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数据挖掘原理、案例、工具与应用培训

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 培训目标:
    了解数据挖掘基本概念及方法论
    了解数据挖掘商业价值
    掌握数据挖掘建模的主要方法
    学习数据挖掘的实际应用方法
    学习主流的数据挖掘工具

    培训内容:
    专题
    授课内容
    简述
  • 数据挖掘基础知识
    内容一:数据挖掘基本概念
    1、 数据挖掘的来源
    2、 数据挖掘的定义
    3、 数据挖掘的应用领域
    4、 数据挖掘的
    内容二:BI的架构
    1、BI体系介绍
    2、数据仓库介绍
    3、ETL介绍
    4、多维数据库介绍
    5、前端展现介绍
    6、数据挖掘模型介绍
    内容三:数据挖掘工具介绍
    1、ETL工具和数据预处理工具介绍
    2、SPSS工具介绍
    3、SAS工具介绍
    4、SSAS工具介绍
    内容四、数据挖掘在行业中的应用
    1、现代企业数据挖掘需求概述
    2、电信行业案例分析
    3、金融行业案例研究
    4、销售行业案例分析
    5、BI系统数据更新与维护

    介绍数据挖掘基本概念,BI体系架构, 数据挖掘工具介绍及其应用,针对行业提供行业解决方案和案例分析。
  • 数据挖掘架构设计与完整流程详解
    内容一:九种数据挖掘算法
    1、 九种挖掘算法应用的背景
    2、 决策树算法与模型设计
    3、 聚类算法与模型设计
    4、 关联规则算法与模型设计
    5、 贝叶斯算法与模型设计
    6、 时间序列算法与模型设计
    7、 其他挖掘算法与模型设计
    内容二:常用挖掘模型详解
    1、决策树算法详解及工具实现
    2、聚类算法详解及工具实现
    3、关联规则算法详解及工具实现
    4、贝叶斯算法详解及工具实现
    5、时间序列算法详解及工具实现
    6、数据挖掘模型评估
    内容三:数据挖掘的流程
    1、数据清洗准备
    2、数据预处理
    3、选择数据挖掘模型
    4、数据挖掘模型训练
    5、更新算法模型
    6、模型评估
    7、部署与应用
    内容四:DMX语言
    1、DMX语法结构
    2、使用DMX创建挖掘模型
    3、使用DMX将挖掘结果导出
    4、使用DMX进行挖掘模型参数设置

    九种数据挖掘算法与模型详解,数据挖掘的设计与实施流程,数据挖掘查询语言的使用等,重点对决策树算法、关联规则算法、聚类算法等给出详细设计和处理流程。
  • 数据挖掘项目案例分析
    内容一:中国电信数据挖掘项目
    1、项目介绍
    2、复杂多系统多数据源的特点
    3、ODS的使用
    4、整体项目架构设计
    5、数据挖掘算法选取
    6、数据挖掘模型设计
    7、数据挖掘处理流程
    8、数据抽取策略的制定
    8、挖掘模型的更新技巧
    内容二:MSN数据挖掘项目
    1、项目介绍
    2、项目中的海量数据
    3、数据挖掘算法
    4、数据挖掘模型构建
    5、数据的预处理技术
    6、对挖掘模型进行训练
    7、展示数据挖掘模型结果
    8、数据挖掘模型评估
    内容三:AdventureWorks整体项目案例
    1、案例介绍
    2、ETL流程详解
    3、OLAP流程详解
    4、前端报表流程详解
    5、数据挖掘流程详解

    大型数据仓库与数据挖掘项目设计和实施,重点对项目架构设计和数据完整处理流程做重点分析和详细介绍,针对大型数据挖掘项目,提供了完备的解决方案,给出完整设计思路和数据处理技术应用。
  • 数据挖掘工具操作与使用
    内容一:SPSS工具操作与使用
    1、SPSS工具基本介绍
    2、数据清洗与整合功能
    3、建立挖掘模型流程
    4、训练和处理挖掘模型
    5、使用相关控件
    6、使用SPSS解决业务问题
    内容二:SAS工具操作与使用
    1、SAS基本介绍
    2、SAS中的控件
    3、SAS中训练和处理挖掘模型
    4、SAS使用中需要注意的问题
    5、SAS操作技巧与实践经验
    内容三:SSAS中的挖掘模型
    1、SSAS中的数据挖掘模型介绍
    2、使用SSAS建立挖掘模型
    3、使用SSAS训练挖掘模型
    4、使用SSAS展现挖掘结果
    5、使用SSAS与SSIS将挖掘结果导出
 

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