机器学习和大部分的人工智能算法都离不开各种数据集,因此数据标注的需求也急剧增加。完全手动标注数据需要耗费大量的人力和时间,数据标注的准确性也不一定能够达到标准。为了满足数据标注的需求,针对人工数据标注效率和质量不高的问题,本文设计并实现了一种智能的数据标注平台,旨在提供一款易用的标注工具,更好的完成标注任务,在实现基本标注功能的同时,也能显著地提升数据标注的效率以及数据标注的质量。本文结合数据抽样、数据聚类和数据预分类技术,完成了智能的数据标注平台的设计与实现。为了得到较平衡的抽样数据,本文提出了一种面向数据集优化的多阶段融合抽样算法,通过实验证明可以得到平衡的数据。为了提升单一聚类算法的准确度,本文提出了一种基于投票选择的融合聚类算法,证明了该算法聚类效果优于单一聚类算法。为了实现数据预分类,本文采用了面向标签预分类的KNN分类算法并验证了算法的有效性。以上三种算法结合数据标注可以有效提升标注效率和质量。在此基础上,本文根据需求分析给出了系统的总体设计并划分了模块。接着,详细介绍了关键模块的设计和实现,根据测试用例对系统进行了全面的测试,证实了本文智能的数据标注平台的设计和实现符合要求。设计和实现的平台可以完成多角色用户的权限管理,对标注平台进行数据管理、人员管理、标签管理和标注任务管理,对数据进行智能化标注,对已标注数据进行质量检测,完成数据标注优化,既能保证数据标注的效率,又能保证数据标注的质量。