交互性操作步骤：

实验内容：

 实验一、数据建模：通过虚拟仿真实验掌握不同数据类型的数据建模流程，包括分类模型分析、eventcount模型、Duration模型、连续因变量回归模型、二分因变量回归模型、ordinal回归模型、系统动力学模型、同期群模型、SEIR模型。

实验二、数据的应用： 通过模拟实际的业务流程，学习掌握智能商务的概念和定义，学生通过实验掌握智能商务分析的理论基础和数学模型原理，以及如何通过程序设计实现自动化商务智能分析与挖掘。

实验三、政策可视化：通过数据获取、数据预处理、装载等操作（ETL）,学生可掌握数据分析基本手段和各地区政策分析。

多源数据的分析使得社会经济数据的分析走向智慧商务智能分析阶段，很多在线交易和网络数据的分析走向了多源数据分析与挖掘，实现平台数据共享、数据归一化、商务智能的决策支持。

电子商务数据、科研数据等大数据传统教学的试验设计是在线平台数据体验和对比分析。全球化的大数据商业发展从“互联网+”到“智能+”的趋势，商务数据分析课程需要调整相关教学内容和教学方法，包括实验设计。课程应该从业务需求出发，基于业务需求对数据，通过对数据进行机器学习方法类的建模、在业务应用中体现决策支持，从而挖掘数据潜在的价值和规律。

智慧商务的实质是以信息技术为支撑，创新人类商业模式及管理手段，提高社会整体效能。本实验具有虚拟仿真的沉浸性、交互性和构想性，使学生能在智慧商务的操作中，形成具有交互效能多维化的智能商务虚拟环境。

该虚拟实验系统分为演示和自主学习两种模式。首先，在数据建模实验方面，每种数据模型的建模过程和使用流程都会有详细的说明文档。其次，在数据应用实验方面，共享平台会提供多源数据，供学生自主实验。最后，在决策支持实验方面，该实验平台会提供学生多种工具对相关政策进行数量及其相关关系的可视化分析。

智慧商务虚拟仿真实验环境拥有直观的决策环境，该虚拟仿真实验能为学生提供一个交互式立体化的直观体验环境，在学生广泛参与、有效沟通的基础上，让其身临其境，借助决策模型和仿真交互系统，提高学生学习数据分析理论与实践的效率和质量。以数据和对象库作为公共资源，将仿真、可视化、协作群决策三大平台整合为一体，对复杂智慧商务问题用虚拟仿真可视化呈现给学生和老师，是一种面向未来智慧商务发展的虚拟仿真平台。

平时成绩30分，各小节实验30分，综合实验40分