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数据仓库与数据挖掘

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  • 开课时间:2016年03月30日 09:00 周三 查找最新
  • 结束时间:2016年04月02日 17:00 周六
  • 课程时长:18小时
  • 招生进展: 确定开班
  • 开课地点:北京市
  • 授课讲师: 待定
  • 课程编号:295572
  • 课程分类:项目管理
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课程大纲:

1、数据仓库原理及联机分析技术介绍
数据仓库结构体系,数据仓库数据模型
数据抽取、转换和装载,元数据管理
OLAP概念及其数据模型
多维数据的显示

2、数据仓库设计与开发
数据仓库分析与设计
数据仓库开发过程
数据仓库技术与开发的困难
OLAP的多维数据分析

3、基于数据仓库的决策支持系统
基于数据仓库的查询与报表
多维分析与原因分析
实时决策与预测未来
自动决策及其应用介绍

4、数据仓库案例剖析
移动运营商的客户投诉联机分析,基于Business Intelligence Dev Studio
通过对客户投诉详单,设计相应的投诉模型,建立其相应的维度,事实表等
通过对客户投诉进行分类,发现其中的共同点以及差异,方便制定相应计划
积极的应对客户投诉,对客户投诉进行监控,及时对可能导致的客户进行挽留
某公司数据仓库决策支持系统
统计业数据仓库系统
沃尔玛数据仓库系统

5、数据挖掘与知识发现
数据挖掘的任务与对象
数据挖掘方法
数据挖掘相关技术

6、关联分析算法及其案例
关联规则的分类
Aprior算法详解
从频繁项集产生关联规则
基于Climentine的购物篮实例分析-

7、聚类分析算法及其案例
聚类分析的概念
主要的聚类方法
K-means算法详解
基于Climentine的用户数据聚类实例-

8、其它数据挖掘算法介绍
决策树算法
ID3算法
由决策树提取分类规则
基于Climentine的决策树分析实例
神经网络算法
神经网络的概念
网络拓扑及其算法
基于Climentine的神经网络分析实例
讲师介绍杨老师
培训中心高级讲师,主要研究方向为网络信息分析以及云计算相关技术,长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作,具有丰富的工程实践及软件研发经验。



本课程名称: 数据仓库与数据挖掘

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