课程目录: 数据库与商业智能培训

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课程大纲:

数据库与商业智能培训

 

 

 

第1章 导论&第2章 数据挖掘简介

1-1 商业智能

1-2 数据仓库

1-3 数据挖掘

2-1 数据挖掘是怎样工作的

2-2 数据挖掘还是数据查询

2-3 数据挖掘的功能

第3章 数据挖掘的主要方法

3-1 决策树

3-2 关联规则

3-3 K-平均值算法

3-4 遗传学习

3-5 神经网络

第3周 第4章 数据仓库

4-1 数据仓库的定义

4-2 数据仓库的结构

4-3 数据仓库系统的设计

数据挖掘实战(1)

DM-1 基于SQLServer的数据分析环境

DM-2 决策树算法应用场景

DM-3 决策树算法应用示例

决策树算法应用上机实践

数据挖掘实战(2)

DM-4 贝叶斯算法应用场景与示例

DM-5 神经网络算法应用场景与示例

DM-6 逻辑回归算法应用场景与示例

数据挖掘实战(3)

DM-7 聚类算法应用场景与示例

DM-8 关联规则算法应用场景

DM-9 关联规则算法应用示例

关联规则上机实践

数据挖掘实战(4)

DM-10 顺序分析和聚类分析算法应用场景

DM-11 顺序分析和聚类分析算法应用示例

数据挖掘实战(5)

DM-12 时序算法应用场景

DM-13 时序算法应用示例

OLAP实战(1)

OLAP-4修改度量值、属性和层次结构

OLAP-1 多维数据分析简介

OLAP-2 数据源视图和多维数据集的创建

OLAP-3 多维数据集的部署和浏览

OLAP实战(2)

OLAP-5 定义高级属性和维度属性

OLAP-6 定义计算、维度和度量值组之间的关系

OLAP-7定义钻取操作、透视、翻译

数据预处理

数据预处理的必要性

数据清洗

数据集成

数据转换等

数据预处理小测