证/网格搜索

    • 平台能力:自动生成评估报告,可视化对比多模型效果,超参数自动调优

    • 实训场景:对比5种分类算法在流失预警任务上的效果,选择最优模型

  7. ✅ 模型部署与应用:模型序列化、API发布、A/B测试、模型监控

    • 平台能力:一键部署为RESTful API,生成调用文档,支持版本管理

    • 实训场景:将训练好的销量预测模型部署到ERP系统,实时生成采购建议

主要教学内容与要求:

  • ① 掌握数据挖掘的基本理论、常用算法(聚类/分类/回归/关联规则)与流程

  • ② 能够根据业务需求选择合适的算法,构建预测模型并评估效果

  • ③ 能够对模型进行优化(特征工程/超参数调优),提升预测准确率

  • ④ 能够将模型部署到生产环境,与业务系统对接

拓展课程对接

《人工智能导论》:

  • ✅ AI基本概念、机器学习/深度学习原理

  • ✅ 国产AI框架应用(昇腾/飞桨)

  • ✅ AI伦理与可解释性

《大数据技术应用》:

  • ✅ Spark MLlib分布式机器学习

  • ✅ 大规模数据集训练与优化

  • ✅ 特征工程自动化

新质生产力人才培养目标

新质AI人才能力画像: