課程描述
本課程介紹了商務智能(數據倉庫、OLAP、數據挖掘)基本理論和實際應用技術。重點介紹了數據倉庫技術、多維數據模型技術、以及數據挖掘原理與應用,課程還介紹了數據挖掘在行業中的應用狀況、案例與主流工具。
課程目標
完成此門課程,學員將具備以下能力:
了解商務智能基本理論
了解數據倉庫概念和技術
了解多維數據模型技術及OLAP理論及工具
了解數據挖掘常用算法及應用場合
了解商務智能領域主流產品及工具
能夠運用本課所學知識,使用商務智能技術輔助業務分析
培訓對象
本課程是為有興趣建立或理解商務智能系統,包括決策支持系統、聯機分析處理OLAP、數據挖掘的技術人員而開發的培訓。也適用于業務人員及市場人員。
商務智能概述
商務智能簡介
商務智能應用領域
商務智能發展前景
示例:
數據倉庫概述
數據倉庫的體系架構
面向主題
數據粒度
數據倉庫的應用領域和案例分析
常用數據倉庫產品介紹
元數據管理與ETL概述
多維數據技術
數據倉庫與數據模型
維度表與事實表
星型模式/雪花模式/事實星座模式
聯機分析處理OLAP概述
OLAP的前端分析策略
實驗:使用OLAP工具建立及瀏覽多維數據集
數據挖掘簡介
數據挖掘系統的分類
數據挖掘中的數據預處理
常用數據挖掘算法與應用
數據挖掘過程CRISP-DM簡介
實例:使用數據挖掘工具Clementine進行數據挖掘建模