营销实战虚拟仿真术参数

一、技术指标：

1. ★系统采用B/S 架构，支持移动端和PC端两种使用模式，支持本地部署及云端部署。
2. 系统分为教师端、学生端、管理员端，教师端提供班级管理、实验管理、实验报告管理，学生端支持浏览器模式全3D模式运行，浏览器模式支持,Chorme,FireFox等支持HTML5主流浏览器使用，无需指定浏览器种类，无需下载插件，所有业务场景均有3D场景界面，管理端可以对实验数据进行配置，配置生效后，学生端看到的实验数据实时发生变化，直接影响学生决策。
3. ★系统界面直观、流程清晰，容易理解和使用，操作方便；教师可根据不同班级开设不同实验，同一个班级可以开通多个实验，教师端操作界面可实时监控每个班级每个学生的实验情况。
4. 支持教学设计、教学过程、教学评价、教学资源、教学观测的全过程信息化管理。
5. 支持实验结束后可自动生成实验报告，学生实验成绩可导出。
6. 系统支持带有常见异常问题处理参考功能。

• 功能指标：

1. 教师端功能
   • 班级管理：

1.1.1、★教师可以创建班级，可通过excel导入，也可以单独添加班级内的学生；教师可以删除和修改已有班级信息，教师可以对学生密码进行重置。

• 实验管理：
  • ★实验前可进行实验设置，包括开课方式、实验数据、是否显示实验解析，是否允许学生重新实验，开课方式支持“班级开课”和“快速开课”，快速开课无需创建班级，通过实验码所有人都可进入课程，选择显示实验解析，学生在实验结束后可以查看实验答案，选择允许重新实验，学生在实验结束后可以重新进行一次实验。
  • ★进入实验后，教师可以看到实验控制台界面，包括实验知识点和规则、实验入口、实验进度、实验分析、更多操作，实验知识点和规则界面须有知识点的参考视频且老师也可以上传自己的视频；实验入口界面有实验二维码和实验链接，学生可通过手机扫码在移动端实验，也可以通过实验链接在电脑端浏览器进入实验，二维码可进行放大，系统支持快速复制功能可将二维码链接和电脑端实验链接快速复制；实验进度界面老师可以实时查看每个学生的进度，含工作日期及工作职位，每个阶段的操作进度；实验分析界面默认自带实验分析的参考视频,同时支持老师自行上传视频的功能，系统支持学生的成绩可以进行表格统计和图表统计，并且带有实验解析的功能，教师还可以在授课时通过“随机点名”功能对已经加入课程的学生进行点名。
• 实验报告：

1.3.1、★实验结束后支持教师在“授课历史”界面进行数据分析，同时系统支持教师查看所有的开课历史；系统支持教师导出实验成绩；系统支持教师在实验结束后通过授课记录查看之前的实验授课数据；学生成绩默认用的是系统自动打分，老师可以设置自动打分和手动打分权重比例，设置完比例后，老师可以手动对每个学生进行打分，然后学生成绩会实时重新计算。

2. 学生端功能

2.1、我的实验：系统支持学生查看老师开启的所有实验，点击“进入实验”按钮可直接进入实验中。

2.2、★实验报告：学生可以查看参加的所有已结束的实验，系统支持点击“查看详情”按钮，查看详细的实验数据及得分详情。

2.3、学生端可以查看系统基本操作流程以及一些异常处理方案。

3. 管理员功能

3.1、管理员管理：可以新增管理员需填写姓名、账号、初始密码及权限分配（权限内容不少于28种）,系统支持对已经存在的管理员进行修改或删除。

3.2、用户管理

3.2.1、学校管理员:可以新增学校管理员，可以填写姓名、账号、初始密码、子账号上限

3.2.2、正式用户:支持新增老师操作，可以实现填写老师的院系、姓名、手机号及可以将已有老师的信息导出等功能操作。

3.3、实验管理

3.3.1、实验标签：系统支持添加实验标签，填写标签名及所属大类，系统支持修改已有信息。

3.3.2、实验类型：系统支持新增类型，填写类型名、实验开始地址、实验历史记录地址、录制实验数据地址、学生开始实验数据地址、学生2d页面菜单Json，系统支持选择是否需要上传实验报告、pc端实验注意事项、手机端实验注意事项的功能，系统支持已有信息进行修改。

3.3.3、学科大类：系统支持添加大类，系统支持二级小类添加、修改、删除。

3.3.4、实验列表：系统支持新增实验，填写实验大类、标签、实验名、实验时长、是否对外可用、实验封面、实验介绍。系统支持对原有实验“数据”进行修改，或者屏蔽实验。

3.3.5、实验视频：系统支持对已有的实验视频进行上传或者删除的功能。

3.3.6、教程章节：系统支持新增教材填写教材名称。

3.4、统计

3.4.1、教师日志：系统支持根据教师姓名、手机号进行模糊查询或全匹配查询的功能，系统支持查看教师的开课记录、登录日志。

3.4.2、开课日志：系统支持根据实验名称、教师姓名、手机号、时间段进行模糊查询或全匹配查询。

3.4.3、登录日志：系统支持查看账号类型、登录时间、登出时间及登录IP。

3.4.4、开课次数统计：系统支持根据实验名称，时间段查询教师开课次数，可以按倒序排列、按正序排列，也可以进行导出等功能。

4. 实验功能：

4.1、学生端有开始实验和实验报告界面。

4.2、★实验全过程以3D形式展开，通过3D对话带入学生认识实验背景，学生扮演的角色及需要决策的内容；学生第一次实验，系统需要给出操作提示，逐个说明UI界面的功能点方便学生理解。

4.3、★学生进入实验主界面后，在顶部可看到当前工作的天数，当前职位，累计销量，网站数据，实验右侧有“？”按钮。学生点击“？”按钮，可以查看实验背景、实验目的、实验涉及到的知识点、实验核心过程、实验评分以及操作说明。

4.4.1、★系统内置实验知识点，学生点击底部“知识点”按钮可学习以下内容：推荐算法：基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐、基于模型的协同过滤推荐；数据清洗：数据清晰的基本概念、需要清洗数据的主要类型、数据清洗的内容；

4.4.2、★学生点击底部“算法设置”按钮可对以下内容进行决策：基于人口统计学推荐：对性别的缺失值，年龄的缺失值，地区的缺失值进行处理用户信息，系统内置处理方法不少于6种；选择特征：选择哪些属性能影响用户对一个商品的兴趣，选项不少于5种；创建公式：系统内置公式学生可设计公式计算对某商品的偏好度，公式单个选项不少于3种，学生如设置有误，系统会自动提示，系统支持选错3次后给出正确答案的功能；

基于用户的协同过滤：选择特征：用户哪些行为体现对一个商品感兴趣（多选题）；权重排序：对用户的行为按重要程度进行排序；相似度计算：系统自动会对用户对商品的各种行为的次数进行加权求和，生成合集：对用户1进行商品推荐，请针对用户1生成候选推荐商品集合，后续用来计算用户1对此集合中商品的偏好度；兴趣度计算：设计一个公式计算用户1对候选推荐商品中商品A的偏好度；基于项目的协同过滤：选择特征：用户哪些行为体现对一个商品感兴趣（多选题）；权重排序：对用户的行为按重要程度进行排序；相似度计算：系统自动会对用户对商品的各种行为的次数进行加权求和，生成合集：对用户1进行商品推荐，请针对用户1生成候选推荐商品集合，后续用来计算用户1对此集合中商品的偏好度；兴趣度计算：设计一个公式计算用户1对候选推荐商品中商品A的偏好度；

4.4.3、★学生点击“算法实施”按钮，为每个算法选择对应的投放页面以及针对的用户行为需求，每个算法系统内置五个投放页面，选择完成后点击“提交”按钮，最终点击“提交方案”按钮。提交方案后进入仿真动画界面，动画结束后系统会自动根据所填写的方案进行计算。并给出方案结果反馈，进入下一个阶段，如得分较差可重新开始实验或者进入下个阶段；

4.5.1、★学生点击底部按钮“知识点”按钮可学习以下内容：关联分析,Apriori算法,FP-growth算法,关联规则指标；

4.5.2、★学生点击“关联分析”按钮，可以查看商品交易明细，对数据进行转换设置，选择字段进行数据聚合，选择要保留的字段及字段的聚合方法，得出数据表转换实时预览；关联模型构建：将处理好的数据进行分析，选择一种关联算法，设置算法的核心参数，得出分析关联结果；

4.5.3、★学生点击“制定组合策略”按钮，根据关联分析的结果，制定商品组合策略最多可制定5个决策方案，进行提交方案，进入下一个阶段；

4.6.1、学生点击“知识点”按钮可学习以下内容：数据清洗基本概念，需要清洗数据的主要类型，数据清洗的内容，聚类分析，RFM模型等知识点；

4.6.2、★学生点击“用户聚类”按钮查看商品交易明细数据，学生进行数据清洗：选择含有缺失值的字段及合适的缺失值处理方法，数据表含有的异常值，对需要保留的数据进行筛选，选择字段属性，筛选条件及填写输入值；数据转换：根据RFM模型统计每个用户的总购买金额，交易次数，最后一天距今天数并对数据表转换实时预览；聚类模型构建：选择一种聚类模型，选择一种聚类方法，设置k值，得出聚类结果分析并对聚类进行标注；

4.6.3、★学生点击“制定个性化服务”按钮，针对不同的用户聚类群体制定不同的个性化服务策略（每个群体最少1个最多4个），保存提交方案，进入下一个阶段

4.6.4、学生点击“知识点”按钮，可学习一下内容：数据清洗，共线性排查，逻辑回归，决策树，朴素贝叶斯，神经网络，混淆矩阵，ROC曲线等知识点

4.6.5、★学生点击“卖家预测”按钮，通过简单的数据筛选来移除部分未成单的卖家，筛选数据；查看商家相关数据集的部分字段以及统计学参数，观察每个字段的属性，然后在下一步制定相应的数据清洗策略原始数据，查看数据表；数据清洗与处理：根据上一步对数据集的观察，选择需要清洗或处理的字段以及相应的处理方法，选择字段，清洗方法，清洗内容；共线性排查：根据提供的相关性矩阵，排除共线性高的字段，为后期的模型搭建做好基础清查工作， 设置相关性阈值来移除高共线性字段；预测模型构建：选择一种预测模型对卖家成交进行预测，设置特征选取方法，设置决策树最大深度，得出分析预测结果；

4.6.6、★学生点击“设置预测方案”按钮，查看原始数据，选择卖家划分方式，并且选择对应的运营策略，制定方案，提交方案

4.7、★学生点击“实验报告”按钮，系统能直接给出学生本次仿真成绩，并自动生成实验报告。可查看本次实验所得分数，包含各阶段得分，网站累计销量和网站各阶段具体数据，网站销量趋势图表，最近一个月用户购买频次分布图表，首页购买路径转化漏斗图表。系统支持多次重复实验，直到学生满意自己成绩为止，最后学生提交完实验成绩后，可以根据老师的设置自行查看实验解析，可以查看本次实验设计的相关知识和每个环节的答案与解析。

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