智能化用户数据画像是大数据时代精准营销、个性化推荐、细分产品设计、精细化运营、智能化服务、行为预测的基础。智能用户画像采集用户的行为信息（包括网络行为、无人零售店行为等）、用户偏好信息、用户交易信息、用户服务信息、用户评论信息等，能够对用户行为进行建模，支持文本挖掘、自然语言处理、语音识别、机器学习、预测算法、聚类算法建模，按照用户基本属性、交易性质、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心里特征、社交关系等标签构建用户的多角度画像，实现多维立体的用户分群。

实训平台支持多层用户标签聚类分析，提供多种类的挖掘预测模型，学生能够实际操作从底层画像数据建模到最终画像数据展现及行为预测全过程的实训功能，掌握智能化数据画像的系统功能，画像分析将分布在多个存储资源的数据整合起来，在标签模型上构建大数据画像类的交互式分析应用，让学生可以自由灵活的分析这些对象各种属性与行为之间的关联性。可以广泛应用于工业设备画像分析、企业经营画像分析、用户行为画像分析等多个场景当中。

学生以在“标签”这种逻辑模型视图上结合画像分析、规则预警、文本挖掘、个性化推荐、关系网络等多个业务场景的数据服务模块，通过接口的方式进行快速的应用搭建。屏蔽掉底层多个计算存储资源的深入理解与复杂的系统对接工作。

平台与实训课程相结合，能够进行课程管理、学生管理、班级管理、课程日志、试题练习、作业考试、成绩管理等。