2025年，国家发展改革委、国家数据局、教育部等多部门联合发布《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》，明确提出加强数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科专业建设，支持有条件的高校面向数据产业急需的知识和技能要求开设"微专业"，建立健全本硕博衔接的人才培养机制。政策层面对数据人才培养的战略重视，为高校数据挖掘平台建设提供了强有力的外部驱动力。
数据挖掘建模平台是什么？
大数据挖掘建模平台是面向高校大数据相关专业课程教学与实训的核心工具，其设计理念在于降低技术门槛、强化工程思维、贯通教学实训就业链条。
核心理念：平台无需编程，通过拖拽的方式进行操作，以流程化的方式将数据源、统计分析、数据清洗、数据处理等环节进行连接，帮助学生快速熟悉分类、回归、聚类、时序、关联规则等算法及其输入、输出、参数等内容，达成数据分析目的。同时，平台支持查看代码与修改源码，由浅入深地实现对代码的熟悉，不仅帮助学生建立工程化思维，了解不同大数据挖掘建模流程，也帮助教师减少算法课程的备课成本。
功能亮点：让平台不止于"工具"
- 多源数据接入与安全共享
平台支持所有文件类型数据，提供常见文件解析算法，实训不受数据文件类型限制，适用范围更广。同时支持数据共享功能------教师上传数据并设为共享后，学生可直接复制使用而无需重复上传，有效节省实训准备时间，且共享数据可复制为个人数据进行隔离，保障数据安全。
- 实训项目空间与资源沉淀
平台支持实训项目空间机制，空间内工程可动态更新、共享并支持复制。这一功能帮助学校积累实训成果，为新实训提供丰富素材，也为学生自学提供有力支持。
- 工作流式工程构建
基于工作流形式的工程构建方式，能够帮助促进大数据挖掘应用想法的快速实现。学生通过流程化步骤理解实训和项目流程，逐步建立起系统的工程思维。
- 算法定制与组件复用
平台开放算法定制接口，支持算法自主定制和自定义算法组件复用。当平台无内置算法时，教师或学生可编写个人组件，并在后续实训中持续复用
应用场景：覆盖教学、实训、科研、竞赛全流程
- 专业课程教学
平台内置丰富的算法实训列表，支持分类、回归、聚类、时序、关联规则等核心算法教学，同时覆盖数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础实训模块，完整支撑数据科学与大数据技术、人工智能、统计学等相关专业的课程体系建设。
- 综合实训与项目实践
平台集真实行业数据、企业级项目案例、先进分析工具与一站式教学管理于一体。如长春大学建设的大数据挖掘建模平台，就集成了来自金融、电商、交通、教育、社交等多个领域的脱敏真实数据集和项目案例，使实训内容与产业应用无缝对接。
- 科研创新支撑
高校可将平台用于教师科研项目的数据分析与模型验证。例如，华中科技大学依托智能信息与大数据实验室，联合企业解决传统社科实验样本局限、数据安全风险高等问题。广州大学与广州市档案馆合作研发的"数字档案智能筛密系统"，采用数据挖掘技术，实现密件召回率达99%、密件与非密件识别准确率达97%。
- 竞赛驱动型人才培养
"泰迪杯"数据挖掘挑战赛入选《全国普通高校计算机类竞赛指数》，全国千余所高校参与，累计参赛超10万人。赛题源于企业、管理机构及科研院所的真实问题，形成"以赛验学、以赛选才"的良性机制。2025年，重庆理工大学蝉联"泰迪杯"特等奖，展现了扎实的人才培养基础和持续的高水平竞赛实力。
- 产学研协同与就业服务
依托数据挖掘企业服务平台，打通从数据接入、模型开发训练、评估部署到任务调度的全链路。校企双方在人才培养模式上进行深度探索，如共建"产业级实训基地"，引入企业真实数据与项目，让学生在实战中掌握大数据平台搭建、AI模型训练等核心技能，并借助泰迪内推、双师研修、等生态资源，帮助学生实现从理论学习到能力塑造再到高质量就业的开放型成长路径。