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        數據挖掘原理、案例、工具與應用培訓

         
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              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....
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          質量保障

               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、免費提供課后技術支持,保障培訓效果。
               3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

        部份程大綱
         
        • 培訓目標:
          了解數據挖掘基本概念及方法論
          了解數據挖掘商業價值
          掌握數據挖掘建模的主要方法
          學習數據挖掘的實際應用方法
          學習主流的數據挖掘工具

          培訓內容:
          專題
          授課內容
          簡述
        • 數據挖掘基礎知識
          內容一:數據挖掘基本概念
          1、 數據挖掘的來源
          2、 數據挖掘的定義
          3、 數據挖掘的應用領域
          4、 數據挖掘的
          內容二:BI的架構
          1、BI體系介紹
          2、數據倉庫介紹
          3、ETL介紹
          4、多維數據庫介紹
          5、前端展現介紹
          6、數據挖掘模型介紹
          內容三:數據挖掘工具介紹
          1、ETL工具和數據預處理工具介紹
          2、SPSS工具介紹
          3、SAS工具介紹
          4、SSAS工具介紹
          內容四、數據挖掘在行業中的應用
          1、現代企業數據挖掘需求概述
          2、電信行業案例分析
          3、金融行業案例研究
          4、銷售行業案例分析
          5、BI系統數據更新與維護

          介紹數據挖掘基本概念,BI體系架構, 數據挖掘工具介紹及其應用,針對行業提供行業解決方案和案例分析。
        • 數據挖掘架構設計與完整流程詳解
          內容一:九種數據挖掘算法
          1、 九種挖掘算法應用的背景
          2、 決策樹算法與模型設計
          3、 聚類算法與模型設計
          4、 關聯規則算法與模型設計
          5、 貝葉斯算法與模型設計
          6、 時間序列算法與模型設計
          7、 其他挖掘算法與模型設計
          內容二:常用挖掘模型詳解
          1、決策樹算法詳解及工具實現
          2、聚類算法詳解及工具實現
          3、關聯規則算法詳解及工具實現
          4、貝葉斯算法詳解及工具實現
          5、時間序列算法詳解及工具實現
          6、數據挖掘模型評估
          內容三:數據挖掘的流程
          1、數據清洗準備
          2、數據預處理
          3、選擇數據挖掘模型
          4、數據挖掘模型訓練
          5、更新算法模型
          6、模型評估
          7、部署與應用
          內容四:DMX語言
          1、DMX語法結構
          2、使用DMX創建挖掘模型
          3、使用DMX將挖掘結果導出
          4、使用DMX進行挖掘模型參數設置

          九種數據挖掘算法與模型詳解,數據挖掘的設計與實施流程,數據挖掘查詢語言的使用等,重點對決策樹算法、關聯規則算法、聚類算法等給出詳細設計和處理流程。
        • 數據挖掘項目案例分析
          內容一:中國電信數據挖掘項目
          1、項目介紹
          2、復雜多系統多數據源的特點
          3、ODS的使用
          4、整體項目架構設計
          5、數據挖掘算法選取
          6、數據挖掘模型設計
          7、數據挖掘處理流程
          8、數據抽取策略的制定
          8、挖掘模型的更新技巧
          內容二:MSN數據挖掘項目
          1、項目介紹
          2、項目中的海量數據
          3、數據挖掘算法
          4、數據挖掘模型構建
          5、數據的預處理技術
          6、對挖掘模型進行訓練
          7、展示數據挖掘模型結果
          8、數據挖掘模型評估
          內容三:AdventureWorks整體項目案例
          1、案例介紹
          2、ETL流程詳解
          3、OLAP流程詳解
          4、前端報表流程詳解
          5、數據挖掘流程詳解

          大型數據倉庫與數據挖掘項目設計和實施,重點對項目架構設計和數據完整處理流程做重點分析和詳細介紹,針對大型數據挖掘項目,提供了完備的解決方案,給出完整設計思路和數據處理技術應用。
        • 數據挖掘工具操作與使用
          內容一:SPSS工具操作與使用
          1、SPSS工具基本介紹
          2、數據清洗與整合功能
          3、建立挖掘模型流程
          4、訓練和處理挖掘模型
          5、使用相關控件
          6、使用SPSS解決業務問題
          內容二:SAS工具操作與使用
          1、SAS基本介紹
          2、SAS中的控件
          3、SAS中訓練和處理挖掘模型
          4、SAS使用中需要注意的問題
          5、SAS操作技巧與實踐經驗
          內容三:SSAS中的挖掘模型
          1、SSAS中的數據挖掘模型介紹
          2、使用SSAS建立挖掘模型
          3、使用SSAS訓練挖掘模型
          4、使用SSAS展現挖掘結果
          5、使用SSAS與SSIS將挖掘結果導出
         

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          備.案.號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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