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數(shù)據(jù)挖掘
商業(yè)智能
推薦課程
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數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘最佳實(shí)踐

戴輝

微軟 產(chǎn)品經(jīng)理

曾任微軟AdCenter商業(yè)智能產(chǎn)品經(jīng)理,微軟中國MSDN和TechNet的ETL版塊的研發(fā)分享工作,企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu);建模;ETCL過程:包括數(shù)據(jù)的清洗,抽取,轉(zhuǎn)換,加載等技術(shù),對(duì)ETCL有比較深刻的了解和設(shè)計(jì)思想;搭建OLAP;前端展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘;數(shù)據(jù)整合與集成;海量數(shù)據(jù)處理,多次處理開發(fā)基于海量數(shù)據(jù)的項(xiàng)目。精通工具為:J2EE架構(gòu),.NET架構(gòu),Oracle,OWB,Informatica, SQL Server 2000及SQL Server 2005數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)工具,熟悉主流BI開發(fā)工具,Reporting Servers, ProClarity, Brio, BO等前端展現(xiàn)工具等。

曾任微軟AdCenter商業(yè)智能產(chǎn)品經(jīng)理,微軟中國MSDN和TechNet的ETL版塊的研發(fā)分享工作,企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu);建模;ETCL過程:包括數(shù)據(jù)的清洗,抽取,轉(zhuǎn)換,加載等技術(shù),對(duì)ETCL有比較深刻的了解和設(shè)計(jì)思想;搭建OLAP;前端展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘;數(shù)據(jù)整合與集成;海量數(shù)據(jù)處理,多次處理開發(fā)基于海量數(shù)據(jù)的項(xiàng)目。精通工具為:J2EE架構(gòu),.NET架構(gòu),Oracle,OWB,Informatica, SQL Server 2000及SQL Server 2005數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)工具,熟悉主流BI開發(fā)工具,Reporting Servers, ProClarity, Brio, BO等前端展現(xiàn)工具等。

課程費(fèi)用

6800.00 /人

課程時(shí)長

2

成為教練

課程簡介

本次課程將介紹數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的基本理論和體系架構(gòu),通過大型數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目案例闡述數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的實(shí)施過程和方法。通過實(shí)際應(yīng)用案例介紹多維數(shù)據(jù)模型、粒度、立方體及元數(shù)據(jù)等重要概念。詳細(xì)講解構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘體系的核心方法和技術(shù),并結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目搭建數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境。掌握主流數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘廠商及相關(guān)軟件產(chǎn)品的操作和使用。

目標(biāo)收益

培訓(xùn)對(duì)象

課程大綱

專題一:
BI基礎(chǔ)知識(shí)
簡述:
介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘基本概念,BI體系架構(gòu), BI工具介紹及其應(yīng)用,針對(duì)行業(yè)提供行業(yè)解決方案和案例分析。
內(nèi)容一:數(shù)據(jù)倉庫基本概念
1、數(shù)據(jù)倉庫的來源及定義
2、數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用領(lǐng)域
3、數(shù)據(jù)挖掘的來源及定義
4、數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域
內(nèi)容二:BI的架構(gòu)
1、BI體系介紹
2、數(shù)據(jù)倉庫介紹
3、ETL介紹
4、多維數(shù)據(jù)庫介紹
5、前端展現(xiàn)介紹
6、數(shù)據(jù)挖掘模型介紹
內(nèi)容三:BI工具介紹
1、ETL工具---SSIS介紹
2、OLAP工具---SSAS介紹
3、報(bào)表工具---SSRS介紹
4、數(shù)據(jù)挖掘工具---SSAS中的挖掘模型
內(nèi)容四、BI在行業(yè)中的應(yīng)用
1、現(xiàn)代企業(yè)BI需求概述
2、電力行業(yè)案例分析
3、生產(chǎn)制造行業(yè)案例研究
4、醫(yī)藥行業(yè)案例分析
5、BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新與維護(hù)
專題二:
數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計(jì)與完整流程詳解
簡述:介紹數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的基本原則和數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)方式,以及構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的核心步驟,提供ETL,OLAP,報(bào)表等整體解決方案和設(shè)計(jì)方法。
內(nèi)容一、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)
1、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)原則與模型搭建
2、星型架構(gòu)與雪花型架構(gòu)
3、事實(shí)表與維度表的設(shè)計(jì)
4、邏輯設(shè)計(jì)與物理設(shè)計(jì)
5、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的常用方法
6、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)技巧總結(jié)
7、數(shù)據(jù)倉庫案例分析
內(nèi)容二、ETL
1、數(shù)據(jù)集成方法
2、數(shù)據(jù)抽取
3、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
4、數(shù)據(jù)加載
5、ETL調(diào)度策略
6、緩慢變化維度和時(shí)間戳的處理
7、ETL高級(jí)技巧
8、ETL案例分析
內(nèi)容三:OLAP模型設(shè)計(jì)
1、OLAP的應(yīng)用場合
2、OLAP模型搭建
3、統(tǒng)一維度模型UDM
4、確定維度、量度與事實(shí)的關(guān)系
5、使用計(jì)算成員
6、使用KPI
7、OLAP中的高級(jí)應(yīng)用
內(nèi)容四:前端展現(xiàn)分析
1、多維分析報(bào)表
2、報(bào)表設(shè)計(jì)
3、報(bào)表開發(fā)
4、報(bào)表分發(fā)和定制
5、報(bào)表權(quán)限管理
6、報(bào)表集成
專題三:
數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)設(shè)計(jì)與完整流程詳解
簡述:
九種數(shù)據(jù)挖掘算法與模型詳解,數(shù)據(jù)挖掘的設(shè)計(jì)與實(shí)施流程,數(shù)據(jù)挖掘查詢語言的使用等,重點(diǎn)對(duì)決策樹算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、聚類算法等給出詳細(xì)設(shè)計(jì)和處理流程。
內(nèi)容一:九種數(shù)據(jù)挖掘算法
1、 九種挖掘算法應(yīng)用的背景
2、 決策樹算法與模型設(shè)計(jì)
3、 聚類算法與模型設(shè)計(jì)
4、 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法與模型設(shè)計(jì)
5、 貝葉斯算法與模型設(shè)計(jì)
6、 時(shí)間序列算法與模型設(shè)計(jì)
7、 其他挖掘算法與模型設(shè)計(jì)
內(nèi)容二:常用挖掘模型詳解
1、決策樹算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
2、聚類算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
3、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
4、貝葉斯算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
5、時(shí)間序列算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
6、數(shù)據(jù)挖掘模型評(píng)估
內(nèi)容三:數(shù)據(jù)挖掘的流程
1、數(shù)據(jù)清洗準(zhǔn)備
2、數(shù)據(jù)預(yù)處理
3、選擇數(shù)據(jù)挖掘模型
4、數(shù)據(jù)挖掘模型訓(xùn)練
5、更新算法模型
6、模型評(píng)估
7、部署與應(yīng)用
內(nèi)容四:DMX語言
1、DMX語法結(jié)構(gòu)
2、使用DMX創(chuàng)建挖掘模型
3、使用DMX將挖掘結(jié)果導(dǎo)出
4、使用DMX進(jìn)行挖掘模型參數(shù)設(shè)置
專題四:
數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目案例分析
簡述:
大型數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目設(shè)計(jì)和實(shí)施,重點(diǎn)對(duì)項(xiàng)目架構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)完整處理流程做重點(diǎn)分析和詳細(xì)介紹,針對(duì)大型數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目,提供了完備的異構(gòu)數(shù)據(jù)源集成方案,以及ODS和緩慢變化維度等的應(yīng)用技巧,針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目給出完整設(shè)計(jì)思路和數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用。
內(nèi)容一:Novartis大型數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目
1、項(xiàng)目介紹
2、復(fù)雜多系統(tǒng)多數(shù)據(jù)源的特點(diǎn)
3、ODS的使用
4、整體項(xiàng)目架構(gòu)設(shè)計(jì)
5、ETL流程設(shè)計(jì)
6、緩慢變化維度的使用
7、抽取策略的制定
8、OLAP與報(bào)表的設(shè)計(jì)和使用
9、數(shù)據(jù)倉庫更新技巧
內(nèi)容二:MSN數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目
1、項(xiàng)目介紹
2、項(xiàng)目中的海量數(shù)據(jù)
3、數(shù)據(jù)挖掘算法
4、數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建
5、數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)
6、對(duì)挖掘模型進(jìn)行訓(xùn)練
7、展示數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)果
8、數(shù)據(jù)挖掘模型評(píng)估
內(nèi)容三:AdventureWorks整體項(xiàng)目案例
1、案例介紹
2、ETL流程詳解
3、OLAP流程詳解
4、前端報(bào)表流程詳解
5、數(shù)據(jù)挖掘流程詳解
專題一:
BI基礎(chǔ)知識(shí)
簡述:
介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘基本概念,BI體系架構(gòu), BI工具介紹及其應(yīng)用,針對(duì)行業(yè)提供行業(yè)解決方案和案例分析。
內(nèi)容一:數(shù)據(jù)倉庫基本概念
1、數(shù)據(jù)倉庫的來源及定義
2、數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用領(lǐng)域
3、數(shù)據(jù)挖掘的來源及定義
4、數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域
內(nèi)容二:BI的架構(gòu)
1、BI體系介紹
2、數(shù)據(jù)倉庫介紹
3、ETL介紹
4、多維數(shù)據(jù)庫介紹
5、前端展現(xiàn)介紹
6、數(shù)據(jù)挖掘模型介紹
內(nèi)容三:BI工具介紹
1、ETL工具---SSIS介紹
2、OLAP工具---SSAS介紹
3、報(bào)表工具---SSRS介紹
4、數(shù)據(jù)挖掘工具---SSAS中的挖掘模型
內(nèi)容四、BI在行業(yè)中的應(yīng)用
1、現(xiàn)代企業(yè)BI需求概述
2、電力行業(yè)案例分析
3、生產(chǎn)制造行業(yè)案例研究
4、醫(yī)藥行業(yè)案例分析
5、BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新與維護(hù)
專題二:
數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計(jì)與完整流程詳解
簡述:介紹數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的基本原則和數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)方式,以及構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的核心步驟,提供ETL,OLAP,報(bào)表等整體解決方案和設(shè)計(jì)方法。
內(nèi)容一、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)
1、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)原則與模型搭建
2、星型架構(gòu)與雪花型架構(gòu)
3、事實(shí)表與維度表的設(shè)計(jì)
4、邏輯設(shè)計(jì)與物理設(shè)計(jì)
5、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的常用方法
6、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)技巧總結(jié)
7、數(shù)據(jù)倉庫案例分析
內(nèi)容二、ETL
1、數(shù)據(jù)集成方法
2、數(shù)據(jù)抽取
3、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
4、數(shù)據(jù)加載
5、ETL調(diào)度策略
6、緩慢變化維度和時(shí)間戳的處理
7、ETL高級(jí)技巧
8、ETL案例分析
內(nèi)容三:OLAP模型設(shè)計(jì)
1、OLAP的應(yīng)用場合
2、OLAP模型搭建
3、統(tǒng)一維度模型UDM
4、確定維度、量度與事實(shí)的關(guān)系
5、使用計(jì)算成員
6、使用KPI
7、OLAP中的高級(jí)應(yīng)用
內(nèi)容四:前端展現(xiàn)分析
1、多維分析報(bào)表
2、報(bào)表設(shè)計(jì)
3、報(bào)表開發(fā)
4、報(bào)表分發(fā)和定制
5、報(bào)表權(quán)限管理
6、報(bào)表集成
專題三:
數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)設(shè)計(jì)與完整流程詳解
簡述:
九種數(shù)據(jù)挖掘算法與模型詳解,數(shù)據(jù)挖掘的設(shè)計(jì)與實(shí)施流程,數(shù)據(jù)挖掘查詢語言的使用等,重點(diǎn)對(duì)決策樹算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、聚類算法等給出詳細(xì)設(shè)計(jì)和處理流程。
內(nèi)容一:九種數(shù)據(jù)挖掘算法
1、 九種挖掘算法應(yīng)用的背景
2、 決策樹算法與模型設(shè)計(jì)
3、 聚類算法與模型設(shè)計(jì)
4、 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法與模型設(shè)計(jì)
5、 貝葉斯算法與模型設(shè)計(jì)
6、 時(shí)間序列算法與模型設(shè)計(jì)
7、 其他挖掘算法與模型設(shè)計(jì)
內(nèi)容二:常用挖掘模型詳解
1、決策樹算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
2、聚類算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
3、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
4、貝葉斯算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
5、時(shí)間序列算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
6、數(shù)據(jù)挖掘模型評(píng)估
內(nèi)容三:數(shù)據(jù)挖掘的流程
1、數(shù)據(jù)清洗準(zhǔn)備
2、數(shù)據(jù)預(yù)處理
3、選擇數(shù)據(jù)挖掘模型
4、數(shù)據(jù)挖掘模型訓(xùn)練
5、更新算法模型
6、模型評(píng)估
7、部署與應(yīng)用
內(nèi)容四:DMX語言
1、DMX語法結(jié)構(gòu)
2、使用DMX創(chuàng)建挖掘模型
3、使用DMX將挖掘結(jié)果導(dǎo)出
4、使用DMX進(jìn)行挖掘模型參數(shù)設(shè)置
專題四:
數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目案例分析
簡述:
大型數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目設(shè)計(jì)和實(shí)施,重點(diǎn)對(duì)項(xiàng)目架構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)完整處理流程做重點(diǎn)分析和詳細(xì)介紹,針對(duì)大型數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目,提供了完備的異構(gòu)數(shù)據(jù)源集成方案,以及ODS和緩慢變化維度等的應(yīng)用技巧,針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目給出完整設(shè)計(jì)思路和數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用。
內(nèi)容一:Novartis大型數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目
1、項(xiàng)目介紹
2、復(fù)雜多系統(tǒng)多數(shù)據(jù)源的特點(diǎn)
3、ODS的使用
4、整體項(xiàng)目架構(gòu)設(shè)計(jì)
5、ETL流程設(shè)計(jì)
6、緩慢變化維度的使用
7、抽取策略的制定
8、OLAP與報(bào)表的設(shè)計(jì)和使用
9、數(shù)據(jù)倉庫更新技巧
內(nèi)容二:MSN數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目
1、項(xiàng)目介紹
2、項(xiàng)目中的海量數(shù)據(jù)
3、數(shù)據(jù)挖掘算法
4、數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建
5、數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)
6、對(duì)挖掘模型進(jìn)行訓(xùn)練
7、展示數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)果
8、數(shù)據(jù)挖掘模型評(píng)估
內(nèi)容三:AdventureWorks整體項(xiàng)目案例
1、案例介紹
2、ETL流程詳解
3、OLAP流程詳解
4、前端報(bào)表流程詳解
5、數(shù)據(jù)挖掘流程詳解

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