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中培热线 >> 公开课程 >> 综合管理 >> 数据仓库与数据挖掘(结合SPSS和WEKA案例)
数据仓库与数据挖掘(结合SPSS和WEKA案例)
培训时间:2020年11月24日2020年11月25日 该课程的其它培训场次:
培训地点:北京
培训讲师:杨老师
培训价格:5900 元/位
参会学员: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。

56;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)。

培训内容

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)。
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 ɨ

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  656;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,设计相应的投诉模我单位共计 * 人,报名参加2020-11-24开始,在北京举办的数据仓库与数据挖掘(结合SPSS和WEKA案例)(课程编号:201109)。
  单位名称: *  联 系 人: *
  联系电话: -  *  电子邮件: *
  移动电话:    联系传真: - *
  请问是否需要预订酒店(费用自理): 不需要 需要标单 需要标双 共 间房,住 天,入住日期
  支付方式: 现金支付 转账支付 暂未确定
  其他备注:
* 注:本次课程虽已过期,但您可以留下联系方式,近期巡回开课的时候我们会通知您!
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