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     數據庫與商業(yè)智能培訓

第1章 導論&第2章 數據挖掘簡介

1-1 商業(yè)智能

1-2 數據倉庫

1-3 數據挖掘

2-1 數據挖掘是怎樣工作的

2-2 數據挖掘還是數據查詢

2-3 數據挖掘的功能

第3章 數據挖掘的主要方法

3-1 決策樹

3-2 關聯規(guī)則

3-3 K-平均值算法

3-4 遺傳學習

3-5 神經網絡

第4章 數據倉庫

4-1 數據倉庫的定義

4-2 數據倉庫的結構

4-3 數據倉庫系統(tǒng)的設計

數據挖掘實戰(zhàn)（1）

DM-1 基于SQLServer的數據分析環(huán)境

DM-2 決策樹算法應用場景

DM-3 決策樹算法應用示例

決策樹算法應用上機實踐

數據挖掘實戰(zhàn)（2）

DM-4 貝葉斯算法應用場景與示例

DM-5 神經網絡算法應用場景與示例

DM-6 邏輯回歸算法應用場景與示例
數據挖掘實戰(zhàn)（3）

DM-7 聚類算法應用場景與示例

DM-8 關聯規(guī)則算法應用場景

DM-9 關聯規(guī)則算法應用示例

關聯規(guī)則上機實踐

第7周 數據挖掘實戰(zhàn)（4）

DM-10 順序分析和聚類分析算法應用場景

DM-11 順序分析和聚類分析算法應用示例

數據挖掘實戰(zhàn)（5）

DM-12 時序算法應用場景

DM-13 時序算法應用示例
OLAP實戰(zhàn)（1）

OLAP-1 多維數據分析簡介

OLAP-2 數據源視圖和多維數據集的創(chuàng)建

OLAP-3 多維數據集的部署和瀏覽

OLAP-4修改度量值、屬性和層次結構
OLAP實戰(zhàn)（2）

OLAP-5 定義高級屬性和維度屬性

OLAP-6 定義計算、維度和度量值組之間的關系

OLAP-7定義鉆取操作、透視、翻譯

第11周 數據預處理

數據預處理的必要性

數據清洗

數據集成

數據轉換等

數據預處理小測