数据仓库与数据挖掘

培训对象

数据仓库管理人员、建模人员，分析人员和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员。

 

二、师资

杨老师：中科院计算所培训中心高级讲师，主要研究方向为网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，具有丰富的工程实践及软件研发经验。

 

三、培训内容

1、数据仓库原理及联机分析技术介绍

Ø  数据仓库结构体系，数据仓库数据模型

Ø  数据抽取、转换和装载，元数据管理

Ø  OLAP概念及其数据模型

Ø  多维数据的显示

2、数据仓库设计与开发

Ø  数据仓库分析与设计

Ø  数据仓库开发过程

Ø  数据仓库技术与开发的困难

Ø  OLAP的多维数据分析

3、基于数据仓库的决策支持系统

Ø  基于数据仓库的查询与报表

Ø  多维分析与原因分析

Ø  实时决策与预测未来

Ø  自动决策及其应用介绍

4、数据仓库案例剖析

Ø  移动运营商的客户投诉联机分析，基于Business Intelligence Dev Studio

Ø  通过对客户投诉详单，设计相应的投诉模型，建立其相应的维度，事实表等

Ø  通过对客户投诉进行分类，发现其中的共同点以及差异，方便制定相应计划

Ø  积极的应对客户投诉，对客户投诉进行监控，及时对可能导致的客户进行挽留

Ø  某公司数据仓库决策支持系统

Ø  统计业数据仓库系统

Ø  沃尔玛数据仓库系统

5、数据挖掘与知识发现

Ø  数据挖掘的任务与对象

Ø  数据挖掘方法

Ø  数据挖掘相关技术

6、关联分析算法及其案例

Ø  关联规则的分类

Ø  Aprior算法详解

Ø  从频繁项集产生关联规则

Ø  基于Climentine的购物篮实例分析-

7、聚类分析算法及其案例

Ø  聚类分析的概念

Ø  主要的聚类方法

Ø  K-means算法详解

Ø  基于Climentine的用户数据聚类实例-

8、其它数据挖掘算法介绍

Ø  决策树算法

l  ID3算法

l  由决策树提取分类规则

l  基于Climentine的决策树分析实例

Ø  神经网络算法

l  神经网络的概念

l  网络拓扑及其算法

l  基于Climentine的神经网络分析实例