集数据预处理、模型训练、预测、评估为一体的一站式大数据智能分析挖掘平台，提供丰富的大数据教学资源，交互式图形接口及高质量的算法库，满足高校在大数据分析教学、实验、科研等典型场景的应用。

平台以拖拽式、低代码方式进行数据处理、可视化分析，为教师科研、学生自助数据分析探索应用提供工具支撑。在大数据分析平台中，用户能够随时更改观察数据的维度、指标，让数据能够以丰富的图表方式进行迅速、直观的表达，同时借助联动、钻取、链接等交互操作，发现数据内部的细节规律，在操作交互过程中与数据进行直接、实时的对话。1、数据准备可视化分析平台能够快速完成数据的添加，并支持对于数据表的数据分析与洞察。根据分析需求，系统提供数据关联、数据过滤、数值替换、重命名、数据分组、分段、去除空格、数据列合并、拆分、自定义列、地理分析等数据预处理功能，满足基础的数据清洗、转化、集成需求。2、可视化设计支持学生通过拖拽的方式更改观察数据的维度、指标，并将数据以丰富的图表方式，进行迅速、直观的表达。整体分析过程无需编码，为学生提供极简易用的操作体验。平台提供图形的智能匹配与图形切换功能，支持学生随时更改图形类型，寻找更贴切的图形表达方式来诠释业务含义。支持多数据表的分析模式，学生在分析时，可选择多个表的字段直接制图，无需提前建立数据集（宽表）。系统会自动检索表关系，在后台自动生成数据关系，学生也可手工指定多表之间的多种关联关系，关联关系支持常见的雪花、星型等模式。关联关系一旦设定后，可被其他图形复用，极大的增强了数据模型的灵活度，满足了更为复杂的业务分析场景。3、图形组件开发作为“计算机”、“大数据”专业技术学科的学生，除了掌握图形基础用法和分析方法外，可以利用每一个图形的“编码”功能实现图形深层次的开发和自定义。还可以利用R\JS编码的方式，进行全新的可视化图表开发，图表可以与当前页面融为一体，形成完整的分析场景。4、成果管理监控总览提供对可视化发布后成果的全局监控与管理。教师可以了解到发布的成果数量，成果收藏情况，成果访问情况等信息。帮助教师更好的进行全局可视化成果的管理。5、数据门户主要是针对科研人员已经发布的可视化场景、报告、Word报告进行分类管理，支持针对研发成果进行统一权限管理。

可以量产/n为解决微信公众号群缺乏统一的规范性管理、微信公众号推送内容无法有效长期保存、微信公众号推送内容不能被重复利用、微信公众服务个性化功能不能较好的满足等问题，基于微信公众平台开放接口开发的第三方微信群统一管理平台。系统平台主要功能包括：多微信公众号统一管理，快速接入；微信素材资源共享；微网站增强服务；微应用实现微课堂、微直播、大咖答疑等互动功能；运营数据分析，实现用户和推送文章情况监管；日常服务关键字回复，实现对常用问题的实时查询；可视化快速配置自定义菜单；微信群内公众号运营情况（WCI）分

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日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

系统面向大型项目管理与科研管理，以先进的项目管理原理与技术为核心，并充分考虑我国项目与科研管理的实际需求。系统以项目管理流程为主线，整合管理项目实施所需要的时间、费用、质量、资源、信息与知识。通过流程、角色、权限、资源的动态绑定，实现系统的可视化设计与系统功能配置。系统不仅是一个过程管理系统，同时也是一个质量检查与管理系统，不仅是一个专家管理系统，也是一个知识管理系统。系统汇聚了数据分析、文本挖掘、决策支持、自然语言处理等众多先进技术，并支持SOA软件体系结构。 在项目管理方面，系统基于项目流程，通过对信息进行不断地收集、加工，共同完成整个项目管理的过程。 项目信息管理：每个项目记录以下信息：项目编号、项目名称、承担单位、单位地点、计划开始时间、计划结束时间、优先等级、项目预算。 项目计划制定：可定义项目里程碑（包括交付成果）和计划时间，以明确科研项目所处的阶段，控制项目从某个状态提升到下一状态，并且能够直观地显示项目所处的阶段，实现了项目的流程化管理。 项目流程管理：对项目的各种技术文档的审批流程、变更进行管理，项目的进度管理，建设管理数据库、存储有关管理数据，保存项目相关材料。 在科研管理方面，系统支持完整的科研管理生命周期，包括科研项目征集阶段、评议阶段、立项审批阶段、立项阶段、实施阶段、验收阶段、跟踪阶段，整个项目管理生命周期。系统支持科研项目过程管理，支持科研绩效评估也支持科研决策。与此同时，系统提供了丰富的相关管理功能： 工作任务分解：整个项目活动分级分解至可管理工作单元的层次结构，每一个工作单元具体描述在一个规定单位或个人的具体责任和计划时间。 计划进度跟踪：项目各阶段或交付成果文档的负责人将必须定期地对所负责的工作进行进度维护。系统能够自动地综合相关的信息进行项目完成百分比的维护。 成果状态的管理：任务交付成果的管理将根据具体任务中规定的不同交付成果形式进行，例如交付形式可以为文件、设计模型、产品或部件等。 内容发布：面向各项目课题组、科研单位等用户，进行公共的信息发布以及公告。起到宣传、通报、展示等作用，即时地通过因特网向用户发布通知。 资料文档下载：各个项目中存在着大量地公共文档以及各种模板，为了方便所有用户，将此类文档和模板进行合理组织，用户可以轻松实现公共文档和模板的下载和上传功能。 辅助决策功能：提供相关的分析工具，综合应用现代管理技术，对各种关联管理信息进行对角度剖析，提供多维图表，实现对知识分析和知识挖掘，为决策提供了可靠的支持。 绩效评价：建立了多种大型项目与科研项目评估指标体系，利用关键绩效指标对工作完成效果进行测度，可以有效的对工作绩效作出评估。 本系统面向大型项目管理与科研管理，可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。

2020年1月23日，国防科技大学系统工程学院与四川大学、电子科技大学共同组建新型冠状病毒大数据交叉学科研究平台，为新型流行病研究和防控贡献科学力量。 参与该平台组建的是国防科技大学系统工程学院吕欣教授牵头的大数据与复杂网络研究团队，该团队主要研究方向为大数据挖掘，应急管理与人类行为动力学分析，长期围绕地震、洪水、流行病等问题应用大数据技术开展应急救援工作，在海地地震与霍乱、孟加拉台风Mahasen、西非国家埃博拉、中国登革热等事件中得到广泛应用。 该团队基于新型冠状病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。

已有样品/n该项目瞄准肿瘤精准医疗技术发展中的关键问题，以肿瘤精准诊断和治疗为目标，围绕表观遗传组学在肿瘤预防、诊断和治疗中的研究和应用，开发表观遗传科学研究和表观药物高通量筛选开发的相关产品和服务平台，研发创新性表观靶点药物，为肿瘤精准医疗提供研究和诊疗的平台和药物。目前市场上大部分基因测序公司无法完成上游的ChIP 实验，项目具有很强的优势。较早的开发了ChIP 级别抗体库，在战略上具有领先优势。开