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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
上课地点：【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【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 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
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| 实验设备 |
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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,免费提供课后答疑。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
培训内容
1、数据仓库原理及联机分析技术介绍
数据仓库结构体系，数据仓库数据模型
数据抽取、转换和装载，元数据管理
OLAP概念及其数据模型
多维数据的显示
2、数据仓库设计与开发
数据仓库分析与设计
数据仓库开发过程
数据仓库技术与开发的困难
OLAP的多维数据分析
3、基于数据仓库的决策支持系统
基于数据仓库的查询与报表
多维分析与原因分析
实时决策与预测未来
自动决策及其应用介绍
4、数据仓库案例剖析
移动运营商的客户投诉联机分析，基于Business Intelligence Dev Studio
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
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
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
某公司数据仓库决策支持系统
统计业数据仓库系统
沃尔玛数据仓库系统
5、数据挖掘与知识发现
数据挖掘的任务与对象
数据挖掘方法
数据挖掘相关技术
6、关联分析算法及其案例
关联规则的分类
Aprior算法详解
从频繁项集产生关联规则
基于Climentine的购物篮实例分析-
7、聚类分析算法及其案例
聚类分析的概念
主要的聚类方法
K-means算法详解
基于Climentine的用户数据聚类实例-
8、其它数据挖掘算法介绍
决策树算法
ID3算法
由决策树提取分类规则
基于Climentine的决策树分析实例
神经网络算法
神经网络的概念
网络拓扑及其算法
基于Climentine的神经网络分析实例 |
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