課程大綱： 大數據時代的數據挖掘（Sql Server）培訓
大數(shu)據時代(dai)的(de)數(shu)據挖掘概述
第一章、數據挖掘概論
1.1 大數據時代的數據挖掘概述(shu)
1.2 數據挖掘的概念(nian)和應用
1.3 數據挖掘的流程
第二章、數據挖掘算法
2.1 利用簡單貝葉斯建立零(ling)售業營銷分(fen)類預測模型
2.2 利用線(xian)性回歸建立汽(qi)車(che)業汽(qi)車(che)油耗預測模型
2.3 利(li)用(yong)決策樹建立銀行業風險分類預測(ce)(ce)模型及年收入(ru)預測(ce)(ce)
2.4 利用類神經網絡建立醫(yi)療業心臟(zang)病分類預測(ce)模型
2.5 利用羅(luo)吉斯回歸建立醫(yi)療業糖(tang)尿病分類預測模(mo)型
2.6 利用時間序列建立零售業銷售預測模(mo)型
2.7 利(li)用(yong)聚類分析建立銀行業客戶聚類模型
2.8 利(li)用關(guan)聯規則建立零售(shou)(shou)業交叉銷(xiao)售(shou)(shou)模型(xing)
2.9 利用時序群集建立零售業提升銷(xiao)售模型
第三章、模型應用與開發
3.1 模型評估(gu)
3.2 整(zheng)合服務（SSIS）
3.3 DMX預測查(cha)詢
3.4 DMX結構語言
3.5 數據(ju)挖掘應用開發
第四章、Office數據挖掘加載宏
4.1 Excel數據表分析(xi)工具
4.2 Excel數據挖掘客(ke)戶端
4.3 數(shu)據挖掘的未(wei)來(lai)展望
加入高級會員獲得助教答疑
