 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上?！客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2019年1月26日 |
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1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
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部份程大綱 |
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- 主題 內容
第一部分：數據倉庫的概念深入
- 1.在大數據環境下數據倉庫的困境和挑戰
2.數據倉庫的體系結構多樣性解讀
3.數據倉庫與數據挖掘的關系
- 第二部分 基于SQL Server環境下的數據倉庫開發應用過程
- 1．SQL Server下的數據倉庫開發應用的特點
2．數據倉庫的規劃過程
3．數據倉庫的概念模型設計
4．數據倉庫的邏輯模型
5. 物理模型的設計
6．基于Sql Server環境下的數據倉庫的實施過程及特點
- 第三部分 數據倉庫的應用與管理
- 1．數據倉庫應用案例
電信、移動、聯通、銀行、銷售等行業的應用舉例
2．數據倉庫的運行技術管理
3．SQL SERVER下的數據倉庫的元數據管理
4. 數據倉庫工程中注意事項
- 第四部分 SQL SERVER下的ETL應用技術進階
- 1、 ETL發展背景與大數據下的SQL SERVER 的ETL技術變遷
2、 ETL過程階段重點及注意事項和經驗總結
3、 ETL特性及案例分析，如何高效實現穩定性、安全性、可擴展性、健壯性、可維護性、高可用性？
4、 大數據環境下的數據倉庫ETL體系結構如何應對變化的需求
5、 如何更好選擇ETL工具，它的評價準則怎樣？
6、 SQL SERVER 環境下的ETL的管理
1)ETL的數據質量管理
2)ETL的數據集成
3)ETL的元數據
7、 ETL展望
- 第五部分：數據挖掘及數據分析技術
- 1.數據挖掘主要分析方法：
1.聚類分析（Clustering）
2.分類分析（Classification）
3.關聯分析（Association）
4.預測分析（Prediction）
5.回歸分析
6.相關分析
7.數據比較分析
8.數據挖掘的可視化
2.數據挖掘的實施
3.分析圖形： 正態性檢驗 描述性統計 箱型圖、區間圖、時序圖 介紹
4.數據挖掘的關鍵技術:數據預處理
5.數據挖掘效果的評估
實踐：SPSS結合相應的分析算法及展示圖形
- 第六部分：構建**數據挖掘分析體系
- 1、分析團隊建設
2、分析工作管理
3、數據分析核心能力建設
4、分析工作與業務協同
- 第七部分.數據挖掘應用
- 1.數據挖掘及管理經驗
2.數據挖掘在金融、電商、運營商行業領域的應用舉例
2.1 客戶行為與潛在客戶分析
2.2 用戶信用度分析
2.3 趨勢預測
2.4新產品交叉營銷分析 等
3. 結合業務場景需求，進行數據挖掘實踐:
1.客戶細分聚類分析實踐
2.金融貸款防欺詐挖掘分析
3.金融/電商客戶流失預測挖掘分析
（以上涉及當下主流的聚類、相關、決策樹、神經網絡及回歸分析等數據挖掘算法）
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