數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫

  培訓(xùn)講師:駱飛

講師背景:
駱飛老師北京郵電大學(xué)-移動互聯(lián)網(wǎng)與信息化實(shí)驗(yàn)室-研究員;北京郵電大學(xué)-信息與通信工程學(xué)院-外聘講師;網(wǎng)銳國家網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室-研究員;中國移動集團(tuán)廣東移動有限分公司特邀講師;中國移動集團(tuán)山東移動有限分公司特邀講師。2006年中國移動通信集團(tuán)光傳輸 詳細(xì)>>

駱飛
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數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫詳細(xì)內(nèi)容

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫


數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘

? 課程目標(biāo)
掌握商務(wù)智能基本理論
掌握數(shù)據(jù)倉庫概念和技術(shù)
掌握多維數(shù)據(jù)模型技術(shù)及OLAP理論及工具
掌握數(shù)據(jù)挖掘常用算法及應(yīng)用場合
掌握數(shù)據(jù)挖掘在行業(yè)中的應(yīng)用
熟悉商務(wù)智能領(lǐng)域主流產(chǎn)品及工具
能夠運(yùn)用本課所學(xué)知識,使用商務(wù)智能技術(shù)輔助業(yè)務(wù)分析
本課程介紹了商務(wù)智能(數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘)基本理論和實(shí)際應(yīng)用技術(shù)。重
點(diǎn)介紹了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、多維數(shù)據(jù)模型技術(shù)、以及數(shù)據(jù)挖掘常用算法,課程以通信領(lǐng)
域?yàn)槔?,介紹了數(shù)據(jù)挖掘在行業(yè)中的應(yīng)用狀況、案例與主流工具。
? 課程對象
企業(yè)的各類管理人員,包括財(cái)務(wù)總監(jiān)、財(cái)務(wù)經(jīng)理、會計(jì)經(jīng)理、財(cái)務(wù)主管、預(yù)算主管、
財(cái)務(wù)人員、會計(jì)人員;銷售總監(jiān)、銷售經(jīng)理、銷售主管、銷售人員;生產(chǎn)經(jīng)理、生產(chǎn)
管理人員;人力資源經(jīng)理、人力資源主管;審計(jì)經(jīng)理、審計(jì)主管;及其他相關(guān)管理人
員等。
? 課程時(shí)長
2天(12小時(shí))
? 課程大綱


|課程編號: |20140124077 |
|授課課時(shí): |2天 |
|授課條件: |學(xué)員必須具有基本的計(jì)算機(jī)操作知識 |
|內(nèi)容摘要: | |
| |第一章 商務(wù)智能概述 |
| |1- 商務(wù)智能簡介 |
| |商務(wù)智能應(yīng)用領(lǐng)域 |
| |商務(wù)智能發(fā)展前景 |
| |示例:中國移動經(jīng)營分析系統(tǒng)簡介 |
| |2- 數(shù)據(jù)倉庫概念 |
| |數(shù)據(jù)倉庫概述 |
| |數(shù)據(jù)倉庫的體系架構(gòu) |
| |3- 面向數(shù)據(jù) |
| |數(shù)據(jù)粒度 |
| |數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用領(lǐng)域和案例分析 |
| |常用數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品介紹 |
| |4- 元數(shù)據(jù)管理與ETL概述 |
| | |
| |第二章 多維數(shù)據(jù)技術(shù) |
| |1- 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)模型 |
| |2- 維度表與事實(shí)表 |
| |星型模式 |
| |雪花模式 |
| |事實(shí)星座模式 |
| |3- 聯(lián)機(jī)分析處理OLAP概述 |
| |OLAP的前端分析策略 |
| |實(shí)驗(yàn):使用OLAP工具建立及瀏覽多維數(shù)據(jù)集 |
| |4- 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的分類 |
| |5- 數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| |實(shí)例:移動通信客戶流失分析數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| |6- 數(shù)據(jù)挖掘過程CRISP-DM簡介 |
| | |
| |第三章 相關(guān)分析和因子分析 |
| |1- 主成分分析 |
| |2- 預(yù)測與回歸分析 |
| |3- 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 |
| |4- Apriori算法介紹 |
| |實(shí)例與討論:關(guān)聯(lián)規(guī)則行業(yè)應(yīng)用 |
| |5- 分類方法 |
| |決策樹 |
| |神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| |其他分類方法 |
| |各種分類方法比較 |
| |實(shí)例與討論:分類方法行業(yè)應(yīng)用 |
| | |
| |第四章 聚類分析 |
| |1- 劃分方法 |
| |2- 分層方法 |
| |3- 基于密度的方法 |
| |4- 異常分析 |
| |實(shí)例與討論:聚類行業(yè)應(yīng)用 |
| |數(shù)據(jù)挖掘模型評價(jià) 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和發(fā)展趨勢 |
| |常用數(shù)據(jù)挖掘工具介紹 |
| |實(shí)例:使用數(shù)據(jù)挖掘工具Clementine進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘建模 |
| |課程回顧與總結(jié) |
|授課語言: |中文 |


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