课程编号：

20140124077

授课课时:

2天

授课条件：

学员必须具有基本的计算机操作知识

内容摘要：

**章 商务智能概述

1- 商务智能简介

       商务智能应用领域

       商务智能发展前景

       示例：中国移动经营分析系统简介

2- 数据仓库概念

       数据仓库概述 

       数据仓库的体系架构

3- 面向数据

       数据粒度

       数据仓库的应用领域和案例分析

       常用数据仓库产品介绍

4- 元数据管理与ETL概述

第二章 多维数据技术

1- 数据仓库与数据模型

  2- 维度表与事实表

星型模式

雪花模式

事实星座模式

3- 联机分析处理OLAP概述

OLAP的前端分析策略

        实验：使用OLAP工具建立及浏览多维数据集

4- 数据挖掘系统的分类

5- 数据挖掘中的数据预处理

        实例：移动通信客户流失分析数据预处理

6- 数据挖掘过程CRISP-DM简介

第三章 相关分析和因子分析

  1- 主成分分析

  2- 预测与回归分析

  3- 关联规则挖掘

4- Apriori算法介绍

       实例与讨论：关联规则行业应用

5- 分类方法

       决策树

       神经网络

       其他分类方法

       各种分类方法比较

       实例与讨论：分类方法行业应用

第四章 聚类分析

 1- 划分方法

 2- 分层方法

 3- 基于密度的方法

 4- 异常分析

      实例与讨论：聚类行业应用

      数据挖掘模型评价 数据挖掘的应用和发展趋势

      常用数据挖掘工具介绍

      实例：使用数据挖掘工具Clementine进行数据挖掘建模

 课程回顾与总结

授课语言：

中文