一、建設方案

本方案建設依據智慧行業的特點，以“厚基礎、寬知識、重思想、重創新、重實踐”為核心，采用“理論+實踐+應用案例”模式。從基礎到進階再到提高，由易而難、循序漸進，逐步提升學生的學習技能和實踐水平，提高“學”的質量和成效。
本實驗室建設依據最新的社會發展，將大數據、人工智能等現代化科技技術融入到智慧營銷中，采用傳統的營銷+編程的雙模式，來助力解決營銷精細化管理、營銷數據分析畫像構建等營銷專業問題，構建工業級智慧營銷人才培養方案。以客戶關系管理、市場調查與預測、消費者行為學、市場營銷、廣告創意與規劃、營銷創新、數字媒體、數據營銷與實務等基礎課程培養專業基礎能力，以統計學、數據分析工具、Python數據處理與分析、商業數據分析應用、統計學習方法、數據挖掘、數據可視化、智慧營銷實務實訓、數學基礎、Python程序設計、數據采集與預處理等課程培養營銷與編程的實際應用能力，同時也提供了行業應用案例，從實戰化的角度提升綜合應用能力。
數智化實踐教學平臺以滿足智慧營銷課程教學和編程實訓為基礎，輔助提供了備課、上課、課堂互動、課后作業、課程考核、實訓拓展和教學考試等功能。為了提升教學質量，為教師提供了教學分析功能，可以查看教學過程中實驗環節薄弱的內容，及時的查漏補缺。

二、數智化實踐教學平臺

數智化實踐教學平臺采用B/S架構，集教學資源、實驗環境和工具、應用實踐和硬件資源為一體的專業化教學平臺。
數智化實踐教學平臺為用戶解決了缺少教學資源、沒有實驗環境工具、怎樣體系化學習、如何進階學習、提升實際場景的應用實踐經驗等核心問題。從而提高學生的學習效率和學習能力，增加自身的市場競爭力。
數智化實踐教學平臺采用了課程學習和應用實踐互補的方式，以提升學生的實際問題的解決和決策提供量化依據的能力。采集學習數據、分析學習模式、優化學習流程、改善學習成果以及實現管理流程自動化，為每個學生的個性化成長與全面發展創造了更加美好的藍圖。平臺為用戶提供了一站式教學服務，可滿足用戶備課、授課、課堂互動、課后作業、課程考核、實訓拓展、教學考試和教學分析全過程教學，并且針對不同學習程度的用戶定制打造實驗學習環境和課程體系，讓用戶學習和教學更高效。為了提升教學質量，為教師提供了教學分析功能，可以查看教學過程中實驗環節薄弱的內容，及時的查漏補缺。
數智化實踐教學平臺采用B/S架構，利用先進的云計算、大數據和人工智能理念，搭建面向智慧營銷教育的一體化教學平臺，產品將對教學資源、實驗環境和工具、教學流程、虛擬化支撐云平臺和硬件資源進行整合和重建，從高校教學管理者、專業負責人、課程負責人、教師和學生等多緯角度上，打造專業化智慧營銷人才定制培養服務平臺。
平臺提供智慧營銷領域的課程資源，可滿足該方向的人才方案培養。并配套對應課程的備課資料、課件、教學指導等教輔資源。同時，提供多個行業的實訓案例和數據集，滿足實踐應用的需要。

三、平臺功能

1、課程實訓模塊
課程實訓模塊提供“一站式”的教學全過程，包括課程，班級、學生、學習進度，實驗內容，教學質量，課堂互動等統一管理，并提供學生的實驗記錄的智能分析和評測。
2、作業考試模塊
作業考試模塊是為了幫助教師檢驗學生的學習效果，從而設置的教學評測環節，教師可利用該模塊發布作業和考試，評閱成績，查看評測分析。
3、實驗中心模塊
實驗中心主要為教師用戶開放，主要負責實驗管理和實驗環境管理，為用戶開設課程，提供實驗內容。
4、素材資源模塊
素材資源主要是為教師用戶教學提供了方便，可滿足教輔資源、數據集資源和實驗內容（理論）的選擇使用。
素材資源分為公開素材和我的素材，用戶可以在開設課程的時候選擇對應的教輔資源和實驗內容（理論），用作備課和教學，也可以在創建實驗的時候選擇數據集用作實驗數據。
教輔資源分為備課資料、課件、教學指導，實驗內容分為文檔類型和視頻類型，數據集分為文本、視頻、語音、圖片和其他，并支持常用格式的數據預覽。
用戶可以創建素材到我的素材中，通過分目錄管理素材內容。支持編寫素材說明，支持常用的辦公文件和數據集格式。
5、交流問答模塊
為了提高用戶的學習效率，方便用戶之間的學習交流，平臺提供了交流問答模塊。
交流問答模塊提供了WIKI，幫助用戶更好的學習知識。平臺內置了WIKI內容，涉及到智能營銷等領域的內容，用戶同時也可以根據需要，分享自己的WIKI。
6、平臺管理模塊
平臺管理模塊是為了保證平臺的平穩運行，方便用戶對平臺整體的管理和維護，該模塊主要包括平臺整體統計、系統維護、教學資源管理、用戶管理和資源預約等。

四、智慧營銷課程

教學目標能夠完整的支撐數據分析、智能營銷的全流程，全面覆蓋商業數據分析和營銷相關的所有的教學知識點和教學場景，包含了：客戶關系管理、市場調查與預測、消費者行為學、市場營銷、廣告創意與規劃、營銷創新、數字媒體、統計學、數據分析工具、Python數據處理與分析、商業數據分析應用、統計學習方法、數據挖掘、數據可視化、數據營銷與實務、智慧營銷實務實訓、數學基礎、Python程序設計、數據采集與預處理等課程。

五、行業案例

行業案例中涉及到行業包含但不限于政府領域、商業領域、金融領域、工業領域、自然科學領域、媒介領域、交通領域、醫療領域、體育領域、娛樂領域、銷售領域、傳媒領域等。
數據集由行業案例配套數據和系統開放數據組成，包括互聯網、交通、政府、商業企業數據、金融、教育、制造業、娛樂、醫療、體育、氣象環境、農業、媒體、旅游、零售/電商等多個行業數據，包含TXT、CSV、xls、json、視頻數據、語音數據、圖片數據等多種格式，可用于高校的實驗教學、科研、競賽、實訓等工作。數據總量大于5TB。