      數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)

1、數(shù)據(jù)倉庫原理及聯(lián)機(jī)分析技術(shù)介紹

? 數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)體系，數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型

? 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和裝載，元數(shù)據(jù)管理

? 0LAP概念及其數(shù)據(jù)模型

? 多維數(shù)據(jù)的顯示

2、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與開發(fā)

? 數(shù)據(jù)倉庫分析與設(shè)計(jì)

? 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)過程

? 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)與開發(fā)的困難

? 0LAP的多維數(shù)據(jù)分析

3、基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)

? 基于數(shù)據(jù)倉庫的查詢與報(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)倉庫案例剖析

? 移動(dòng)運(yùn)營商的客戶投訴聯(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)倉庫決策支持系統(tǒng)

? 統(tǒng)計(jì)業(yè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)

? 沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫系統(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

l ID3算法

l 由決策樹提取分類規(guī)則

l 基于Climentine的決策樹分析實(shí)例

? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

l 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念

l 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼捌渌惴?/p>

l 基于Climentine的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)例