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专题课程

数据仓库与数据挖掘

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编辑日期 2018-06-14  阅读次数:1388 次



【目标收益】

掌握商务智能基本理论

掌握数据仓库概念和技术

掌握多维数据模型技术及OLAP理论及工具

掌握数据挖掘常用算法及应用场合

掌握数据挖掘在行业中的应用

熟悉商务智能领域主流产品及工具

能够运用本课所学知识,使用商务智能技术辅助业务分析

本课程介绍了商务智能(数据仓库、OLAP、数据挖掘)基本理论和实际应用技术。着重介绍了数据仓库技术、多维数据模型技术、以及数据挖掘常用算法,课程以通信领域为例,介绍了数据挖掘在行业中的应用状况、案例与主流工具。

 

【培训对象】

企业的各类管理人员,包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会计人员;销售总监、销售经理、销售主管、销售人员;生产经理、生产管理人员;人力资源经理、人力资源主管;审计经理、审计主管;及其他相关管理人员等。

 

【培训时长】

2


【课程大纲】

 

课程编号:

20140124077

授课课时:

2

授课条件:

学员必须具有基本的计算机操作知识

内容摘要:

 

第一章 商务智能概述

1- 商务智能简介

       商务智能应用领域

       商务智能发展前景

       示例:中国移动经营分析系统简介

2- 数据仓库概念

       数据仓库概述

       数据仓库的体系架构

3- 面向数据

       数据粒度

       数据仓库的应用领域和案例分析

       常用数据仓库产品介绍

4- 元数据管理与ETL概述

 

第二章 多维数据技术

1- 数据仓库与数据模型

  2- 维度表与事实表

星型模式

雪花模式

事实星座模式

3- 联机分析处理OLAP概述

OLAP的前端分析策略

        实验:使用OLAP工具建立及浏览多维数据集

4- 数据挖掘系统的分类

5- 数据挖掘中的数据预处理

        实例:移动通信客户流失分析数据预处理

6- 数据挖掘过程CRISP-DM简介

 

第三章 相关分析和因子分析

  1- 主成分分析

  2- 预测与回归分析

  3- 关联规则挖掘

4- Apriori算法介绍

       实例与讨论:关联规则行业应用

5- 分类方法

       决策树

       神经网络

       其他分类方法

       各种分类方法比较

       实例与讨论:分类方法行业应用

 

第四章 聚类分析

 1- 划分方法

 2- 分层方法

 3- 基于密度的方法

 4- 异常分析

      实例与讨论:聚类行业应用

      数据挖掘模型评价 数据挖掘的应用和发展趋势

      常用数据挖掘工具介绍

      实例:使用数据挖掘工具Clementine进行数据挖掘建模

 课程回顾与总结

 

授课语言:

中文