2.5 國泰安的大數據

2.5.1 大數據實驗室建設

國泰安大數據實驗室可根據高校的實際需求和專業及人才定位情況，根據學科研究領域及方向、師資實驗室設置、運行等基本情況，針對不同院校的特色、方向課程等工作的開展情況，設計大數據研究中心、實訓基地來滿足學校的具體需求。

從頂層思路的大數據價值鏈出發，借鑒大數據通用架構圖，結合市場常用軟件及國泰安自有的軟件形成了國泰安大數據實驗室解決方案。為大數據實驗室的建設提供數據源、大數據采集與ETL、大數據存儲、大數據分析與挖掘、大數據展示與可視化5大模塊全面系統的服務。圖2.4是國泰安大數據實驗室解決方案。

表2.3為國泰安大數據實驗室的軟件配置列表，其中包含了從數據源、大數據采集、ETL、存儲、分析挖掘到可視化展示整個系統的軟件配置。

2.5.2 大數據分析平臺

國泰安金融大數據實驗室由金融大數據采集、金融大數據內容與存儲、金融大數據分析與挖掘、金融大數據展示與可視化、金融大數據智慧教學平臺5大模塊組成。其中，大數據分析平臺（big data analysis，BDA）是一個面向大數據分析的教學系統。BDA是集經濟金融、數理統計、數據分析模型的教學、建模、實訓、交流、應用為一體，基于R的開放式教學實訓平臺，是一個通過提供專業的大數據分析領域常用的算法模型，用統計分析領域中應用范圍最廣的R語言來實現，為學校師生提供算法模型的教與學的軟件平臺。DBA由以下模塊組成。

（1）模型演示模塊：對模型從理論到實戰程序、數據結果、圖形的全面展示。

（2）模型DIY模塊：自主創建模型的背景知識及模型的程序。

（3）模型管理模塊：實現對模型的修改、導出及同步功能。

（4）教學管理模型：實現個人的在線作業，作業的發放和評閱等功能。

（5）編程ABC模塊：分享你我他的資源，實現在線學習交流。

BDA的主要功能和特點如下。

1．全方位式的教學

教學內容模型化、圖形化、數字化，包括模型的理論介紹及詳細講解步驟，每個步驟的推導及演算說明、參數說明、數據、程序，以及每步的計算結果和圖形。

2．可視化、流程化的建模

標準化、模塊化的建模流程和框架，可修改原有的案例程序及數據，也可自主建模；可使用自有的Excel、txt、RData、csv、mat格式數據計算建模，也可使用API調用CSMAR數據庫的數據進行建模。對模型最多有10個步驟進行靈活分解。

3．可視化編程

從數據到程序，從中間變量到目標結果，全流程可視化，輕松有趣地學習R編程。

4．全面的教學管理平臺

教師可在線完成按班級或指定的學生群體發放模型作業，查看作業模型程序、數據和結果，以及在線交流及輔導，隨時隨地實現作業的收發、評閱及輔導。

5．引導式的學習平臺

模型難易分明，既可滿足基本的教學需求，又能夠實現學生對軟件、理論模型的編程開發學習，最重要的是平臺上有非常貼近市場的真實案例開源代碼資源學習，相信能夠使學者完成從基礎學習到職場準備的階梯提升計劃。

6．金融建模大賽

每年兩次的金融建模大賽，能夠激發學生的創新和思考問題的能力。通過BDA建模，能夠使讀者更加規范化自己的程序，規范文章內容。

BDA的亮點主要體現在以下幾個方面。

（1）模型分步演示：使得學生學會更加清晰的邏輯編程思路。

（2）豐富的理論背景知識：深刻了解模型背景、應用場景，拓寬學生解決問題的思路。

（3）R語言模型新建編譯：開放編譯接口、面向大數據分析領域的通用型語言。

（4）圖形結果展示：一個頁面展示多個圖形結果、數據結果，方便用戶進行結果分析。

（5）作業管理系統：提供教學的管理平臺，將課程模型資源在統一的平臺上進行管理。