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数据仓库与数据挖掘
230  5
王老师
大数据管理部 部门经理
 
地点时间:北京、 上海、深圳根据报名开班
课程费用:5000元/人
报公开课  
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


根据培训需求,课程针对企业长期积累的数据资产,首先构建有效地的数据仓库,然后采用有效的数据挖掘算法进行数据挖掘与分析。关注于:
  • 如何根据数据的设计数据仓库架构
  • 如何选择合理的数据仓库构建过程与工具数据仓库
  • 如何把数据整理并转换到数据仓库
  • 基于业务目标分析数据挖掘指标
  • 围绕数据挖掘指标确定数据项目
  • 为数据挖掘选择合理的算法模式,并具体化为算法
  • 目前有哪些工具支持这些功能,各自的特点是什么,如何选择最有效的。
  • 从业务、工具、应用 、优化多个层次展开讲解,并结合相关的示例。
  • 培训目标
  • 数据仓库与数据挖掘概览
  •    √ 数据仓库与数据挖掘概述
       √ 数据仓库与数据挖掘的环境与工具概览
  • 数据仓库原理及应用
  •    √ 数据仓库的模型
       √ 数据仓库开发应用过程
       √ 数据仓库应用与管理
       √ 数据仓库开发实例
  • 数据挖掘原理与应用
  •    √ 数据挖掘基本流程
       √ 数据挖掘典型参考理论
       √ 数据挖掘应用场景(某数据挖掘实际场景回复与剖析)
       √ 数据挖据模型设计和算法应用
       √ 数据挖掘算法与模型设计
       √ 算法的选择与应用
  • 数据仓库与数据挖掘大型案例剖析
  • 培训对象:数据架构师,数据分析师
    学员基础:了解数据仓库和数据挖掘基础知识
    授课方式:讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑
    培训内容:2天

    数据仓库与数据挖掘概览
    数据仓库与数据挖掘概述
  • 数据仓库的发展与展望
  • 数据仓库的体系结构
  • 数据仓库的参照结构
  • 数据挖掘技术概述
  • 数据挖掘技术与工具
  • 数据挖掘的应用
  • 辨析对数据仓库与挖掘的误解
  • 仓库与数据挖掘的成功因素
  • 数据分析的工作模式
  • 数据挖掘研究方向
  • 数据挖掘应用的热点
  • 数据仓库与数据挖掘的环境与工具概览
  • 数据仓库架构工具列表、、特点和选择策略
  • ETL工具列表、特点和选择策略
  • BI工具列表、特点和选择策略
  • OLAP工具列表、特点和选择策略
  • 报表工具列表、特点和选择策略
  • 数据挖掘工具列表、特点和选择策略
  • 数据仓库原理及应用
    数据仓库开发应用过程
  • 数据仓库开发应用过程
  • 数据仓库的规划
  • 数据仓库的概念模型设计
  • 数据仓库的逻辑模型设计
  • 数据仓库的物理模型设计
  • 数据仓库的实施
  • 数据仓库的应用、支持和增强
  • 案例实践:数据仓库开发过程
  • 数据仓库& 数据架构实践 结合案例讲解:设计数据架构方法与实践
    如何设计理想的数据基础架构。
    如何针对各种应用需求,设计数据应用架构模型。
    如何基于元数据模型定制应用数据模型。
    如何对数据的存储空间、数据仓库进行规划。
    如何建立各个数据之间的结构一致性。
    如何建立各个数据存储空间之间的数据同步。
    如何对数据的质量进行监控。
    数据仓库应用与管理
  • 数据仓库用户
  • 数据仓库应用案例
  • 数据仓库的运行技术管理
  • 数据仓库的元数据管理
  • 数据仓库应用中的法律问题
  • 数据仓库的成本与效益分析
  • 案例实践:数据仓库应用与管理
  • 数据仓库项目案例 1、项目介绍
    2、数据仓库构建需求
    3、数据仓库整体架构设计
    4、数据仓库的数据处理
    5、数据仓库的应用设计
    数据中台与数据仓库
  • 数据中台所需要解决的问题
  • 数据中台和数据仓库的关系
  • 如何基于数据仓库构建数据中台
  • 数据中台应用数据仓库的场景与方法
  • 数据治理与数据仓库
  • 数据治理的需求和常见问题
  • DAMA BOOK数据治理方法
  • 数据治理的工作
  • 1、如何设计理想的数据基础架构。
    2、如何针对各种应用需求,设计数据应用架构模型。
    3、如何基于元数据模型定制应用数据模型。
    4、如何对数据的存储空间、数据仓库进行规划。
    5、如何建立各个数据之间的结构一致性。
    6、如何建立各个数据存储空间之间的数据同步。
    7、如何对数据的质量进行监控。
  • 数据中台应用数据仓库的场景与方法
  • 数据挖掘原理与应用
    数据挖掘基本流程
  • 确定数据挖掘目标
  • 分解数据挖掘指标
  • 选择数据挖掘算法
  • 确定涉及的原始数据项目和来源
  • 抽取、整理原始数据
  • 使用算法进行数据分析,产生报告
  • 多个数据分析报告对比
  • 优化数据挖掘算法和数据
  • 给出最终的数据分析报告
  • 案例实践:数据挖掘流程指导
  • 数据挖掘典型参考理论
  • 现代企业数据挖掘需求概述
  • CRISP-DM
  • SEMMA
  • 其他的数据挖掘方法论
  • 案例实践:数据挖掘方法参考
  • 数据挖据算法与应用
    解密数据挖掘与数据分析
  • 关于大数据的小故事
  • 统计分析、数据挖掘与大数据分析对比
  • 业务问题及数据挖掘的商业价值
  • 辨析对数据挖掘的误解
  • 介绍数据挖掘的成功因素
  • 统计分析及其应用
  • 常用统计分析方法
  • 统计分析应用场景
  • 统计分析应用流程
  • 回归分析-结合金融行业案例
  • 相关分析
  • 线性回归
  • Logistic回归
  • 金融行业案例分析
  • 决策树-结合金融行业案例
  • 决策树的概述
  • 决策树的基本原理
  • 决策树的常见问题
  • 实际建模中的考虑
  • 金融行业案例分析
  • 聚类分析-结合金融行业案例
  • 聚类与客户细分
  • 聚类的基本原理
  • 聚类结果的评估
  • 金融行业案例分析
  • 其金融行业他描述性数据挖掘方法
  • 面临的多样性数据分析挑战
  • 整体分析思路汇总
  • 关联规则
  • 协调过滤
  • 案例分析与研讨
  • 行业应用趋势和特点
  • 算法的选择与应用
  • 确定挖掘指标特征
  • 分析适用的算法算法
  • 算法对照分析
  • 选择有效地算法
  • 应用算法分析
  • 评估结果
  • 改进算法
  • 案例实践:数据挖掘的算法选择与应用
  • 数据挖掘项目案例 1、项目介绍
    2、 使用聚类和决策树算法挖掘客户价值群体
    3、 使用关联规则算法挖掘套餐关联
    4、 使用时间序列算法分析明年态势
    5、 客户流失情况分析
    6、 更多业务的数据挖掘模型分析
    7、 各种模型之间的对比
    课程总结 1、问题解答
    2、课程回顾
       
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    咨询服务:数据库设计与性能优化
    咨询目标 对客户的数据库进行性能评价,设计优化,管理优化
    咨询范围 数据库性能评价,数据库结构优化,数据访问SQL优化。
    咨询方式 现有数据库调查,问题诊断,性能评价。
    对数据库进行逻辑结构优化,对数据库进行访问SQL优化。
    建立数据库运行监控平台。运行监控与优化方法指导。
    成功案例 建设银行,中国农业银行,中国工商银行,中航信
    详情咨询:010-62670969, zhgx@uml.net.cn
    课程计划
    配置管理方法、实践与应用 10-11[北京]
    持续集成测试与最佳实践 10-23[北京]
    嵌入式软件架构设计与实例 10-25[北京]
    嵌入式linux内核、开发、优化 10-28[北京]
    高可用架构设计与实践 10-29[北京]
    C#高级开发技术 11-8[北京]