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     數據庫與商業智能培訓

第1章 導論&第2章 數據挖掘簡介

1-1 商業智能

1-2 數據倉庫

1-3 數據挖掘

2-1 數據挖(wa)掘是怎樣工作的(de)

2-2 數據挖掘還是數據查(cha)詢

2-3 數據挖掘的功能

第3章(zhang) 數據(ju)挖掘的主(zhu)要方法(fa)

3-1 決策樹

3-2 關聯規則

3-3 K-平均值算法

3-4 遺傳學習

3-5 神經網絡

第4章 數據倉庫

4-1 數據倉庫的定義

4-2 數據(ju)倉庫的(de)結構

4-3 數據倉庫系(xi)統的設(she)計(ji)

數據挖掘(jue)實(shi)戰(zhan)（1）

DM-1 基于(yu)SQLServer的數據(ju)分析環境

DM-2 決策樹(shu)算法應用場景

DM-3 決策(ce)樹(shu)算法(fa)應用示例

決策樹(shu)算法(fa)應用(yong)上機實踐

數據挖掘實(shi)戰(zhan)（2）

DM-4 貝葉(xie)斯算法(fa)應用場景與(yu)示例

DM-5 神經網絡算法(fa)應用場景與示例

DM-6 邏輯回歸算法應用場景與示例
數據(ju)挖(wa)掘實戰（3）

DM-7 聚(ju)類算(suan)法(fa)應用(yong)場景(jing)與示例

DM-8 關聯(lian)規則(ze)算法應用場景

DM-9 關聯規則算法應用示例

關聯規則上機實踐

第7周 數據挖(wa)掘實戰（4）

DM-10 順序(xu)分析和聚(ju)類分析算(suan)法應(ying)用場景

DM-11 順(shun)序分析和(he)聚(ju)類(lei)分析算(suan)法應用(yong)示例

數據挖掘實(shi)戰（5）

DM-12 時序算法應用(yong)場景

DM-13 時序算法應用示例
OLAP實戰(zhan)（1）

OLAP-1 多維數據(ju)分(fen)析簡(jian)介

OLAP-2 數據源(yuan)視圖和多維數據集的創(chuang)建(jian)

OLAP-3 多(duo)維(wei)數據集的(de)部署和瀏(liu)覽

OLAP-4修改度量值、屬性和層次結構
OLAP實戰（2）

OLAP-5 定義高級屬性和維度屬性

OLAP-6 定義計(ji)算(suan)、維度和度量(liang)值組(zu)之間(jian)的關系

OLAP-7定義鉆取操作、透(tou)視、翻譯

第11周 數據預處理

數據預處理的必要性

數據清洗

數據集成

數據轉換等

數據預處理小測