课程培训
数据仓库和数据挖掘培训课程

 培训目标:

 

  • 了解数据挖掘
  • 了解数据仓库
  • 数据挖掘应用实例
  • 深入理解数据仓库的结构
  • 数据仓库的清理
  • 数据仓库系统的设计
  • 数据仓库数据的访问
  • 数据仓库的应用
  • 数据预处理的目的
  • 数据清理
  • 数据集成和变换
  • 数据归约
  • 广义知识
  • 关联知识
  • 分类知识
  • 预测型知识
  • 偏差型知识
  • 神经网络算法
  • 使用候选项集找频繁项集(Apriori)算法
  • 决策树算法
  • 聚类分析
  • SQL Server 2000数据挖掘工具应用
  • SPSS数据挖掘工具应用
  • 决策树算法
  • 实例开发

培训内容

 

初识数据挖掘
  • 数据挖掘的产生
  • 数据挖掘的应用价值
  • 数据挖掘的发展过程
  • 数据挖掘的定义
初识数据仓库
  • 数据仓库的产生
  • 数据仓库的应用价值
  • 数据仓库的发展过程
  • 数据仓库的定义
  • 数据仓库与数据挖掘的关系
进一步理解数据挖掘
  • 数据挖掘的功能
  • 数据挖掘常用技术
  • 数据挖掘的过程
数据挖掘应用实例
  • 应用领域
  • 典型案例
数据挖掘的发展趋势
  • 数据挖掘研究方向
  • 数据挖掘应用的热点
进一步深入理解数据仓库的定义
  • 数据仓库的数据是面向主题的
  • 数据仓库的数据是集成的
  • 数据仓库的数据是不可更新的
  • 数据仓库的数据是随时间不断变化的
数据仓库的结构
  • 元数据
  • 粒度的概念
  • 分割问题
  • 数据仓库中的数据组织形式
数据仓库的清理
数据仓库系统的设计
  • 数据仓库系统设计方法
  • 数据仓库设计的三级数据模型
  • 提高数据仓库的性能
  • 数据仓库设计步骤
数据仓库数据的访问
  • 数据仓库数据的直接访问
  • 数据仓库数据的间接访问
数据仓库的应用
  • 数据仓库的主要应用领域
  • 数据仓库应用实例
数据预处理的目的
  • 原始数据中存在的问题
  • 数据预处理的方法和功能
数据清理
  • 处理空缺值
  • 噪声数据的处理
数据集成和变换
  • 数据集成
  • 数据变换
数据归约
  • 数据归约的方法
  • 数据立方体聚集
  • 维归约
  • 数据压缩
  • 数值归约
  • 离散化与概念分层生成
广义知识
  • 广义知识的概念
  • 广义知识的发现方法
关联知识
  • 关联知识的概念
  • 关联知识的发现方法
  • 关联规则应用实例
分类知识
  • 分类知识的概念
  • 分类知识的发现方法
  • 分类知识应用实例
预测型知识
  • 预测型知识的概念
  • 预测型知识的发现方法
  • 预测型知识应用实例
偏差型知识
  • 偏差型知识的概念
  • 偏差型知识的发现方法
神经网络算法
  • 神经网络的概念
  • 神经网络的计算机模型
  • 定义神经网络拓扑
  • 基于神经网络的算法
使用候选项集找频繁项集(Apriori)算法
  • 关联规则的分类
  • Apriori算法
  • 从频繁项集产生关联规则
决策树算法
  • 信息论的基本原理
  • ID3算法
  • 树剪枝
  • 由决策树提取分类规则
聚类分析
  • 聚类分析的概念
  • 聚类分析中的数据类型
  • 几种主要的聚类分析方法
  • 聚类分析算法
SQL Server 2000数据挖掘工具应用
  • 安装要求
  • 安装过程
  • Analysis Services功能介绍
  • Analysis Services的优点
  • 创建数据挖掘模型
  • 查看和分析挖掘结果
  • 聚类模型
SPSS数据挖掘工具应用
  • 安装SPSS Clementine
  • SPSS Clementine 8.0工作环境介绍
  • Clementine应用的结构
  • Clementine的使用
  • 挖掘模型的建立和执行
决策树算法
  • 实例背景
  • 数据挖掘中的分类算法
  • 决策树的概念
实例开发
  • 实例开发前的准备
  • 实例的系统结构
  • 决策树算法模块
  • 算法的程序实现
     



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