数据仓库管理人员、建模人员，分析人员和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员。

各有关单位：

数据仓库和商务智能技术来实现和达到。

本次培训重在突出数据仓库与数据挖掘决策支持的本质，介绍数据挖掘的各种方法、技术实现手段，通过对实例的深入剖析解释它们的原理。

师资

杨老师： 主要研究方向为网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，具有丰富的工程实践及软件研发经验。

课程大纲

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

证书

培训结束，颁发“数据仓库与数据挖掘”结业证书。

六、费用

线下培训费：5900元/人（含教材、证书、午餐、学习用具等）。住宿协助安排，费用自理。

线上培训费：4700元/人（含电子版讲义、证书等）。