課程大綱： 數據倉庫與數據挖掘培訓
1、數據倉庫原理及聯機分析技術介紹
數據倉庫結構體系，數據倉庫數據模型
數據抽取、轉換和裝載，元數據管理
0LAP概念及其數據模型
多維數據的顯示
2、數據倉庫設計與開發
數據倉庫分析與設計
數據倉庫開發過程
數據倉庫技術與開發的困難
0LAP的多維數據分析
3、基于數據倉庫的決策支持系統
基于數據倉庫的查詢與報表
多維分析與原因分析
實時決策與預測未來
自動決策及其應用介紹
4、數據倉庫案例剖析
移動運營商的客戶投訴聯機分析，基于Business Intelligence Dev Studio
通過對客戶投訴詳單，設計相應的投訴模型，建立其相應的維度，事實表等
通過對客戶投訴進行分類，發現其中的共同點以及差異，方便制定相應計劃
積極的應對客戶投訴，對客戶投訴進行監控，及時對可能導致的客戶進行挽留
某公司數據倉庫決策支持系統
統計業數據倉庫系統
沃爾瑪數據倉庫系統
5、數據挖掘與知識發現
數據挖掘的任務與對象
數據挖掘方法
數據挖掘相關技術
6、關聯分析算法及其案例
關聯規則的分類
Aprior算法詳解
從頻繁項集產生關聯規則
基于Climentine的購物籃實例分析-
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的用戶數據聚類實例-
8、其它數據挖掘算法介紹
決策樹算法
ID3算法
由決策樹提取分類規則
基于Climentine的決策樹分析實例
神經網絡算法
神經網絡的概念
網絡拓撲及其算法
基于Climentine的神經網絡分析實例
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