課程描述INTRODUCTION
數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)技術(shù)
· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 其他人員
	培訓(xùn)講師:張曉誠       
			    
	課程價格:¥元/人    
			    
	培訓(xùn)天數(shù):3天      
			  日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)技術(shù)
    課程簡介:
    本次課程將介紹數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本理論和體系架構(gòu),通過大型數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)處理項目案例闡述數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)項目的實施過程和方法。通過實際應(yīng)用案例講解數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法等重要概念。詳細講解構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘體系的核心方法和技術(shù),并結(jié)合實際項目搭建數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境。熟悉主流數(shù)據(jù)挖掘廠商及相關(guān)軟件產(chǎn)品的操作和使用。
    課程特點:
    1、 培訓(xùn)過程中將以大型項目案例為背景,逐步講解整個數(shù)據(jù)挖掘的設(shè)計過程和實施方法
    2、 課程將以深入淺出的案例讓學(xué)員輕松掌握數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念和技術(shù)
    3、 課程的重點是項目實施,將深入探討數(shù)據(jù)挖掘項目的實施問題,逐一解決項目實施過程中所遇到的問題和處理技巧
    4、 結(jié)合動手實驗和小而精的例子,使學(xué)員充分理解數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)設(shè)計和相關(guān)實施工具的使用
    課程大綱:
    專題一:數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識
    內(nèi)容一:數(shù)據(jù)挖掘基本概念
    1、 數(shù)據(jù)挖掘的來源
    2、 數(shù)據(jù)挖掘的定義
    3、 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域
    4、 數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)背景
    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、數(shù)據(jù)挖掘在行業(yè)中的應(yīng)用
    1、現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘需求概述
    2、電信行業(yè)案例分析
    3、金融行業(yè)案例研究
    4、銷售行業(yè)案例分析
    5、BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新與維護
    介紹數(shù)據(jù)挖掘基本概念,BI體系架構(gòu), 數(shù)據(jù)挖掘工具介紹及其應(yīng)用,針對電信等行業(yè)提供行業(yè)解決方案和案例分析。
    專題二:數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)設(shè)計與完整流程詳解
    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
    3、 聚類算法與模型設(shè)計
    4、 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法與模型設(shè)計
    5、 貝葉斯算法與模型設(shè)計
    6、 時間序列算法與模型設(shè)計
    7、 其他挖掘算法與模型設(shè)計
    內(nèi)容二:常用挖掘模型詳解
    1、決策樹算法詳解及工具實現(xiàn)
    2、聚類算法詳解及工具實現(xiàn)
    3、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法詳解及工具實現(xiàn)
    4、貝葉斯算法詳解及工具實現(xiàn)
    5、時間序列算法詳解及工具實現(xiàn)
    6、數(shù)據(jù)挖掘模型評估
    內(nèi)容三:數(shù)據(jù)挖掘的流程
    1、數(shù)據(jù)清洗準備
    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進行挖掘模型參數(shù)設(shè)置
    九種數(shù)據(jù)挖掘算法與模型詳解,數(shù)據(jù)挖掘的設(shè)計與實施流程,數(shù)據(jù)挖掘查詢語言的使用等,重點對決策樹算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、聚類算法等給出詳細設(shè)計和處理流程。
    專題三:大數(shù)據(jù)處理優(yōu)化部分
    內(nèi)容一:大數(shù)據(jù)的特點
    1、什么是大數(shù)據(jù)
    2、大數(shù)據(jù)的特點
    3、大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用
    內(nèi)容二:大數(shù)據(jù)優(yōu)化方法詳解
    1、大數(shù)據(jù)分區(qū)處理
    2、使用中間表和臨時表
    3、分批次處理與并行計算
    4、建立廣泛的索引
    5、建立緩存機制
    6、使用文本和二進制格式進行處理
    7、定制強大的清洗規(guī)則和出錯處理機制
    8、建立視圖或者物化視圖
    9、其他優(yōu)化方法總結(jié)
    內(nèi)容三:數(shù)據(jù)倉庫中大數(shù)據(jù)的處理方式
    1、數(shù)據(jù)倉庫中的大數(shù)據(jù)特點
    2、數(shù)據(jù)倉庫中的大數(shù)據(jù)的處理方式
    3、分布式數(shù)據(jù)倉庫的特點及應(yīng)用
    內(nèi)容四:大數(shù)據(jù)高級應(yīng)用
    1、大型項目中大數(shù)據(jù)的優(yōu)化案例分析
    2、使用大數(shù)據(jù)優(yōu)化工具
    3、數(shù)據(jù)倉庫中的大數(shù)據(jù)性能調(diào)優(yōu)技巧
    4、未來大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向
    大數(shù)據(jù)的概念、特點以及大數(shù)據(jù)的優(yōu)化方法,數(shù)據(jù)倉庫項目中大數(shù)據(jù)的處理方式以及大數(shù)據(jù)的高級應(yīng)用等,針對大型數(shù)據(jù)倉庫項目提供了完備的大數(shù)據(jù)優(yōu)化解決方案。
    專題四:數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)項目案例分析
    內(nèi)容一:中國電信數(shù)據(jù)挖掘項目
    1、項目介紹
    2、復(fù)雜多系統(tǒng)多數(shù)據(jù)源的特點
    3、ODS的使用
    4、整體項目架構(gòu)設(shè)計
    5、數(shù)據(jù)挖掘算法選取
    6、數(shù)據(jù)挖掘模型設(shè)計
    7、數(shù)據(jù)挖掘處理流程
    8、數(shù)據(jù)抽取策略的制定
    8、挖掘模型的更新技巧
    內(nèi)容二:Search Funnel數(shù)據(jù)挖掘項目
    1、項目介紹
    2、項目中的海量數(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、對挖掘模型進行訓(xùn)練
    7、展示數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)果
    8、數(shù)據(jù)挖掘模型評估
    內(nèi)容三:MSN大數(shù)據(jù)處理項目
    1、項目介紹
    2、項目中的超海量數(shù)據(jù)
    3、大數(shù)據(jù)處理所遇到的問題
    4、使用并行處理和計算
    5、大數(shù)據(jù)項目中的數(shù)據(jù)挖掘模型處理
    6、項目中的報表展現(xiàn)
    7、大數(shù)據(jù)處理思路總結(jié)
    內(nèi)容四:AdventureWorks整體項目案例
    1、案例介紹
    2、ETL流程詳解
    3、OLAP流程詳解
    4、前端報表流程詳解
    5、數(shù)據(jù)挖掘流程詳解
    總結(jié)
    大型數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘項目設(shè)計和實施,重點對項目架構(gòu)設(shè)計和數(shù)據(jù)完整處理流程做重點分析和詳細介紹,針對大型數(shù)據(jù)挖掘項目,提供了完備的解決方案,給出完整設(shè)計思路和數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用。
數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)技術(shù)
轉(zhuǎn)載:http://yniwn.cn/gkk_detail/257420.html
已開課時間Have start time

- 張曉誠
 
大數(shù)據(jù)營銷公開培訓(xùn)班
- 大數(shù)據(jù)時代的績效管理-精細 楊云
 - 大數(shù)據(jù)時代的績效管理 楊云
 - 大數(shù)據(jù)分析(Hadoop) 朱永春
 - 大數(shù)據(jù)分析與洞察 孫子辰
 - 大數(shù)據(jù)時代企業(yè)公司化運營 楊云
 - 大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)數(shù)據(jù)分析管 鄒紅偉
 - 大數(shù)據(jù)時代的財務(wù)管理—從業(yè) 楊云
 - 產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理高級實務(wù)培訓(xùn) 劉海濤
 - 贏在未來-大數(shù)據(jù)時代的財務(wù) 呂軍
 - 大數(shù)據(jù)、云計算與信息化演進 何寶宏
 - 大數(shù)據(jù)時代財務(wù)管理-從業(yè)務(wù) 楊云
 - 大數(shù)據(jù)時代營銷數(shù)據(jù)分析技能 陳劍
 
大數(shù)據(jù)營銷內(nèi)訓(xùn)
- 以需求為導(dǎo)向的大數(shù)據(jù)精準營 張世民
 - 數(shù)字技術(shù)與數(shù)字工具應(yīng)用 王文琭
 - 《銀行數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)營方法論與 宗錦(
 - 數(shù)字經(jīng)濟與數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與變 王文琭
 - 大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀與未來發(fā)展重 胡國慶
 - 數(shù)智化領(lǐng)域新技術(shù)與典型應(yīng)用 胡國慶
 - 數(shù)字經(jīng)濟時代銀行開展數(shù)字化 李勇
 - Quick BI 數(shù)據(jù)分析 張曉如
 - 數(shù)字時代下的營銷趨勢 韓天成
 - 《數(shù)據(jù)資源入表與數(shù)據(jù)治理》 鐘凱
 - 政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型實務(wù) 焦波
 - 《跨境電商全鏈路AI賦能轉(zhuǎn) 黃光偉
 

