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數(shù)據(jù)庫(kù)與商業(yè)智能培訓(xùn)

第1章 導(dǎo)論&第2章 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介

1-1 商業(yè)智能

1-2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

1-3 數(shù)據(jù)挖掘

2-1 數(shù)據(jù)挖掘是怎樣工作的

2-2 數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)據(jù)查詢

2-3 數(shù)據(jù)挖掘的功能

第3章 數(shù)據(jù)挖掘的主要方法

3-1 決策樹

3-2 關(guān)聯(lián)規(guī)則

3-3 K-平均值算法

3-4 遺傳學(xué)習(xí)

3-5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第3周 第4章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

4-1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義

4-2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)

4-3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)（1）

DM-1 基于SQLServer的數(shù)據(jù)分析環(huán)境

DM-2 決策樹算法應(yīng)用場(chǎng)景

DM-3 決策樹算法應(yīng)用示例

決策樹算法應(yīng)用上機(jī)實(shí)踐

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)（2）

DM-4 貝葉斯算法應(yīng)用場(chǎng)景與示例

DM-5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用場(chǎng)景與示例

DM-6 邏輯回歸算法應(yīng)用場(chǎng)景與示例

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)（3）

DM-7 聚類算法應(yīng)用場(chǎng)景與示例

DM-8 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應(yīng)用場(chǎng)景

DM-9 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應(yīng)用示例

關(guān)聯(lián)規(guī)則上機(jī)實(shí)踐

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)（4）

DM-10 順序分析和聚類分析算法應(yīng)用場(chǎng)景

DM-11 順序分析和聚類分析算法應(yīng)用示例

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)（5）

DM-12 時(shí)序算法應(yīng)用場(chǎng)景

DM-13 時(shí)序算法應(yīng)用示例

OLAP實(shí)戰(zhàn)（1）

OLAP-4修改度量值、屬性和層次結(jié)構(gòu)

OLAP-1 多維數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介

OLAP-2 數(shù)據(jù)源視圖和多維數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建

OLAP-3 多維數(shù)據(jù)集的部署和瀏覽

OLAP實(shí)戰(zhàn)（2）

OLAP-5 定義高級(jí)屬性和維度屬性

OLAP-6 定義計(jì)算、維度和度量值組之間的關(guān)系

OLAP-7定義鉆取操作、透視、翻譯

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理的必要性

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等

數(shù)據(jù)預(yù)處理小測(cè)