经济学实验教学示范中心采购大数据教学平台服务
经****中心采购大数据教学平台服务
竞价结果公告(****)
开始时间：2024-11-18 11:06:14 截止时间：2024-11-21 11:06:00
成交单位：****
成交价： 99500.000元
说明：各有关当事人对竞价结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。
| 采购单位：**** | 联系人：辛东东 |
| E-mail：无 | 联系电话：133****2522 |
| 传真：无 | 联系手机：133****2522 |
| 邮编：无 | 平台联系电话（异议）：020-****9972；****@qq.com |
| 项目名称： 经****中心采购大数据教学平台服务 | 竞价编号：**** |
| 采购类型：货物类 | 开始时间：2024-11-18 11:06:14 |
| 项目预算(元)：99,980.00 | 结束时间：2024-11-21 11:06:00 |
| 质保期及售后要求：1.经济大数据机器人实训平台提供1年租用。 stata统计软件账号提供终身使用； 2.确保提供的设备是全新、优质、合格的产品，符合国家的质量标准。 3.维修响应时间：7×24小时即时响应服务，技术员24小时之内对相关事项进行及时处理，如超过48小时不能解决问题应提供备用产品。 | |
| 其他要求：无 |
暂无
响应情况
| 资格条件 | （1）具有独立承担民事责任的能力； （2）具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度； （3）具有履行合同所必需的设备和专业技术能力； （4）有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录； （5****政府采购活动前三年内,在经营活动中没有重大违法记录。 （6）法律、行政法规规定的其他条件 （7）供应商未被“信用中国”网站（https://www.****.cn/）列入失信被执行人和重大税收违法案件当事人名单的、被“中国政府采购网”****政府采购严重违法失信行为记录名单。 | （1）具有独立承担民事责任的能力； （2）具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度； （3）具有履行合同所必需的设备和专业技术能力； （4）有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录； （5****政府采购活动前三年内,在经营活动中没有重大违法记录。 （6）法律、行政法规规定的其他条件 （7）供应商未被“信用中国”网站（https://www.****.cn/）列入失信被执行人和重大税收违法案件当事人名单的、被“中国政府采购网”****政府采购严重违法失信行为记录名单。 | |||
| 付款方式 | 验收合格后10个工作日内支付全部款项。 | 验收合格后10个工作日内支付全部款项。 | |||
| 交付时间 | 签订合同后10天送货 | 签订合同后 10 天送货。 | |||
| 交付地址 | ********学院 | ||||
| 质保期及售后要求 | 1.经济大数据机器人实训平台提供1年租用。 stata统计软件账号提供终身使用； 2.确保提供的设备是全新、优质、合格的产品，符合国家的质量标准。 3.维修响应时间：7×24小时即时响应服务，技术员24小时之内对相关事项进行及时处理，如超过48小时不能解决问题应提供备用产品。 | 1.经济大数据机器人实训平台提供1年租用。 stata统计软件账号提供终身使用； 2.确保提供的设备是全新、优质、合格的产品，符合国家的质量标准。 3.维修响应时间：7×24小时即时响应服务，技术员24小时之内对相关事项进行及时处理，如超过48小时不能解决问题应提供备用产品。 | |||
| 其他要求： | 无 | 无 | |||
| 经济大数据机器人实训平台 | 杰科力、V1.0 | 1.00 | 杰科力 | V1.0 | 36500.000元 |
| stata统计软件 | stata、V18 mp2 | 5.00 | stata | V18 mp2 | 12600.000元 |
| 总报价 | 99500.000 元 | ||||
| 经济大数据机器人实训平台 | ▲能通过数据机器人实训平台界面查看和管理教学**，提供国民经济运行监测数字化实验、旅游热荐数据分析机器人实验、市场数据分析机器人实验、电商扶贫产品供应商选择机器人实验、用户画像数据分析机器人实验五大实验可选择；支持大数据文本分析实验包含基于在线评论的用户行为数据分析等实验、基于文本分析汽车资讯网站体验要素研究、基于大数据分析的游客画像及其应用研究、基于文本挖掘消费者潜在需求分析；可拓展项目实战包含AI短视频生成、爆款短视频AI大数据分析、高转赞评短视频大数据分析等实验。（需提供软件截图加盖供应商公章，不能提供彩图证明或提供的彩图证明不符合要求者视为非实质性响应而被拒绝） 国民经济运行监测数字化实验：让机器人进行自动化数据爬虫，获取国民经济数据，提高工作效率。 ▲国民经济运行监测数字化实验项目 子实验 流程 步骤 国民经济运行监测数字化实验项目 实验准备 准备查询指标清单 准备机器人进行自动化数据爬虫 实验实施 机器人读取需要查询的指标 利用机器人进行自动化数据爬取 利用机器人开展各地方经济信息获取，以下可视化数据实现联动展示，否则不作为中标候选人： 1.数据自动计算出各类人均指标，以及国内专利授权比例和国内发明专利授权比例 2.展示出各类经济指标指定省份的数据对比图 3.实现数据看板自动轮播 （以上实验实施步骤中的可视化数据，中标后需进行演示，如不满足，取消中标人资格） 软件中配有上课使用的教学PPT。 非生产商参与投标，需提供厂家正式授权书，如无正式授权，采购人有权取消中标人资格。 | ▲能通过数据机器人实训平台界面查看和管理教学**，提供国民经济运行监测数字化实验、旅游热荐数据分析机器人实验、市场数据分析机器人实验、电商扶贫产品供应商选择机器人实验、用户画像数据分析机器人实验五大实验可选择；支持大数据文本分析实验包含基于在线评论的用户行为数据分析等实验、基于文本分析汽车资讯网站体验要素研究、基于大数据分析的游客画像及其应用研究、基于文本挖掘消费者潜在需求分析；可拓展项目实战包含AI短视频生成、爆款短视频AI大数据分析、高转赞评短视频大数据分析等实验。（需提供软件截图加盖供应商公章，不能提供彩图证明或提供的彩图证明不符合要求者视为非实质性响应而被拒绝） 国民经济运行监测数字化实验：让机器人进行自动化数据爬虫，获取国民经济数据，提高工作效率。 ▲国民经济运行监测数字化实验项目 子实验 流程 步骤 国民经济运行监测数字化实验项目 实验准备 准备查询指标清单 准备机器人进行自动化数据爬虫 实验实施 机器人读取需要查询的指标 利用机器人进行自动化数据爬取 利用机器人开展各地方经济信息获取，以下可视化数据实现联动展示，否则不作为中标候选人： 1.数据自动计算出各类人均指标，以及国内专利授权比例和国内发明专利授权比例 2.展示出各类经济指标指定省份的数据对比图 3.实现数据看板自动轮播 （以上实验实施步骤中的可视化数据，中标后需进行演示，如不满足，取消中标人资格） 软件中配有上课使用的教学PPT。 非生产商参与投标，需提供厂家正式授权书，如无正式授权，采购人有权取消中标人资格。 | |||
| stata统计软件 | （1)**的系统界面 菜单式的界面，强大、直观的命令语言让经济数据分析系统使用起来方便、精确并易于使用。 所有的分析结果都可以拷贝和存档，并可以用来出版和审查。 (2）数据管理 数据管理命令可以完整对所有类型的数据进行控制，可完成三万以上变量数，可重组数据、管理变量，并跨组收集统计信息。同时可以处理字节型，整数型，长整型，浮点型，双字节型和字符型变量。同样也拥有管理特殊数据，**幸存/连续数据，时间序列数据，面板/longitudinal数据，分类数据和调查数据。用户也可通过frame put、frame post等命令实现不同数据集之间的互联互通，大大提高多数据集分析的灵活性和高效性。 （3）具备高质量的图形 系统可以轻松生成出版质量的图形。可以编写脚本并以可复制的方式生成成百上千个图形，并且可以以EPS或TIFF格式输出打印、以PNG或SVG格式输出放到网上、或PDF格式输出预览。使用这个图形编辑器可更改图形的任何方面，或添加标题、注释、横线、箭头和文本。 （4）扩展功能 具有可扩展性，可以很方便地与R和Python融合，且不局限于历次的软件各版本迭代，其功能可通过大量的第三方程序包来进行不断扩展，通过由第三方编写的海量程序包，还能实现机器学习、文本挖掘、社会网络分析等功能，用户可以非常灵活地选择能满足其研究需求的各类程序包进行安装。 （5）可用Mata进行矩阵编程 Mata是一个成熟的编程语言，可编译您所输入的任何字节，并进行优化和准确执行，是数据管理统计绘图软件功能中不可或缺的一部分。Mata既是一个操作矩阵的互动环境，也是一个完整开发环境，可以生产编译和优化代码。它还包含了一些特殊功能来处理面板数据、执行真实或复制的矩阵运算，提供完整的支持面向对象的编程。 （6）可以在系统中建立以下模型和方法 贝叶斯分析，贝叶斯模型平均（BMA）、线性模型，多层次混合效应模型，广义线性模型（GLM），生存模型的GOF图、扩展回归模型，非线性混合效应模型，区间删失参数生存时间模型，有限混合模型（FMMs），混合Logit模型，聚类随机设计和回归模型的功率分析，贝叶斯多级模型，Heckman风格的样本选择Poisson模型，具有随机系数的面板数据非线性模型，贝叶斯面板数据模型，贝叶斯生存模型，贝叶斯样本选择模型、ARIMA和ARFIMA的模型选择、Lasso for Cox 模型、多层次荟萃分析、IV分数概率模型等。 （7）丰富多彩的图形 线条图、散点图、条状图、饼图、hi-lo图表、回归诊断图形、幸存图、非参数smoothers和分布Q-Q图等。 （8）经济分析功能 1）固定样本数据 获得描述性统计和估计线性、非线性和动态面板数据模型。获得辅助变量随机、固定后果**均值估计。构建自己的动态模型或者使用Arellano债券等传统模式。适用于模型的二进制,统计分数,和持续的结果以及更多。 2）时间序列 适用于多元和单变量时间序列模型。包含但不限于ARIMA、 ARCH/GARCH、VAR、 VECM、相关图、周期图、white-noise检验、单元根检验、Holt–Winters smoothers、Haver Analytics数据、旋转和递归估计。 3）Cross-sectional模型 适用于线性、分位数、截断以及审查回归和最大似然模型用于二进制、统计分数,连续、有序和多元的结果。 4）存活分析 执行生存数据分析来完成用户的描述性统计、Cox比例风险模型、线性回归模型、结构方程模型、二进制响应模型,离散响应模型,辅助变量模型和回归模型的选择以及更多。 5）处理效应 估计处理效果用于持续的,二进制的,和生存结果以及多层次、多值处理。获得估计影响的内生性。从逆概率权重(IPW) 、倾向评分匹配、协变量匹配、回归调整,doubly-robust增强IPW和IPW回归调整模型中选择。 6）辅助变量和选择 适用于下横截面和面板数据模型内生性和选择。使用估计量选择用于二进制的内生性,统计,和持续的结果，以及更多。 （9）调查方法 包含但不限于采样权重、多阶段设计；分层、poststratification；deff、均值、比例、比率、总数；汇总表格；bootstrap、jackknife和基于线性化方差评估；回归、工具变量和probit。 | （1)**的系统界面 菜单式的界面，强大、直观的命令语言让经济数据分析系统使用起来方便、精确并易于使用。 所有的分析结果都可以拷贝和存档，并可以用来出版和审查。 (2）数据管理 数据管理命令可以完整对所有类型的数据进行控制，可完成三万以上变量数，可重组数据、管理变量，并跨组收集统计信息。同时可以处理字节型，整数型，长整型，浮点型，双字节型和字符型变量。同样也拥有管理特殊数据，**幸存/连续数据，时间序列数据，面板/longitudinal数据，分类数据和调查数据。用户也可通过frame put、frame post等命令实现不同数据集之间的互联互通，大大提高多数据集分析的灵活性和高效性。 （3）具备高质量的图形 系统可以轻松生成出版质量的图形。可以编写脚本并以可复制的方式生成成百上千个图形，并且可以以EPS或TIFF格式输出打印、以PNG或SVG格式输出放到网上、或PDF格式输出预览。使用这个图形编辑器可更改图形的任何方面，或添加标题、注释、横线、箭头和文本。 （4）扩展功能 具有可扩展性，可以很方便地与R和Python融合，且不局限于历次的软件各版本迭代，其功能可通过大量的第三方程序包来进行不断扩展，通过由第三方编写的海量程序包，还能实现机器学习、文本挖掘、社会网络分析等功能，用户可以非常灵活地选择能满足其研究需求的各类程序包进行安装。 （5）可用Mata进行矩阵编程 Mata是一个成熟的编程语言，可编译您所输入的任何字节，并进行优化和准确执行，是数据管理统计绘图软件功能中不可或缺的一部分。Mata既是一个操作矩阵的互动环境，也是一个完整开发环境，可以生产编译和优化代码。它还包含了一些特殊功能来处理面板数据、执行真实或复制的矩阵运算，提供完整的支持面向对象的编程。 （6）可以在系统中建立以下模型和方法 贝叶斯分析，贝叶斯模型平均（BMA）、线性模型，多层次混合效应模型，广义线性模型（GLM），生存模型的GOF图、扩展回归模型，非线性混合效应模型，区间删失参数生存时间模型，有限混合模型（FMMs），混合Logit模型，聚类随机设计和回归模型的功率分析，贝叶斯多级模型，Heckman风格的样本选择Poisson模型，具有随机系数的面板数据非线性模型，贝叶斯面板数据模型，贝叶斯生存模型，贝叶斯样本选择模型、ARIMA和ARFIMA的模型选择、Lasso for Cox 模型、多层次荟萃分析、IV分数概率模型等。 （7）丰富多彩的图形 线条图、散点图、条状图、饼图、hi-lo图表、回归诊断图形、幸存图、非参数smoothers和分布Q-Q图等。 （8）经济分析功能 1）固定样本数据 获得描述性统计和估计线性、非线性和动态面板数据模型。获得辅助变量随机、固定后果**均值估计。构建自己的动态模型或者使用Arellano债券等传统模式。适用于模型的二进制,统计分数,和持续的结果以及更多。 2）时间序列 适用于多元和单变量时间序列模型。包含但不限于ARIMA、 ARCH/GARCH、VAR、 VECM、相关图、周期图、white-noise检验、单元根检验、Holt–Winters smoothers、Haver Analytics数据、旋转和递归估计。 3）Cross-sectional模型 适用于线性、分位数、截断以及审查回归和最大似然模型用于二进制、统计分数,连续、有序和多元的结果。 4）存活分析 执行生存数据分析来完成用户的描述性统计、Cox比例风险模型、线性回归模型、结构方程模型、二进制响应模型,离散响应模型,辅助变量模型和回归模型的选择以及更多。 5）处理效应 估计处理效果用于持续的,二进制的,和生存结果以及多层次、多值处理。获得估计影响的内生性。从逆概率权重(IPW) 、倾向评分匹配、协变量匹配、回归调整,doubly-robust增强IPW和IPW回归调整模型中选择。 6）辅助变量和选择 适用于下横截面和面板数据模型内生性和选择。使用估计量选择用于二进制的内生性,统计,和持续的结果，以及更多。 （9）调查方法 包含但不限于采样权重、多阶段设计；分层、poststratification；deff、均值、比例、比率、总数；汇总表格；bootstrap、jackknife和基于线性化方差评估；回归、工具变量和probit。 | |||
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