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

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
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
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