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| 第一部分：數據倉庫的概念深入 | 1.在大數據環(huán)境下數據倉庫的困境和挑戰(zhàn) 2.數據倉庫的體系結構多樣性解讀 3.數據倉庫與數據挖掘的關系 |
| 第二部分 基于SQL Server環(huán)境下的數據倉庫開發(fā)應用過程 | 1．SQL Server下的數據倉庫開發(fā)應用的特點 2．數據倉庫的規(guī)劃過程 3．數據倉庫的概念模型設計 4．數據倉庫的邏輯模型 5. 物理模型的設計 6．基于Sql Server環(huán)境下的數據倉庫的實施過程及特點 |
| 第三部分 數據倉庫的應用與管理 | 1．數據倉庫應用案例 電信、移動、聯通、銀行、銷售等行業(yè)的應用舉例 2．數據倉庫的運行技術管理 3．SQL SERVER下的數據倉庫的元數據管理 4. 數據倉庫工程中注意事項 |
| 第四部分 SQL SERVER下的ETL應用技術進階 | 1、 ETL發(fā)展背景與大數據下的SQL SERVER 的ETL技術變遷 2、 ETL過程階段重點及注意事項和經驗總結 3、 ETL特性及案例分析，如何高效實現穩(wěn)定性、安全性、可擴展性、健壯性、可維護性、高可用性？ 4、 大數據環(huán)境下的數據倉庫ETL體系結構如何應對變化的需求 5、 如何更好選擇ETL工具，它的評價準則怎樣？ 6、 SQL SERVER 環(huán)境下的ETL的管理 1)ETL的數據質量管理 2)ETL的數據集成 3)ETL的元數據 7、 ETL展望 |
| 第五部分：數據挖掘及數據分析技術 | 1.數據挖掘主要分析方法： 1.聚類分析（Clustering） 2.分類分析（Classification） 3.關聯分析（Association） 4.預測分析（Prediction） 5.回歸分析 6.相關分析 7.數據比較分析 8.數據挖掘的可視化 2.數據挖掘的實施 3.分析圖形： 正態(tài)性檢驗 描述性統(tǒng)計 箱型圖、區(qū)間圖、時序圖 介紹 4.數據挖掘的關鍵技術:數據預處理 5.數據挖掘效果的評估 實踐：SPSS結合相應的分析算法及展示圖形 |
| 第六部分：構建**數據挖掘分析體系 | 1、分析團隊建設 2、分析工作管理 3、數據分析核心能力建設 4、分析工作與業(yè)務協同 |
| 第七部分.數據挖掘應用 | 1.數據挖掘及管理經驗 2.數據挖掘在金融、電商、運營商行業(yè)領域的應用舉例 2.1 客戶行為與潛在客戶分析 2.2 用戶信用度分析 2.3 趨勢預測 2.4新產品交叉營銷分析 等 3. 結合業(yè)務場景需求，進行數據挖掘實踐: 1.客戶細分聚類分析實踐 2.金融貸款防欺詐挖掘分析 3.金融/電商客戶流失預測挖掘分析 （以上涉及當下主流的聚類、相關、決策樹、神經網絡及回歸分析等數據挖掘算法）? |
