第一部分：數(shù)據(jù)倉庫的概念深入

1.在大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫的困境和挑戰(zhàn)
2.數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)多樣性解讀
3.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系

第二部分 基于SQL Server環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)應(yīng)用過程

1．SQL Server下的數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)應(yīng)用的特點(diǎn)
2．?dāng)?shù)據(jù)倉庫的規(guī)劃過程
3．?dāng)?shù)據(jù)倉庫的概念模型設(shè)計
4．?dāng)?shù)據(jù)倉庫的邏輯模型
5. 物理模型的設(shè)計
6．基于Sql Server環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施過程及特點(diǎn)

第三部分 數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用與管理

1．?dāng)?shù)據(jù)倉庫應(yīng)用案例
電信、移動、聯(lián)通、銀行、銷售等行業(yè)的應(yīng)用舉例
2．?dāng)?shù)據(jù)倉庫的運(yùn)行技術(shù)管理
3．SQL SERVER下的數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)管理
4. 數(shù)據(jù)倉庫工程中注意事項

第四部分 SQL SERVER下的ETL應(yīng)用技術(shù)進(jìn)階

1、 ETL發(fā)展背景與大數(shù)據(jù)下的SQL SERVER 的ETL技術(shù)變遷
2、 ETL過程階段重點(diǎn)及注意事項和經(jīng)驗總結(jié)
3、 ETL特性及案例分析，如何高效實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性、安全性、可擴(kuò)展性、健壯性、可維護(hù)性、高可用性？?
4、 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫ETL體系結(jié)構(gòu)如何應(yīng)對變化的需求?
5、 如何更好選擇ETL工具，它的評價準(zhǔn)則怎樣？?
6、 SQL SERVER 環(huán)境下的ETL的管理?
1)ETL的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
2)ETL的數(shù)據(jù)集成
3)ETL的元數(shù)據(jù)
7、 ETL展望?

第五部分：數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析技術(shù)

1.數(shù)據(jù)挖掘主要分析方法：
1.聚類分析（Clustering）
2.分類分析（Classification）
3.關(guān)聯(lián)分析（Association）
4.預(yù)測分析（Prediction）
5.回歸分析
6.相關(guān)分析
7.數(shù)據(jù)比較分析?
8.數(shù)據(jù)挖掘的可視化?
2.數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)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(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù):數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.數(shù)據(jù)挖掘效果的評估
實(shí)踐：SPSS結(jié)合相應(yīng)的分析算法及展示圖形

第六部分：構(gòu)建**數(shù)據(jù)挖掘分析體系

1、分析團(tuán)隊建設(shè)
2、分析工作管理
3、數(shù)據(jù)分析核心能力建設(shè)
4、分析工作與業(yè)務(wù)協(xié)同

第七部分.數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

1.數(shù)據(jù)挖掘及管理經(jīng)驗
2.數(shù)據(jù)挖掘在金融、電商、運(yùn)營商行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)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(yù)測
2.4新產(chǎn)品交叉營銷分析 等
3. 結(jié)合業(yè)務(wù)場景需求，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`:
1.客戶細(xì)分聚類分析實(shí)踐
2.金融貸款防欺詐挖掘分析
3.金融/電商客戶流失預(yù)測挖掘分析
（以上涉及當(dāng)下主流的聚類、相關(guān)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及回歸分析等數(shù)據(jù)挖掘算法）