職業(yè)技術學院大數據實訓教學平臺項目的競招投標書范本

千里馬招標網中國招標行業(yè)門戶網站第三部分采購需求大數據實訓教學平臺套為落實政府采購政策需滿足的要求：序號政策名稱內容政府采購促進中小企業(yè)發(fā)展提供材料詳見磋商文件第五部分附件（響應文件格式）政府采購支持監(jiān)獄企業(yè)發(fā)展提供材料詳見磋商文件第五部分附件（響應文件格式）政府采購促進殘疾人就業(yè)提供材料詳見磋商文件第五部分附件（響應文件格式）政府采購鼓勵節(jié)能產品提供材料詳見磋商文件第五部分附件（響應文件格式）政府采購鼓勵環(huán)保產品提供材料詳見磋商文件第五部分附件（響應文件格式）政府采購進口產品不允許采購進口產品三、付款條件▲本合同簽訂后賣方向買方支付合同價款的%作為履約保證金；賣方完成全部供貨及安裝、調試、培訓并通過買方驗收，買方入庫報銷后個工作日內，買方向賣方支付%合同價款（賣方必須先開具合同金額%的正式稅務發(fā)票）；履約保證金自驗收合格之日起自動轉為質量保證金，一年后無質量問題，資產管理處收到使用部門填寫的質保期滿驗收單后個工作日內支付。質保期交貨時間合同簽訂后個月內交貨驗收。交貨地點溫州職業(yè)技術學院指定地點。驗收標準、所供設備在現場進行到貨驗收時，賣方必須派員參加并與買方一起開箱檢驗，按供貨清單驗收，若有缺少或損壞，賣方應立即補足或更換全新同規(guī)格產品，并承擔相關費用直至使買方滿意為止。設備的存放點由買方負責提供（費用由賣方承擔），但賣方應預先提出設備的保管存放要求。、安裝范圍包括設備本身及軟件系統(tǒng)的安裝，安裝必須符合有關標準和規(guī)范。安裝過程中采購人將對安裝質量進行監(jiān)督。、安裝完畢后，賣方應派遣有經驗的工程技術人員與買方一起進行設備的調試及試運行，買方可以要求賣方或具有檢測資質的第三方用專用儀器進行性能測試，賣方負責測試和調試所需的人員、工具、材料、儀器及一切費用，并填寫測試報告交由采購人存檔。如需買方派有關人員配合，賣方在設備安裝調試前三天提出需配合工作的人員、數量等計劃書交與買方，以便買方提前作好準備，確保整個項目順利進行。賣方必須在安裝結束前將測試和調試方法交與買方，并經其同意后方可執(zhí)行。、設備經過試運行后達到并符合合同要求，其中故障和隱患均已排除或解決，并使買方滿意，所有的技術資料和圖紙均已向買方提交并被接受，驗收視為合格，雙方簽署驗收證書后，設備才視為接受。若因賣方產品質量或安裝技術問題導致驗收不合格，賣方應及時予以處理，直至驗收合格，期間發(fā)生的一切相關費用由賣方承擔，買方保留向賣方索賠的權利。、賣方在設備到貨、安裝、調試和驗收期間應采取嚴格的安全措施，承擔由于自身原因所造成的事故責任及其發(fā)生的一切費用。（一）、總體要求大數據教學實訓平臺要求提供靈活的硬件環(huán)境配置方案，根據學校的具體情況，合理安排資源，通過發(fā)揮實驗設備、理論教材、實驗手冊等資源的合力，可滿足數據存儲、挖掘、管理、計算等多樣化的教學及科研需求。平臺能夠提供“理論＋實踐”一體化的教學體系，結合數據挖掘統(tǒng)計分析工具和專業(yè)精準的數據庫，培養(yǎng)學生的大數據工具集使用、數據采集、數據處理、數據分析、數據挖掘、數據檢驗、統(tǒng)計分析、文本挖掘分析、程序設計等實踐技能，幫助學生掌握大數據環(huán)境基礎和編程能力，掌握大數據技術與應用的基本理論方法與技能，具備大數據環(huán)境搭建、數據處理、統(tǒng)計分析和數據挖掘、文本挖掘算法應用與開發(fā)能力，結合宏觀經濟、行業(yè)研究、金融研究、能源研究、通信研究等實際場景領域的實訓及科研實踐，幫助學生成為高素質，且擁有實踐經驗的大數據分析應用者。.項目總體要求如下：（）嚴格遵照中華人民共和國教育行業(yè)標準《國家經濟信息系統(tǒng)設計與應用標準化規(guī)范》、《標準化工作導則-信息分類編碼規(guī)定》、《教育管理信息教育管理基礎代碼》、《教育管理信息教育管理基礎信息》、《教育管理信息教育行政管理信息》、《教育管理信息教育統(tǒng)計信息》的相關要求；（）提供科學合理的設計理念，根據采購方特點軟件系統(tǒng)設計；（）提供保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性：正確的系統(tǒng)選型、確保網絡和系統(tǒng)環(huán)境的穩(wěn)定、提升系統(tǒng)的安全性、降低定制開發(fā)對系統(tǒng)的影響；（）軟件系統(tǒng)的數據庫概念結構設計、邏輯結構設計、物理結構設計的要求具備科學性、嚴謹性、低冗余等；（）軟件系統(tǒng)為已開發(fā)完成的平臺軟件，通過安裝部署、調試即可滿足教學。（）項目技術實現總體思想采用面向服務技術架構（SOA：Service-OrientedArchitecture）分析與設計方法完成項目的分析、設計和開發(fā)，充分保證系統(tǒng)功能和流程實現的靈活性和擴展性。（）安全要求：數據完整性、防抵賴性、審計、數據備份；（）系統(tǒng)必須能滿足當前學校的需要，遵循技術發(fā)展趨勢，支持未來智慧校園和信息化建設的發(fā)展。既要保護采購方已有投資，能兼容、集成目前已有的應用，又要能為新建的應用提供一個開放的可擴展的運行環(huán)境。（）▲提供軟件終身免費升級。.架構技術要求（）平臺開發(fā)語言為java/Python/PHP/R/Scala等主流技術，融合主流的虛擬化技術作為實驗底層支撐，并能夠根據實驗的不同實現用戶無感知自動切換，提供統(tǒng)一管理的虛擬機實驗環(huán)境，能夠支持Hadoop大數據部署集群相關實訓。（）平臺基于B/S純web架構設計開發(fā)，內置圖形使用html技術開發(fā)；支持自適應布局和任意終端的縮放；支持IE及以上版本瀏覽器，支持火狐、谷歌、等瀏覽器。（）平臺具備良好的擴展功能，提供內容資源擴展接口，以及標準化的文檔、鏡像擴展接口，滿足專業(yè)教學資源的二次開發(fā)需求。（）平臺支持多種語言的開發(fā)環(huán)境，包含：R、Python、java等。（）平臺支持實操一體。（）平臺提供圖形界面化數據可視化分析實驗環(huán)境、數據挖掘分析實驗環(huán)境、數據統(tǒng)計分析實驗環(huán)境、文本挖掘分析實驗環(huán)境。（）平臺支持學生個性化申請試驗機及試驗機管理；提供實操一體界面，學生可在平臺中完成實驗要求；支持學生實驗報告撰寫；支持老師對學生實驗報告查看、批改；支持文件共享中心；.主要功能概述如下： （）基于主流技術開發(fā)，學生通過Web頁面訪問設備并進行實驗，教師和系統(tǒng)管理員通過頁面進行實驗和設備的管理； （）內置大數據等教學實驗數據，可導入高職各學科數據進行教學、實驗。提供本地化的全面課程（具體詳見課程清單《教學與實訓資源部分》）； （）采用云計算虛擬化技術，內嵌虛擬化資源管理功能，便于系統(tǒng)管理員對于大數據實訓教學工作的組織和管理，節(jié)約用戶使用成本； （）提供師資培訓和技術服務。.主要達到的性能要求概述如下： （）瞬間創(chuàng)建隨時運行的實驗環(huán)境； （）虛擬大量實驗鏡像，方便上百學生同時使用； （）采用合理有效的架構管理實驗鏡像，實驗鏡像完全隔離； （）實驗環(huán)境互不干擾，如果實驗環(huán)境破壞，可快速恢復實驗環(huán)境； （）支持瀏覽器，包括：IE.以上、火狐、谷歌瀏覽器等； （）采用模塊化設計，具有良好的可擴展性和伸縮性；在正常壓力的前提下，系統(tǒng)保證在線運行時間大于.%。（二）、軟件部分詳細技術要求（提供演示）、軟件功能（）大數據教學實訓管理功能負責大數據平臺中的教學管理、學生管理，學生作業(yè)訓練，教學計劃，教務管理，數據分析等。功能指標要求：）提供課程進行查詢、修改、刪除等操作；提供對專業(yè)信息的增加、刪除、修改、查詢功能；提供對專業(yè)下屬班級的增加、刪除、修改、查詢功能；提供對班級內學生信息管理功能；）提供對所有學生的課程學習記錄進行統(tǒng)計，包含個體統(tǒng)計、班級統(tǒng)計、全體統(tǒng)計等；）支持教師隨時查看學生的學習進度，學習進度以百分比的形式顯示，并且以學生人數顯示本章已完成的學生數量及未完成的學生數量；）支持對教學課程進行歸檔，且教師可以對歸檔的課程進行管理，歸檔的教學課程可以導出課程信息；）對于學習課程開設，老師可以根據不同班級開設不同課程，不同老師可以開設不同課程；）課后習題支持單選題、多選題及判斷題，支持同時添加多種題型，且不限制題目數量；支持管理員隨時查看學生錄制的實驗視頻并可以對其進行清除；）提供學生根據姓名、學號、密碼登錄系統(tǒng)進行實訓操作，學生只需安裝瀏覽即可進行實驗任務操作；提供實訓課程在線學習功能、實驗機在線操作、實驗報告提交、實驗機界面截圖、記錄課程學習時長等；）教師根據任務答題情況、任務報告內容和操作紀錄視頻對學生的操作進行評價；）提供Python、R及Java在線編程訓練模塊，學生可以利用Web瀏覽器直接學習代碼編程；）支持實操環(huán)境引導方式，包括介紹常用功能操作、介紹對任務環(huán)境的管理方式、介紹場景拓撲圖的使用方式還有在實驗快結束時應該提交的相關信息，如果學生了解操作可以隨時跳過所有引導步驟；）支持學生對任務環(huán)境進行重置和關機的操作；）支持教學自動評分功能；）支持大數據教學實訓演練，包括支持以項目形式進行教學，以典型案例為項目基礎，進行技術研究及創(chuàng)新；）支持對課程整體的數據分析、學生端支持實驗成績統(tǒng)計功能、課程分析類型支持按照學生分析和按照班級分析、支持學生課程成績分析等各類數據分析；）支持大數據教學過程監(jiān)控功能。.大數據教學云資源建設功能主要負責大數據集群的云平臺組建和管理，負責大數據各類型實驗機器的供給、監(jiān)控和管理等。（）提供基于B/S的Docker實驗機可視化操作，Docker實驗機界面采用HTML顯示，操作終端無需安裝其它開發(fā)軟件即可進行實驗操作，同時將實驗任務指導書與實驗機進行同步顯示，提供Web在線代碼復制粘貼功能，并可在云平臺對該實驗機進行重新初始化。（）系統(tǒng)提供對實驗集群運行的所有實驗機進行監(jiān)控，可以查詢編號、所屬服務器、創(chuàng)建時間、運行狀態(tài)、開放端口等內容。（）支持用戶以選擇文件形式上傳自己的鏡像，上傳過程中實時顯示鏡像上傳進度百分比，上傳時需要選擇系統(tǒng)分類，上傳后系統(tǒng)自動紀錄鏡像的狀態(tài)、大小等信息，要求鏡像上傳后自動獲取鏡像分類等信息。（）支持對系統(tǒng)鏡像進行查詢功能，查詢條件要求支持鏡像名稱的關鍵字查詢方式。（）支持自定義鏡像配置，配置包括配置名稱、CPU核數、內存大小、硬盤大小等信息。（）提供云實驗機集群管理，對實驗機所屬服務器進行新增、刪除等操作，對云實驗機可以根據學生編號、實驗任務和環(huán)境要求自動創(chuàng)建，無需管理人員參與實驗機創(chuàng)建操作過程。管理平臺對云實驗機可以進行停止、銷毀操作。（）支持系統(tǒng)統(tǒng)計整體資源使用情況，要求包括對CPU使用率、內存使用情況、硬盤大小等性能進行實時統(tǒng)計。（）支持系統(tǒng)告警功能，當磁盤使用率達到一定閾值時，書寫告警信息，包括：節(jié)點名稱、告警類型、告警內容、告警狀態(tài)、告警時間。（）支持系統(tǒng)日志記錄功能，要求記錄內容包含：操作類型、操作行為、操作時間、用戶名稱等內容，方便用戶查看系統(tǒng)操作記錄。（）支持磁盤自動清理和手動清理，要求自動清理可以設置清理的時間（三個月、六個月、一年），手動清理可以設置清除日期，磁盤空間清理后要求系統(tǒng)能夠記錄磁盤清理紀錄。（）提供對實驗任務內容的管理，包含任務課程、綁定實驗機、設定任務成績總分，排序值等。（）在實驗任務過程中學生上交的任務報告進行審閱評分。（）提供學生實驗任務操作回放功能。（）可添加賬戶至人，授權并發(fā)使用用戶數量≥個。（二）教學與實訓資源部分提供的課程清單（但不限于這幾門）課程名稱功能參數描述《大數據運維基礎》、提供用于開展教學的實驗課程體系：≥個實驗；、包含大數據處理平臺以及Hadoop、HDFS、Hbase、Hive、Spark、Flume、Kafka、Storm等組件的搭建實驗；、包含大數據分布式處理平臺與應用的詳細實驗文檔、實驗資源，支持學生獨立完成實驗環(huán)境的構建及應用；、每個實驗包含任務描述、任務目標、任務分析、操作步驟、知識鏈接、任務習題等詳細介紹說明；、每個實驗包含實驗報告，實驗報告可保存、提交、打分；、使用docker技術，使每個學生可自主申請?zhí)摂M機獨立實驗環(huán)境，最多三個節(jié)點，各試驗機之間能夠實現網絡互連，各試驗機可自定義基礎環(huán)境?！稊祿杉c預處理》、提供用于開展教學的實驗課程體系：≥個實驗；、應包含數據采集和預處理相關的技術、工具及應用技術，數據采集形式包括：網絡數據的采集、日志數據的采集，學生可使用Flume、Pig、kettle、java等多種工具進行數據采集與預處理，介紹數據采集與預處理的綜合應用，對多復合來源數據的采集、關聯、清洗對MySQL、MongoDB數據庫的應用，對HDFS上的數據預處理并回傳，以及大數據預處理綜合應用；、每個實驗包含任務描述、任務目標、任務分析、操作步驟、知識鏈接、任務習題等詳細介紹說明；、每個實驗包含實驗報告，實驗報告可保存、提交、打分?！禤ython基礎與應用實戰(zhàn)》、提供用于開展教學的實驗課程體系：≥個實驗；、應包含Python基礎環(huán)境搭建、基礎語法、函數、類和對象、模塊、Python文件和數據庫等Python基本程序設計規(guī)范和方法，以及Python語言在大數據分析技術上的應用，包括Python爬蟲基礎、爬蟲框架、Python數據分析案例、Python可視化技術及可視化工具使用。通過對Python程序基礎和典型應用場景案例的學習和訓練，充分掌握基于Python的大數據分析和數據可視化基本技能；、每個實驗包含任務描述、任務目標、任務分析、操作步驟、知識鏈接、任務習題等詳細介紹說明；、每個實驗包含實驗報告，實驗報告可保存、提交、打分?！稊祿治黾夹g與應用》、提供用于開展教學的實驗課程體系：≥個實驗；、涵蓋主流的數據分析技術分析、典型算法應用等數據分析工具的使用，實驗以使用場景為基礎，使得學員通過本課程的學習不僅對常用數據算法加深理解，同時對數據分析和工具的深入學習，掌握常用的數據分析技巧以及主流行業(yè)中數據分析的典型應用場景和數據分析方法，能夠勝任非IT類行業(yè)的數據分析常規(guī)應用需求；包括：數據融合、了解數據、數據篩選、數據質量、數據優(yōu)化、數據抽樣、特征工程、數據預處理、了解數據、估計總體參數、平均數檢驗、事件發(fā)生概率檢驗、數據分散性檢驗、數據分布檢驗、差異性分析與檢驗、相關分析與檢驗、降維分析、時間序列分析、回歸分析、判別分析、決策樹模型、貝葉斯模型、支持向量機模型、神經網絡模型、KNN模型、集成算法、聚類分析、關聯規(guī)則；、每個實驗包含任務描述、任務目標、任務分析、操作步驟、知識鏈接、任務習題等詳細介紹說明；、每個實驗包含實驗報告，實驗報告可保存、提交、打分?！稊祿梢暬纺K提供數據可視化中常用的圖表呈現模式、常用數據可視化工具以及應用實踐，實驗內容不少于個：重點介紹數據可