点宽虚拟仿真介绍丨（3）数据挖掘虚拟仿真教学平台|实验|教学平台|数据可视化|数据挖掘|数据预处理|虚拟仿真

数据挖掘

虚拟仿真实验教学平台

Sim-lab

项目背景

生物医药产业是21世纪最活跃、影响最深远的新兴产业之一。为了响应国家“十四五”战略规划明确将生物医药作为战略性新兴产业”的号召，点宽与三明学院携手合作，开发了“数据挖掘虚拟仿真教学平台”。

本实验围绕数据挖掘流程中的《数据预处理》、《数据可视化》、《数据挖掘的技术与方法》三门课程的理论知识，形成实践应用方面的引导和帮助，旨在让学生在虚拟仿真环境下掌握从大量数据中提取有价值的信息的技能。

实验分为四个模块:

1. 实验介绍

2. 实验操作

3. 实践案例

4. 实验报告

一

项目简介

实验介绍是对本实验的基本介绍和指导说明，学生可以通过阅览该模块中的文字内容和视频明确本实验的背景和步骤。

二

实验操作

实验操作包含数据分析、数据挖掘技术与方法、实践案例三大模块。其中，数据分析模块含数据预处理、数据可视化、小节练习三个模块。学生点击任意模块可以进入主菜单，通过点击左侧标签，可以学习相关的理论介绍和代码案例实践。数据预处理模块含缺失值处理、重复值处理、异常值处理、标准化处理、特征工程等模块。数据可视化模块含数据可视化概述和数据可视化工具介绍。学生在阅览以上两个板块的内容后，需进入小节练习模块，根据所学内容回答问题，巩固模块知识。数据挖掘技术与方法含多元统计分析算法、机器学习算法模型、小节练习，三个模块。学生可以进一步学习相关的理论介绍、代码案例实践和知识小测。

三

实验案例

实践案例包括行业大数据背景分析、临床数据挖掘案例、中药材鉴别的数据挖掘案例三个模块。行业大数据背景分析模块，旨在让学生进入实践模块前，了解行业的背景，以及数据挖掘技术在行业中的应用。实践模块包含两个案例：中药材鉴别的数据挖掘案例和临床数据挖掘案例。在中药材案例中，学生需要运用数据挖掘知识解决个问题，下载相关数据及代码进行操作；在临床数据案例中，学生需要使用机器学习算法完成数据挖掘任务，自由选择多种模型及参数、进行预测并下载相关数据和代码进行实践操作。