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商业智能(BI)与数据仓库 
王老师
曾任 Teradata公司高级技术顾问
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时间地点:北京 上海 深圳 根据报名开班
课程费用:5700元/人
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


随着企业数据的积累,越来越多的数据资源可以有效地对业务提供如下支持:

  • 利用数据对对当前的业务进行评估
  • 分析业务的发展趋势,制定发展战略
  • 为企业的决策提供有效的辅助信息
  • 识别用户的行为习惯,进而提高用户服务质量
  • 通过本课程,学员可以了解商业智能有关的原理,学习实用的工作方法,并了解如何有效使用工具进行实时。课程关键内容如下;

  • 数据仓库基础知识
  • 商业智能(BI)的架构
  • 商业智能相关工具:ETL工具,OLAP工具,报表工具,数据挖掘工具-
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  • 如何进行ETL设计
  • 海量数据优化部分
  • 具体的数据仓库项目案例分析,实践方法
  • 构建多维数据库
  • 前端报表展现分析
  • 数据挖掘相关技术
  • 培训对象:业务规划人员,业务分析人员,企业CIO,数据架构师,数据管理员
    学院基础
    有一定的数据库设计、开发(使用、维护)经验;熟悉SQL(关系型数据库的结构化查询语言);有过一种数据库管理系统使用经验;了解业务智能(Business Intelligence)系统的一般应用需求。
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:3天

    数据仓库基础知识
    • BI的架构
    • BI工具
          ETL工具
          OLAP工具
          报表工具
          数据挖掘工具
    • BI在行业中的应用
          互联网行业案例分析
          通信行业案例研究
          金融行业案例分析。。。其他行业
    ETL设计部分
    • SSIS 简介
    • 控制流任务组件详解
    • 数据流任务组件详解
    • 创建SSIS包
      管理SSIS包
    • 监视和优化SSIS包
    • 案例实践:ETL设计
    海量数据优化部分
    • 海量数据的特点
      16种海量数据优化方法详解
    • 数据仓库中海量数据的处理方式
    • 海量数据高级应用
      大型项目中海量数据的优化案例分
    • 案例实践:海量数据优化
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    • 整体项目架构设计
    • ETL流程设计
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    • 抽取策略的制定
    • SSAS流程
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    案例实践:数据仓库案例分析
    构建多维数据库
    • 创建多维数据库
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    前端报表展现分析
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      使用Report Builder开发报表
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      报表管理
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    数据挖掘相关技术
     
    • 九种新型数据挖掘算法模型
    • 常用挖掘模型详解
    • DMX语言技术
    • 挖掘模型与SSIS的整合
    • 基于挖掘模型的二次开发
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