镇江只枚物联网科技有限公司

數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)課程介紹
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(xùn)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(xùn)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
專家介紹
楊老師：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。