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中國(guó)企業(yè)培訓(xùn)講師
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘
 
講師:楊老師 瀏覽次數(shù):2576

課程描述INTRODUCTION

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)培訓(xùn)

· 倉(cāng)儲(chǔ)主管

培訓(xùn)講師:楊老師    課程價(jià)格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):3天   

日程安排SCHEDULE

課程大綱Syllabus

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)培訓(xùn)課程介紹
隨著近年來數(shù)據(jù)資源的日益豐富,從數(shù)據(jù)資源提取信息和知識(shí)進(jìn)行輔助決策非常必要。如何從企業(yè)內(nèi)部眾多的信息系統(tǒng)中提取真正反映企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況的有效信息資源、深入挖掘價(jià)值客戶信息,從而提高經(jīng)營(yíng)管理決策的支撐能力和快速響應(yīng)能力,以期對(duì)紛繁變化的市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有足夠的洞察力、掌控力和預(yù)判力,成為企業(yè)下一階段信息系統(tǒng)建設(shè)的目標(biāo)和方向。而這一目標(biāo)正是要靠IT領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商務(wù)智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)和達(dá)到。
本次培訓(xùn)重在突出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘決策支持的本質(zhì),介紹數(shù)據(jù)挖掘的各種方法、技術(shù)實(shí)現(xiàn)手段,通過對(duì)實(shí)例的深入剖析解釋它們的原理。
培訓(xùn)內(nèi)容
1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原理及聯(lián)機(jī)分析技術(shù)介紹
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)體系,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)模型
數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和裝載,元數(shù)據(jù)管理
OLAP概念及其數(shù)據(jù)模型
多維數(shù)據(jù)的顯示
2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)與開發(fā)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析與設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)過程
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)與開發(fā)的困難
OLAP的多維數(shù)據(jù)分析
3、基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)
基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢與報(bào)表
多維分析與原因分析
實(shí)時(shí)決策與預(yù)測(cè)未來
自動(dòng)決策及其應(yīng)用介紹
4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)案例剖析
移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的客戶投訴聯(lián)機(jī)分析,基于Business Intelligence Dev Studio
通過對(duì)客戶投訴詳單,設(shè)計(jì)相應(yīng)的投訴模型,建立其相應(yīng)的維度,事實(shí)表等
通過對(duì)客戶投訴進(jìn)行分類,發(fā)現(xiàn)其中的共同點(diǎn)以及差異,方便制定相應(yīng)計(jì)劃
積極的應(yīng)對(duì)客戶投訴,對(duì)客戶投訴進(jìn)行監(jiān)控,及時(shí)對(duì)可能導(dǎo)致的客戶進(jìn)行挽留
某公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)決策支持系統(tǒng)
統(tǒng)計(jì)業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)
沃爾瑪數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)
5、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)與對(duì)象
數(shù)據(jù)挖掘方法
數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)
6、關(guān)聯(lián)分析算法及其案例
關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類
Aprior算法詳解
從頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則
基于Climentine的購(gòu)物籃實(shí)例分析-
7、聚類分析算法及其案例
聚類分析的概念
主要的聚類方法
K-means算法詳解
基于Climentine的用戶數(shù)據(jù)聚類實(shí)例-
8、其它數(shù)據(jù)挖掘算法介紹
決策樹算法
ID3算法
由決策樹提取分類規(guī)則
基于Climentine的決策樹分析實(shí)例
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念
網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼捌渌惴?br /> 基于Climentine的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)例
專家介紹
楊老師:高級(jí)講師,主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)信息分析以及云計(jì)算相關(guān)技術(shù),長(zhǎng)期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息處理、商務(wù)智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作,具有豐富的工程實(shí)踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。


轉(zhuǎn)載:http://www.hyjc688.com/gkk_detail/11035.html

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    參加課程:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

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