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大數(shù)據(jù)分析與管理培訓

大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù) 的發(fā)展與展望

大數(shù)據(jù) 的參照結(jié)構(gòu)

辨析對 大數(shù)據(jù) 的誤解

數(shù)據(jù)的生命周期

大數(shù)據(jù)應用的熱點

大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建

大數(shù)據(jù)存儲概覽

大數(shù)據(jù)存儲的特點

大數(shù)據(jù)庫的基本元素

海量數(shù)據(jù)庫的開發(fā)特性

數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分析與挖掘應用

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市

大數(shù)據(jù)存儲的管理

元數(shù)據(jù)定義

元數(shù)據(jù)模型管理

粒度的組織

分割問題

數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)組織形式

建立數(shù)據(jù)質(zhì)量體系

數(shù)據(jù)的存儲訪問控制

數(shù)據(jù)的狀態(tài)監(jiān)管

設(shè)計，分析，和管理大數(shù)據(jù)庫

調(diào)查、分析數(shù)據(jù)需求

邏輯模型設(shè)計

物理模型設(shè)計

實施計劃

管控計劃

大數(shù)據(jù)存儲與平臺的選型

主流大數(shù)據(jù)支撐平臺列表

Google 的大數(shù)據(jù)解決方案

Hadoop 大數(shù)據(jù)解決方案

其他典型大數(shù)據(jù)解決方案

商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析路線圖

確定數(shù)據(jù)分析目標

分解數(shù)據(jù)分析指標

選擇數(shù)據(jù)挖掘算法

確定涉及的原始數(shù)據(jù)項目和來源

抽取、整理原始數(shù)據(jù)

使用算法進行數(shù)據(jù)分析，產(chǎn)生報告

多個數(shù)據(jù)分析報告對比，

優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘算法和數(shù)據(jù)

給出終的數(shù)據(jù)分析報告

數(shù)據(jù)處理過程

變量和數(shù)據(jù)

變量的分類及類型

數(shù)據(jù)的質(zhì)量

數(shù)據(jù)理解過程

數(shù)據(jù)準備過程

數(shù)據(jù)分析、多維分析與 DWBI

三者的理解與關(guān)系

BI 常見的數(shù)據(jù)分析方法

BI 儀表盤與實例演示

數(shù)據(jù)展現(xiàn)與可視化

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

關(guān)聯(lián)規(guī)則

預測及分類技術(shù)

聚類分析

其他的數(shù)據(jù)挖掘方法

數(shù)據(jù)挖掘效果的評估