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          培訓課程

          數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘

          咨詢電話

          主辦單位:上海普瑞思管理咨詢有限公司  上海創(chuàng)卓商務(wù)咨詢有限公司
          時間地點:2016年03月30日-04月01日 北京
          課程費用: ¥5500/人(包括授課費、資料費、會務(wù)費、證書、午餐等)
          培訓背景
          各有關(guān)單位:
          研究所是國家專門的計算技術(shù)研究機構(gòu),同時也是中國信息化建設(shè)的重要支撐單位,中心是致力于高端IT類人才培養(yǎng)及企業(yè)內(nèi)訓的專業(yè)培訓機構(gòu)。中心憑借強大師資力量,在總結(jié)多年大型軟件開發(fā)和組織經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,自主研發(fā)出一整套課程體系,其目的是希望能夠切實幫助中國軟件企業(yè)培養(yǎng)高級軟件技術(shù)人才,提升整體研發(fā)能力。迄今為止已先后為國家培養(yǎng)了數(shù)萬名計算機專業(yè)人員,并先后為數(shù)千家大型國內(nèi)外企業(yè)進行過專門的定制培訓服務(wù)。
          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進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)運營狀況的有效信息資源、深入挖掘價值客戶信息,從而提高經(jīng)營管理決策的支撐能力和快速響應(yīng)能力,以期對紛繁變化的市場和競爭對手有足夠的洞察力、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)的目標和方向。而這一目標正是要靠IT領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能技術(shù)來實現(xiàn)和達到。
          本次培訓重在突出數(shù)據(jù)倉庫與數(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)實現(xiàn)手段,通過對實例的深入剖析解釋它們的原理。
          培訓內(nèi)容
          1、數(shù)據(jù)倉庫原理及聯(lián)機分析技術(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
          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)倉庫設(shè)計與開發(fā)
          數(shù)據(jù)倉庫分析與設(shè)計
          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
          OLAP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)倉庫的查詢與報表
          多維分析與原因分析
          實時決策與預(yù)測未來
          自動決策及其應(yīng)用介紹
          4、數(shù)據(jù)倉庫案例剖析
          移動運營商的客戶投訴聯(lián)機分析,基于Business Intelligence Dev Studio
          通過對客戶投訴詳單,設(shè)計相應(yīng)的投訴模型,建立其相應(yīng)的維度,事實表等
          通過對客戶投訴進行分類,發(fā)現(xiàn)其中的共同點以及差異,方便制定相應(yīng)計劃
          積極的應(yīng)對客戶投訴,對客戶投訴進行監(jiān)控,及時對可能導(dǎo)致的客戶進行挽留
          某公司數(shù)據(jù)倉庫決策支持系統(tǒng)
          統(tǒng)計業(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)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
          數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)與對象
          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
          從頻繁項集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)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(shù)據(jù)聚類實例-
          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)拓撲及其算法
          基于Climentine的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析實例
          師資
          楊老師:培訓中心高級講師,主要研究方向為網(wǎng)絡(luò)信息分析以及云計算相關(guān)技術(shù),長期從事通信網(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,具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。

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