“数据仓库与数据挖掘”培训课程

一、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