新大陆以教育部、人社部提供的大数据岗位技能标准材料文件为指导思想，依托丰富大数据行业经验，构建贯通8大维度完善的人才培养体系，面向职业学校量身定制“大数据专业”,提供应用开发和运维两个方向配套的课程及丰富的教学资源。 产品特点快捷：使用主流的ElasticSearch HDFS大数据分布式全文检索技术，快速定位课程资源，从课前、课中、课后的教学的各个场景出发，围绕着“一人一课表”，避免传统的菜单导航，以工作台引导式的操作体验，方便教师与学生快速定位当前课程入口，进行课前备课与预习、课中教学与实验等操作。方便：一站式大数据实验室，随时随地“做中学”在B/S模式下，可以随时随地通过浏览器进行实验结合教学场景，根据课程自动匹配创建实验环境，极大的减少了实验准备工作 “步骤式”的实验手册，配合自动化实验报告截图，提升效率实验，做到真正的”做中学““坐席式”的实验监控，让老师和学生的实验互动更加容易稳定：根据每门课程的实验规格，提供实验环境所需资源弹性分配与回收能力，同时有效控制了实验服务器成本专业：提供一体化、颗粒化的教学资源，基于教学课程进度，“向导式”的设计课案。

通过对系统日常使用数据的自动抓取，对实验室在日常使用及管理过程中的关键指标进行综合分析。

电子税务是实现依法治税国家意志，实现降低征税成本、提高征管效率、增强税法遵从度国家目标的技术支撑平台。税务大数据计算面临点多线长难验真、省际孤岛难共享、高维特征难建模、偷逃骗税难发现等难题。结合国家金税工程需求，提出“纳税人利益关联网络（TPIN）”概念并攻克相关核心技术，包括电子税务数据真实性与一致性校验、税务大数据共享与指标并行计算、TPIN 建模与生成、基于 TPIN 的偷逃骗税疑点发现，研制出国家税务大数据分析平台系列产品，已在国税总局和全国所有省级国、地税局部署，经济与社会效益显著。

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已有样品/n我国慢病患者群体超过2.6 亿，慢病的早期预防、诊断、筛查变得尤为重要。该系统包含体检业务服务系统、家庭健康监测管理服务系统、第三方家庭健康服务支撑平台三类产品：客户群体是健康大数据数据采集、分析、服务的基础。本项目通过三类服务凝聚客户：1）以三甲医院体检中心为基地，通过智能体检服务、基于三甲医院权威的体检诊疗、康复方法指导，建立稳定的体检群体。2）通过移动互联网将服务群体拓展到慢病/老年病群体。基于体检

1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。

一、平台概况 数字农业大数据平台（以下简称“平台”），是面向各地农业农村局及其相关科室的数字农业大数据产品。 平台以农业信息化数据大集中为原则，通过整合全区农业数据资源及农业信息化设施，统一管理、统一部署、统一规划，搭建起包含“底层数据+业务系统+终端应用+分析系统+可视化系统”的区域数字农业产品体系，为实现区域农业信息汇集、区域农业现状掌握、农业发展指导及监管提供了有力的信息化支撑。 二、产品简介 平台涵盖GIS、产业结构、农业社会化服务、农机信息、乡村振兴、美丽乡村、科技农业、质量安全、综合预警、农村经济、品牌农业、一卡通12个模块，针对区域农业中重点关注的内容，从多个维度对相关数据进行可视化分析，结合当地农业特色，全面展示当地的农业发展面貌。 三、详细介绍

小试阶段/n大数据监控管理平台的目标为：建立基于大数据处理技术的数据中 心，整合各种数据源的数据；实现多源数据的高效管理和可靠存储；为 应用开发人员提供统一的数据访问层，方便平台的二次应用开发；提供 图形化的文件管理；实现界面化的数据管理；提供图形化的集群的部署 和监控；实现方便高效的数据迁移。同时，提供有效的安全访问控制和 界面化的快捷操作。 当前各行各业均有大数据应用的需求，需要投入巨大的人力、物力 来简历和维护大数据平台，技术升级和平台迁移的成本非常高，大数据 监控管理平台的应用，将在大数据应

成果简介：微博大数据舆情监控系统是一款针对新浪、腾讯等微博平台的海 量数据的高效稳定抓取、数据分析以及搜索服务为一体的软件产品，凝聚了 北理工张华平博士多年自然语言理解与精准搜索引擎的技术积累。 微博大数据舆情监控系统包含四大功能： 1、自动采集提交的微博任务列表； 2、数据自动双备份，保证数据的完整性； 3、精准搜索,提供了多种精准搜索手段，其中包括：微博关键词搜索、空间范围搜索