课程大纲： 数据仓库与数据挖掘培训
1、数据仓库原理及联机分析技术介绍
Ø 数据仓库结构体系，数据仓库数据模型
Ø 数据抽取、转换和装载，元数据管理
Ø 0LAP概念及其数据模型
Ø 多维数据的显示
2、数据仓库设计与开发
Ø 数据仓库分析与设计
Ø 数据仓库开发过程
Ø 数据仓库技术与开发的困难
Ø 0LAP的多维数据分析
3、基于数据仓库的决策支持系统
Ø 基于数据仓库的查询与报表
Ø 多维分析与原因分析
Ø 实时决策与预测未来
Ø 自动决策及其应用介绍
4、数据仓库案例剖析
Ø 移动运营商的客户投诉联机分析，基于Business Intelligence Dev Studio
Ø 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
Ø 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
Ø 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
Ø 某公司数据仓库决策支持系统
Ø 统计业数据仓库系统
Ø 沃尔玛数据仓库系统
5、数据挖掘与知识发现
Ø 数据挖掘的任务与对象
Ø 数据挖掘方法
Ø 数据挖掘相关技术
6、关联分析算法及其案例
Ø 关联规则的分类
Ø Aprior算法详解
Ø 从频繁项集产生关联规则
Ø 基于Climentine的购物篮实例分析-
7、聚类分析算法及其案例
Ø 聚类分析的概念
Ø 主要的聚类方法
Ø K-means算法详解
Ø 基于Climentine的用户数据聚类实例-
8、其它数据挖掘算法介绍
Ø 决策树算法
l ID3算法
l 由决策树提取分类规则
l 基于Climentine的决策树分析实例
Ø 神经网络算法
l 神经网络的概念
l 网络拓扑及其算法
l 基于Climentine的神经网络分析实例
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