数据层负责多源医疗数据的存储与管理，包括心血管体检数据（Excel格式）、糖尿病QA数据集（CN-Diabetes-QC）、临床实体识别数据集（CMeEE-V2）、医学对话数据集（MedDialog、Medical-Dialogue-Dataset-Chinese）、医学知识图谱（diakg）、因果关系数据集（CMedCausal）、信息检索数据集（KUAKE-IR）、CT影像数据（LIDC-ID

平台以 Streamlit 为前端框架，整合 Python 数据处理与机器学习核心库，将 25 个实验按知识梯度划分为三大模块，让学习者可在线编辑代码、实时查看结果、跟踪学习进度，实现 “学 - 练 - 测” 闭环。技术层面，成功整合了 Streamlit 的交互能力与 Scikit-learn 的建模功能，解决了状态管理、路径处理、性能优化等关键问题，保障了平台的稳定性与易用性。中间主内容区：按

成功构建了一个功能完善的 Python 教学辅助平台，支持教材代码的统一管理、运行和分析。多语言国际化设计使得平台可面向不同语种的学生，具有较好的扩展性。智能目录穿透解决了常见的一层嵌套问题，降低了用户配置门槛。AI 助手的加入（即使模拟模式）为学生提供了基础的代码理解辅助，真实 API 模式下可提供更深入的解答。进度跟踪与导航功能有助于学生按章节顺序学习，提升实验效率。通过本次实验，深入掌握了

这是一款集成股票市场数据展示、技术指标深度分析、多算法机器学习预测、量化投资策略回测及 AI 智能分析的综合性金融数据分析平台。平台以 "数据输入→数据处理→模型分析→结果展示" 为核心逻辑链条，构建从原始金融数据到实战级投资洞察的完整流水线，兼顾数据处理的高效性、模型预测的准确性及界面操作的易用性，适用于金融实训教学、量化策略研究及市场数据分析等多场景。