一、项目概况及预算：
营销大数据案例库建设，以商科大数据实践教学平台为基础平台，进行项目教学、案例教学，在企业内外部营销数据链接、营销决策分析的业务场景中，训练学生进行消费者洞察、商品定价策略、广告精准营销、门店选址策略、双十一销售策略的营销大数据应用场景的数据分析和决策，使学生在业务实践中获得数据洞察、营销决策的综合能力，具备全局视角和战略眼光。项目预算为 52万元。
二、技术指标要求：
（一）系统总技术指标
★1. 采用分布式架构设计支撑的生态云平台。支持公有云/专属云/私有云/混合云模式部署，通过开放平台（OpenAPI），支持ISV(独立平台开发商)接入，标准化、规范化的接入方式，并提供接入指南，使接入更高效；
2. 基于领域驱动设计（DDD）架构指导思想，整体采用前后端分离和分布式微服务的弹性计算架构实现，后端主要基于Java的Spring cloud实现、前端NodeJS＋Dva＋React实现等，具有高内聚、松耦合、业务单一、高性能、高并发、高可能、跨平台、跨语言等特点；采用多数据源支持，灵活实现公有云/混合云模式部署的技术一致性。
★3.基于全流程DevOps自动化运维，支持持续集成、分析、服务注册与发现、系统监控、性能监控、日志管理、预警、持续部署(基于docker的镜像仓库，Kubernetes的容器云管理调度平台，在线可视化管理、监控、调度容器)；
4.基础服务层支持RDS和NoSQL两种方式，采用MySQL集群和MongoDB集群搭建，支持基于CQRS的分布式事务处理，支持数据自动备份，同时使用于Redis集群对数据进行缓存，支持大并发；支持纯本地化数据源。
5.基础服务层支持短信邮件服务、视频直播/点播服务、消息队列服务、OSS对象存储服务、用户/鉴权服务等，保证平台的通用性；除短信邮件及直播服务外，其他基础服务都具备本地化解决方案。
★6.OpenAPI开放生态服务基于Restful接口方式接入，所有接口支持数字签名方式，保证安全性；支持流程推送服务，采用自主开发的流程引擎，基于拉式处理方式，实现准确流程控制和高效流程推送；
★7.兼容主流浏览器，无需安装任何客户端及插件，需满足搭建B/S架构环境，使用java开发技术，支持主流操作系统，应用可以跨操作系统部署，消息机制采用WebSocket技术，减少服务器带宽开销，实现数据实时同步，并采用ajax局部刷新技术提高操作体验；
★8.标准方案支持100并发用户同时在线，并可根据需求实现额外扩容。
★9.为确保平台的先进性和兼容性，该平台搭建的实训环境能够提供开放的端口，满足学校现有的平台快速便携的平台融合对接，能够兼容现有大数据资源管理平台应用，插件。大数据实训平台内嵌真实企业级数据处理工具，需能够展示出企业级数据处理工具登录界面及应用模块。(需提供系统演示视频)
★10.内嵌虚拟仿真Python编辑器，支持Python脚本的在线编辑和运行，同时可进行代码错误提示。支持开展Python基础、Python爬虫、数据挖掘与算法的代码保存、代码重置、代码运行演示训练。(需提供系统演示视频)
11.数据分析支持多数据源关联，跨数据库跨数据表取数。
★12、平台内置不少于101个pdf/ppt等教学教辅资源。平台内置不少于30个Python脚本代码包，以供学生开展数据清洗、集成、可视化设计等学习和训练。提供系统院校管理员操作手册、教师操作手册、学生操作手册。
★13、针对本地授课情况，需满足配合学校停课不停学活动，需能够展示开展线上云教学模式授课模式，并且应用云模式上课的数据可以直接导入学校本地化的平台中，云模式下可实现教学大纲设计功能，支持根据教学目标设置教学大纲，添加章、节、教学单元。云模式下可实现教学组件配置功能，支持在教学单元下，灵活添加、修改。删除教学组件。包含但不限于视频、文档、任务、作业、富文本、图片、随堂测验、小组讨论、网页链接等。(需提供系统演示视频)
14、搭配配套管理系统：基于ssm架构的设备管理系统，支持B/S结构访问，提供Echarts数据可视化技术的设备的运行状态分析，包括如下：（1）提供有时间标记的实验项目运行状态；（2）提供设备使用情况智能分析功能；（3）提供设备使用和维护信息，可视化展示设备状态信息，包括：空闲、维护、使用等；（4）提供设备使用率和损耗率动态生成报告的分析功能；(需提供系统演示视频)
★15、需满足学校特殊情况下开展线上云教学模式授课，搭配线上云平台辅助本地化教学以确保教学任务的延续性，需能够展示云模式下实现教学案例创建功能，支持选取案例教学，案例数据分析与挖掘处理等。要求具有公有部署教育云学习平台功能，并出具教育云认证证书，支持混合云部署，满足国家对在线学习平台的要求，支持院校拓展组织营销专业多门课程的线上线下混合教学；提供线上的学习账号，学习资源，学习评价等服务,并展示平台入驻院校不低于100家。
（二）大数据处理系统功能指标
★1、平台无缝集成：营销大数据分析与决策实践教学平台与大数据采集工具、大数据清洗工具、大数据分析与挖掘工具、可视化智能分析系统多模块无缝衔接，实现虚拟化和统一账户接口，单点登录。能够满足计算机语言零基础的财会学生在统一虚拟仿真实践教学平台中完成教学任务、理论知识点学习、大数据分析工具实操、企业实际业务经营决策分析应用完美结合，将真实企业内外部经营大数据分析项目搬进课堂。
★2、理实一体、虚实结合：营销大数据分析与决策实践教学平台提供大数据及营销分析理论教学与实践教学相结合的工作任务式仿真教学模式；教学案例及数据来自真实企业经营数据、外部行业数据，内置丰富的教学场景、视频等教学资源，大数据分析平台采用国内应用普遍适用的云分析系统，合作企业应用实践案例须覆盖常见行业企业。
3、数据源预览：支持在当前页面数据源数据预览，预览数据条数用户可自行调整。支持按企业简称、年份、财报类型方式查询或筛选财报，便于教学时使用。
4、数据连接：支持用户连接各种数据源，支持拖拽方式搭建表关系，具有筛选功能，建立数据模型；支持常见的关系型数据库MySQL、Oracle、SQL Server，具有配置数据连接、导入表、权限配置等功能，满足数据权限管理的需求；支持本地数据Excel或csv文件上传。
5、数据采集工具：数据采集系统与教学管理平台无缝集成，实现Pythoy语言数据采集仿真系统环境，预置库须包含不仅限于json，request，pymysql，matplotlib，numpy等内容；
★6、数据采集训练过程监控：平台预置不少于两个数据采集工作任务脚本代码以供学生学习、训练；具备语法编辑器监控屏，用于语法高亮显示、代码编辑、代码保存、代码重置、代码运行等监控功能，方便学生纠错、反复试验学习；具备预览采集结果功能，且预览数据条数用户可自行调整；采集结果支持下载采集数据到本地客户机；后台提供运行日志显示代码运行操作过程；支持每次运行脚本自动清空前序操作数据结果，保证数据实时更新。
★7、数据清洗工具及训练过程监控：数据清洗系统与教学管理平台无缝集成，采用虚拟仿真化和数据流式处理设计；具有全局清洗、个别字段清洗多类规则设置选项，支持不少于2种字符清理、不少于4种字符替换、不少于5个自定义字段分隔或合并、添加不少于15条以上清洗规则一次性批量处理；支持缺失值按照均值、中位数、0值、遗弃数据行多种方式自动填补；具有清洗结果预览、本地下载功能，预览数据条数用户可自行调整；可实现任务重置功能，支持通过重置清空流程内的所有配置信息，变换清洗规则参数进行反复多次数据清洗训练。(需提供系统演示视频)
8、数据集创建：具有通过sql生成复杂的数据集功能，且支持用户前端拖拽式数据整合与清洗，创建的数据集可以是实时从数据库获取数据，同时支持设置不同的物化规则，把分析数据按照业务规则抽取到执行库中，保证分析数据的执行效率。
★9、数据关联：具有对多个数据源设置关联功能，利用分析云可以创建数据集，创建类型包括：关联数据集 、追击数据集、 SQL数据集 ，支持企业数据库、填报数据、本地数据（Excel、CSV）的不同表之间设置关联，可自定义数据库名称及存放位置；数据关联中，支持拖拽方式搭建表间关联（内关联、左关联、右关联、全关联）关系，可以自定义关联的字段；支持拖拽方式追加数据集，构建union数据集；支持多表关联时自动和手动对同名字段进行匹配。支持查询数据库的使用概况，更新记录，血缘关系图，来源概况，数据预览多个功能。(需提供系统演示视频)
10、数据筛选转换加工：具有用户对数据集进行自定义操作功能，包含数据的类型指定和转换，设置多个条件筛选及公式筛选对数据过滤，字段的自定义分组和自定义添加计算字段；同时支持用户表和数据集的关联关系及更新记录，实现数据的溯源。
★11、数据物化：支持用户选择实时连接或者物化，若选择物化，则大数据分析云系统定时从各个业务数据库做数据抽取，并按照一定频率进行更新。基于物化创建的嵌套数据集自动更新，若底层数据集更新，则与之相关的上层数据集都依次更新，进而可视化和故事板的数据更新。数据物化支持用户设置物化频率到天、时、分、秒，设置物化开始时间和截止时间。同时显示刷新时间，用户可以自动或者手动去刷新数据。
12、可视化智能分析故事板制作：具有大数据分析可视化故事板制作功能界面，支持学生创建综合分析界面，支持拖拽方式设置故事板布局及可视化对象大小，支持故事板页面分页，页面灵活布局；可视化故事板具有丰富控件，实现对多个可视化过滤筛选，创建数据层级并通过树形对可视化对象进行筛选功能，支持输入文本文字和插入计算字段的方式形成智能报告，文字和计算字段的样式等均可以设置，支持插入图片，支持png、jpg、gif等常见图片格式，支持输入URL嵌入第三方界面，通过标签可以实现从当前故事板跳转到其他故事板或者第三方界面。
★13、可视化智能分析图表制作：大数据分析系统具有自定义可视化图表，引入echarts第三方图表及自定义配置功能。自定义可添加计算字段类型包含字符串、日期、数学函数、上下文函数、判断函数等函数或变量不少于30种，实现诸多复杂数据清洗、数据集成；可设置可视化图表类型包含柱状图、阶梯瀑布图、条形图、图案填充条形图、堆叠柱状图、中国地图、热力图、矩形树图、雷达图等不少于25种；可设置图表参数如名称、缩放比例、前缀、后缀、条件格式、坐标轴等多项内容；可拖拽式自定义多层钻取下钻或上卷路径以及自定义每一层的图形样式，实现逐层钻取与查阅数据。
★14、具有智能分析设置辅助线和预警线功能，用户通过辅助线可以快速识别出数据中的异常值；预警线除了识别出异常值，还支持用户设置不少于三层预警级别和预警推送的对象，不同层级对象对于同一个指标可以设置不同的预警规则及短信、邮箱等信息推送媒介。(需提供系统演示视频)
★15、数据挖掘：数据挖掘系统与教学管理平台无缝集成，采用虚拟仿真化和任务流式处理设计仿真Python开发环境，预置jieba等算法库，实现回归分析多元回归算法，分类分析朴素贝叶斯算法、决策树算法，文本分析，无监督学习包括：聚类分析K-Means，模糊C均值聚类算法等不少于8种算法模型库；支持学生基于选用模型调整参数、选择变量及切分数据集，可设置按比例随机抽选训练集与测试集；通过测试集模型验证结果的对比，可对模型质量进行评估指标和拟合情况评估；完成建模步骤后可上传新的预测数据集进行因变量结果预测；具有数据预测结果预览、本地下载功能，预览数据条数用户可自行调整；可实现任务重置功能，支持通过重置清空流程内的所有配置信息，变换模型规则参数进行反复多次数据挖掘训练。
(三) 业务系统功能指标
1. 大数据认知：介绍大数据的概念、特征、分类、发展历史、应用、大数据算法及在企业中的典型岗位特征、职责和要求，利用视频等方式让学生直观、清晰地认知大数据的基础知识。
2. 大数据在商业领域中的应用：阐述大数据在财务、人力、营销等领域中的应用场景、作用、特点及用人需求等，让学生认知企业应用场景。
3. 大数据分析方法论：介绍大数据分析的五步法方法论，详细说明业务理解、数据收集、数据预处理、数据分析与挖掘、报告撰写等方法，利用客观题测验学生对分析方法论知识的掌握情况。
4. 数据采集实战演练：介绍用python进行上市公司数据采集的代码讲解，详细说明单企业单表数据采集、多企业单表数据采集、多企业多表数据采集代码及其逻辑。
5. 数据清洗实战演练：大数据清洗工具操作初体验、操作示范。介绍数据清洗的原理以及数据清洗仿真教学工具的使用，使繁琐的数据清洗工作变得简单明了。引导学生了解全局清洗及按字段规则清洗的清洗方法。同时，利用Python代码对数据进行清洗，使学生明白数据清洗原理的同时，加强对实践的操作。
6. 数据集成实战演练：介绍数据集成的原理及逻辑思维，介绍分析云数据集成的方法，提高数据集成的工作效率。数据集成的方法包括数据关联与数据合并（数据追加），其中数据关联包含左连接、右链接、全连接、内连接。
7. 可视化设计实战演练：教会学生利用工具做可视化设计，高效率完成可视化图形与颜色的搭配设计，以及可视化看板设计。包含图形设计、过滤条件设置、颜色设置、辅助线设置、预警线设置、计算维度的增加、计算指标的增加等。
8、消费者洞察
（1）项目实训内容包含案例背景分析、数据准备、消费者画像分析、消费者价值分析、消费者购物篮分析、消费者洞察分析报告等模块训练学生在消费者洞察领域数据分析能力。
（2）项目实训内容中包含分析结论呈现模块以考察学生知识掌握情况，如随堂检测、消费者画像数据结论、消费者价值分析数据结论、消费者购物篮分析数据结论分析报告提交等。
（3）系统内置消费者数据、销售商品数据、电商渠道销售数据、门店渠道销售收据、消费者订单数据等不同维度数据，支持不同数据源进行关联、追加等数据准备设计，实现多维数据分析。
★（4）消费者价值RFM分析模板提供RFM模型Python大数据分析代码，可实现一键运行并按照一般客户、潜力客户、重要深耕客户、重要价值客户等不少于8个维度进行展示不同类型客户的人数对比。同时系统可实现运行、重置、清空、保存等功能方便数据分析参数调整及运行。(需提供系统演示视频)
（5）消费者价值模型设计可实现LBP消费者价值模型的构建，通过忠诚度、购买力、价格敏感度来分析消费者的特质及类型，可实现对数据分析指标的更改来实现不同数据结果的呈现。
★（6）消费者价值模型构建通过Python代码实现LBP模型六个指标的计算、LBP指标归一化、LBP模型客户价值分类、LBP模型客户价值可视化展示。(需提供系统演示视频)
（7）结合消费者订单数据运用Python大数据分析工具实现购物篮分析，通过规则先导项支持度、规则后继项支持度、规则置信度、规则提升度等不少于7个维度实现购物篮精准分析，实现商品关联营销。
（8）系统预置消费者洞察分析报告模板，可根据消费者洞察数据分析结果及大数据分析可视化看板进行报告的撰写和分析呈现。
9、广告精准营销：
(1) 本内容包含案例背景、数据准备、广告投放效果分析、用户画像分析、竞品数据分析等7个模块构成，来训练学生对于广告投放、大数据精准营销等内容的实践和学习。
(2) 广告效果分析项目中可实现广告流量分析、广告转化分析、广告投放内容分析、广告投放用户分析、广告渠道效果分析等内容。
(3) ★系统内置店铺网站流量监控数据、微信端投放数据、微博粉丝通投放数据、小红书投放数据、抖音投放数据、抖音地域标签数据、微博地域标签数据、微信地域标签数据、会员画像数据等10维度以上数据内容。(需提供系统演示视频)
(4) ★ABTest广告优化策略仿真系统：模拟头部社交平台ABTest实验流程，支持实验模式与实验目标设定、创建广告实验基础信息；通过设置预算与出价、选择投放位置、创意制作等建立广告投放实验对照组；可以按素材定向、人群定向、预算定向三种方式进行效果实验，建立对应实验组；依据实验情况可以动态生成实验报告，实验报告包含对照组和实验各组的进组用户数、进组占比、广告点击率、差异绝对值、差异相对值、置信区间、P-Value值等数据，以及根据实验数据自动生成的对照组和实验各组概率分布正态图。
(5) 支持应用大数据分析平台、代码编辑等工具，利用广告漏斗模型、K-means聚类分析等方法进行数据分析。
(6) 支持会员数据分析、目标用户行为分析、竞品数据分析、广告投放数据分析等分析内容。
(7) 可通过代码编辑器用Python代码实现产品类型统计、关键产品统计、产品价格区间统计、品牌产品主题分析、文本分词、产品情感分析等内容。
(8) 系统预制广告精准营销分析报告模板，支持学生撰写提交本项目的广告精准营销分析报告并进行上传。
10、商品定价策略
(1) 支持开展基于企业视角的商品定价策略制定，进行“案例背景知识-数据收集-商品数据分析-竞品价格分析-商品个性化定价策略-商品定价策略分析报告”的多维度营销大数据分析训练。
(2) 预置企业真实案例背景信息和相关的商品定价策略知识资源，让学生清晰并明确项目目标。
(3) 预置脱敏后的真实企业数据，包括销售订单数据、消费者信息数据、商品信息数据、商品成本数据、消费者线上浏览及行为数据、竞品商品数据等多维度数据，数据指标不少于40个。
(4) 支持学生完成随堂测验，系统自动评分；支持学生提交作业；支持按团队提交团队成果，支持团队互评；支持教师获取学生的随堂测验、作业、团队成果的完成情况，开展学情分析。
(5) 支持应用大数据分析平台/平台内置代码编辑器/EXCEL等工具进行商品毛利分析、商品ABC分析，定位重点分析商品。
(6) ★支持通过爬虫代码抓取电商仿真网站中的竞品数据信息；支持应用代码编辑器完成爬取数据清洗；代码编辑器内预置爬虫代码（部分），支持补齐代码后一键运行；支持对预置Python代码的修改、清空、重置、保存等功能。
(7) ★系统内置电商仿真网站：模拟主流电商交易平台首页、服装类商品列表页和商品详情页；支持按商品分类、商品品牌、价格区间查询或筛选；商品详情页面能够动态显示商品主图、名称、商城价、券后价等不少于8类商品信息；系统内置丰富的服装商品数据，并支持教师依据课程设计自主批量导入、上传、替换、维护商品数据，且可以自主选择自建数据方案、预置数据方案或混合数据方案，满足个性化教学设计创新需求；网站商品数据支持学生运行Python代码完成数据爬取。(需提供系统演示视频)
(8) 支持应用大数据分析平台实现对清洗后的竞品数据分析及数据可视化。支持应用数据挖掘教学系统的“模糊C均值聚类模型”实现对客户支付意愿模型的计算。
(9) 支持应用代码编辑器实现基于客户支付意愿的算法计算，得出商品个性化定价策略；代码编辑器内预置可实现遗传算法的Python代码，支持一键运行；支持对预置Python代码的修改、清空、重置、保存等功能。
(10) 预置商品定价策略分析报告模板，支持参照模板完成分析任务，提出营销建议。
11、门店选址策略：
（1）支持开展基于企业视角的门店选址策略，进行“案例背景知识-商圈分析及门店经营评估-商圈定位分析-门店投资回报预测分析-门店选址分析报告”的多维度营销大数据分析训练。
（2）预置脱敏后的真实企业数据，包括门店分布数据、消费者分布数据、商圈业态数据、餐饮热度数据、客群画像数据、交通状况数据、外卖洞察数据、门面租金数据、门店销售预测数据等多维度数据，数据指标不少于45个，数据量不少于2.2万条。
（3）支持学生完成随堂测验，系统自动评分；支持学生提交作业；支持按团队提交团队成果，支持团队互评；支持教师获取学生的随堂测验、作业、团队成果的完成情况，开展学情分析。
（4）支持应用代码编辑器，结合门店分布、会员位置、人口密度数据，完成地图打点、绘制热力图、圈定商圈；代码编辑器内预置可实现地图打点功能的Python代码，支持一键运行；支持对预置Python代码的修改、清空、重置、保存等功能。
★（5）支持应用大数据分析平台实现门店经营数据分析及数据可视化，结合热力图得出门店关停、开设决策依据。
（6）支持应用大数据分析平台、代码编辑器，结合外卖数据和第三方的商圈业态、餐饮热度、人群特征、交通状况数据，进行商圈环境对比分析，并完成数据可视化；代码编辑器内预置可实现竞争度评分功能的Python代码，支持一键运行；支持对预置Python代码的修改、清空、重置、保存等功能。
★（7）支持应用大数据分析平台、代码编辑器实现层次分析法（AHP），确定门店选址商圈；代码编辑器内预置可实现层次分析法（AHP）的Python代码，支持一键运行；支持对预置Python代码的修改、清空、重置、保存等功能。(需提供系统演示视频)
（8）支持应用大数据分析平台对新店情况进行投资回报预测分析及数据可视化，验证选址结论。预置门店选址报告模板，支持参照模板完成分析任务，提出营销建议。
12、双十一销售策略
（1）支持开展基于企业视角的双十一销售策略，进行“案例背景知识-实践数据准备-双十一总体情况预测-店铺大促流量策略-促销组合策略-销售策略分析报告”的多维度营销大数据分析训练。
（2）预置企业真实案例背景信息和相关的双十一销售策略知识资源，让学生清晰并明确项目目标。
（3）预置脱敏后的企业数据，包括历年双11平台成交数据、企业历史订单数据、店铺运营流量日报数据、双11在售商品数据、促销活动结果数据、单品预热期订单数据等多维度数据，数据指标不少于40个。
（4）支持学生完成随堂测验，系统自动评分；支持学生提交作业；支持按团队提交团队成果，支持团队互评；支持教师获取学生的随堂测验、作业、团队成果的完成情况，开展学情分析。
★（5）支持应用代码编辑器，结合历年双十一成交数据，实现双十一总销量预测及数据可视化；代码编辑器内预置可实现销售预测的Python代码，支持一键运行；支持对预置Python代码的修改、清空、重置、保存等功能。
（6）支持应用大数据分析平台，实现重点销售商品分析及数据可视化，确定双十一主打促销商品，制定当年双十一销量目标。
★（7）支持应用大数据分析平台，实现预热期的购物车转化率和预热期销售占比分析及数据可视化，得出目标销量下的大促流量需求。支持应用大数据分析平台，实现对销售额、费用率、券核销率进行促销组合效果分析促销组合效果分析，完成组合促销决策。
（8） 预置双十一销售策略分析报告模板，支持参照模板完成分析任务，提出营销建议。
(四) 教学管理系统功能指标
1.院校管理：支持院校组织架构管理，建设院校下的学院、专业、班级自定义名称；支持通过导入的方式建立学校的组织架构；支持组织结构的增加、修改、停用；支持学院下专业的顺序调整，支持专业下班级顺序的调整。支持院校自主维护学校信息，实现院校名称、院校简介、院校logo等基本信息进行维护和自定义；支持发布学校公告，并支持随时更新、编辑发布内容，满足教学管理需要；新闻管理:支持编辑学校新闻，随时更新、编辑、访问发布内容。
2.教师信息管理:支持新增导入教师名单，并进行基本信息维护；支持组织机构维护，新建/导入教师名单自动创建对应的学院、专业，支持人工创建、编辑、删除学院、专业；支持教师管理员授权使用的课程的基本信息；支持主讲、助教教师自由组合配置，实现多名教师在线协作开展教学；
3.学生信息管理：支持新增导入学生名单，并进行基本信息维护。新建/导入学生名单自动创建对应的学院、专业、班级，支持人工创建、编辑、删除学院、专业、班级。
4. 班级管理：支持管理员给教师授予课程权限；支持创建教学班，对教学班进行创建、编辑、发布、删除、关闭的操作；支持多种课程授权方式，实现批量添加校内学生上课以及开放授权申请面向课外学生组织授课方式，支持教师将学生移除教学班。
5. 教学分组管理：支持教学分组管理固定人数与自定义人数两种分组方式；支持老师添加删除小组成员并设置组长。
6. 考核方案管理：支持自定义课程考核方案，编辑考核项目内容及分布考核占比，考核项目需包含小组报告或学习成果、随堂测验、学生互评、组内评分、组间评分、教师打分等多项内容；教师可针对课程也可针对具体学习单元的主观评分项对学生成绩进行打分；可批量、下载、评分学生提交的作业；考核结果可按学习全过程查阅，可学生平时成绩、主观评分、最终成绩，可批量导出，便于教学存档。
7. 测评与考试管理：支持教师学生测验情况，可以测验试题数量、完成人数、学生成绩、正确率、平均分数、答题时长等学情数据。
★8.教学过程管理：支持教学过程通过统一教学平台，进行教学大纲自定义推送、教学进度查询、学生签到课堂组织管理、课上问题互动投票、操作答案开放等管理方式；支持案例探究教学，根据开课要求大纲执行推送学习任务，让教师能够轻松完成课程的讲授任务；查询各组学生业务实训进度，让教师能够监督教学进度，让学生的学习过程可控、学习效果可预期；支持多种形式签到管理，便于组织线上分散、集中教学多种方式；支持教师控制随堂练习、作业、任务等组件的答案是否开放；支持教师在线设置投票信息，发起问答教学互动投票。
(五) 学生学习系统功能指标
1. 支持学生学号、授权申请多种方式加入教学班，支持随时教学班加入进度，支持学生待办内容学习或实训；
2. 支持学生自主学习老师推送的学习任务；支持学生进行随堂测验并老师开放的答案；支持两种提交作业方式-个人和团队；支持学习视频、文档等学习资源；支持学生组队，自定义组长、团队名称、口号、形象照等信息；支持小组上传团队成果并按照教师设置的“教师评分、组内互评、组件互评”评分方式进行成果互评。
3. 支持本课程成绩单，成绩单根据考核方案由系统自动计算，支持成绩明细到末级，支持可视化视图成绩；支持学生参与课堂投票，并投票结果。
（六）商务指标
1. 质量保证：本项目质保期 3 年。
2. 师资服务保障要求：提供完整的师资培训方案，包括师资培训课程内容、时间安排，在服务期内合作厂商能提供全国师资培训交流等服务；
2.落实政府采购政策需满足的资格要求：根据财政部工业和信息化部关于印发《政府采购促进中小企业发展管理办法》的通知财库〔2020〕46号文件，本项目专门面向中小企业采购。
参加辽宁省政府采购活动的供应商未进入辽宁省政府采购供应商库的，请详阅辽宁政府采购网 “首页—政策法规”中公布的“政府采购供应商入库”的相关规定，及时办理入库登记手续。填写单位名称、统一社会信用代码和联系人等简要信息，由系统自动开通账号后，即可参与政府采购活动。具体规定详见《关于进一步优化辽宁省政府采购供应商入库程序的通知》（辽财采函〔2020〕198号）。
