 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：【上海】同濟大學(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 |
| 實驗設備 |
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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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- 培訓目標：
了解數據挖掘
了解數據倉庫
數據挖掘應用實例
深入理解數據倉庫的結構
數據倉庫的清理
數據倉庫系統的設計
數據倉庫數據的訪問
數據倉庫的應用
數據預處理的目的
數據清理
數據集成和變換
數據歸約
廣義知識
關聯知識
分類知識
預測型知識
偏差型知識
神經網絡算法
使用候選項集找頻繁項集（Apriori）算法
決策樹算法
聚類分析
SQL Server 2000數據挖掘工具應用
SPSS數據挖掘工具應用
決策樹算法
實例開發
培訓內容：
初識數據挖掘
數據挖掘的產生
數據挖掘的應用價值
數據挖掘的發展過程
數據挖掘的定義
初識數據倉庫
數據倉庫的產生
數據倉庫的應用價值
數據倉庫的發展過程
數據倉庫的定義
數據倉庫與數據挖掘的關系
進一步理解數據挖掘
數據挖掘的功能
數據挖掘常用技術
數據挖掘的過程
數據挖掘應用實例
應用領域
典型案例
數據挖掘的發展趨勢
數據挖掘研究方向
數據挖掘應用的熱點
進一步深入理解數據倉庫的定義
數據倉庫的數據是面向主題的
數據倉庫的數據是集成的
數據倉庫的數據是不可更新的
數據倉庫的數據是隨時間不斷變化的
數據倉庫的結構
元數據
粒度的概念
分割問題
數據倉庫中的數據組織形式
數據倉庫的清理
數據倉庫系統的設計
數據倉庫系統設計方法
數據倉庫設計的三級數據模型
提高數據倉庫的性能
數據倉庫設計步驟
數據倉庫數據的訪問
數據倉庫數據的直接訪問
數據倉庫數據的間接訪問
數據倉庫的應用
數據倉庫的主要應用領域
數據倉庫應用實例
數據預處理的目的
原始數據中存在的問題
數據預處理的方法和功能
數據清理
處理空缺值
噪聲數據的處理
數據集成和變換
數據集成
數據變換
數據歸約
數據歸約的方法
數據立方體聚集
維歸約
數據壓縮
數值歸約
離散化與概念分層生成
廣義知識
廣義知識的概念
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關聯知識的發現方法
關聯規則應用實例
分類知識
分類知識的概念
分類知識的發現方法
分類知識應用實例
預測型知識
預測型知識的概念
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預測型知識應用實例
偏差型知識
偏差型知識的概念
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神經網絡算法
神經網絡的概念
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基于神經網絡的算法
使用候選項集找頻繁項集（Apriori）算法
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Apriori算法
從頻繁項集產生關聯規則
決策樹算法
信息論的基本原理
ID3算法
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聚類分析
聚類分析的概念
聚類分析中的數據類型
幾種主要的聚類分析方法
聚類分析算法
SQL Server 2000數據挖掘工具應用
安裝要求
安裝過程
Analysis Services功能介紹
Analysis Services的優點
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聚類模型
SPSS數據挖掘工具應用
安裝SPSS Clementine
SPSS Clementine 8.0工作環境介紹
Clementine應用的結構
Clementine的使用
挖掘模型的建立和執行
決策樹算法
實例背景
數據挖掘中的分類算法
決策樹的概念
實例開發
實例開發前的準備
實例的系統結構
決策樹算法模塊
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