課程大綱： 數據倉庫與數據挖掘培訓
1、數(shu)據倉庫原(yuan)理及聯(lian)機分(fen)析(xi)技術(shu)介紹(shao)
? 數據倉(cang)庫結構(gou)體系(xi)，數據倉(cang)庫數據模(mo)型
? 數(shu)據抽(chou)取、轉換和(he)裝(zhuang)載(zai)，元數(shu)據管理
? 0LAP概念及其數據(ju)模型(xing)
? 多維數據的顯示
2、數(shu)據倉庫設計與開發
? 數據倉庫分析與設計
? 數據倉庫開發過程
? 數據倉(cang)庫(ku)技(ji)術與開發的困難
? 0LAP的(de)多維數據分析
3、基于(yu)數據倉(cang)庫的決策支持系統
? 基于數(shu)據倉(cang)庫的查詢與報表
? 多維分(fen)(fen)析與原因(yin)分(fen)(fen)析
? 實時(shi)決策(ce)與預(yu)測未來(lai)
? 自動決策及其(qi)應用介紹(shao)
4、數(shu)據倉庫案例剖(pou)析
? 移(yi)動運營商的客戶投(tou)訴(su)聯機分(fen)析(xi)，基(ji)于Business Intelligence Dev Studio
? 通過對客戶(hu)投(tou)訴詳單，設計相應的投(tou)訴模型，建(jian)立其相應的維度，事實表等
? 通過對客戶投(tou)訴進(jin)行分類(lei)，發(fa)現其(qi)中的共同點以(yi)及差異(yi)，方便制定相應(ying)計劃
? 積極的應對客(ke)戶投訴，對客(ke)戶投訴進(jin)行監(jian)控，及時對可能導致的客(ke)戶進(jin)行挽留
? 某公司(si)數據倉庫(ku)決(jue)策支持系統
? 統計業數(shu)據倉(cang)庫系統
? 沃爾瑪數據(ju)倉庫(ku)系統(tong)
5、數據挖掘(jue)與知識發現
? 數據(ju)挖掘的任務與(yu)對象
? 數據挖掘方法
? 數(shu)據(ju)挖掘相關(guan)技術
6、關聯(lian)分(fen)析算法(fa)及其案例
? 關聯規則的分類
? Aprior算法詳(xiang)解
? 從頻(pin)繁(fan)項集產生關聯規則
? 基于Climentine的購物籃實例分析-
7、聚類分析(xi)算(suan)法(fa)及其案例
? 聚類分析的概念
? 主要的聚類方法
? K-means算法詳解
? 基于Climentine的(de)用戶數據聚類實例-
8、其它數據挖掘(jue)算法介紹
? 決策樹算法
l ID3算法
l 由決策樹(shu)提取分類規則
l 基于Climentine的(de)決策樹分析實(shi)例
? 神經網絡算法
l 神經網絡的概念
l 網絡拓撲及其算法(fa)
l 基(ji)于Climentine的神經(jing)網絡分析(xi)實(shi)例
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