課程大綱：數據庫與商業智能培訓(xun)
第1章(zhang) 導(dao)論&第2章(zhang) 數據挖掘簡介
1-1 商業智能
1-2 數據倉庫
1-3 數據挖掘
2-1 數據挖掘是怎(zen)樣工作的
2-2 數據挖掘還(huan)是數據查詢(xun)
2-3 數(shu)據挖掘的功能(neng)
第3章 數據挖掘的主(zhu)要方法
3-1 決策樹
3-2 關聯規則
3-3 K-平均(jun)值算(suan)法
3-4 遺傳學習
3-5 神經網絡
第(di)(di)3周 第(di)(di)4章 數(shu)據倉庫
4-1 數(shu)據倉庫的定義(yi)
4-2 數(shu)據倉(cang)庫的結構(gou)
4-3 數據倉庫系統的設計
數據挖掘實戰（1）
DM-1 基于SQLServer的數(shu)據分析環境(jing)
DM-2 決(jue)策(ce)樹算法應用場景
DM-3 決策樹算(suan)法應用(yong)示例
決(jue)策(ce)樹(shu)算法應用上機實(shi)踐
數據挖掘實戰(zhan)（2）
DM-4 貝葉斯算法應用(yong)場景與示例
DM-5 神經網絡算法應(ying)用(yong)場(chang)景與示例
DM-6 邏輯回歸算法應用場景與示例
數據挖掘實(shi)戰(zhan)（3）
DM-7 聚類(lei)算(suan)法(fa)應(ying)用場(chang)景與示例
DM-8 關聯規則算法應用(yong)場景
DM-9 關聯規則算法應用示例
關聯規則上機實踐
數據挖掘(jue)實戰（4）
DM-10 順序分析(xi)和聚(ju)類(lei)分析(xi)算法應用場景(jing)
DM-11 順(shun)序分析(xi)和聚類分析(xi)算(suan)法應(ying)用示(shi)例
數據挖掘實戰（5）
DM-12 時(shi)序算法應用場景(jing)
DM-13 時(shi)序算法應用示例(li)
OLAP實戰（1）
OLAP-4修改度量值(zhi)、屬性和層(ceng)次結構
OLAP-1 多維數據(ju)分(fen)析簡介(jie)
OLAP-2 數據源視圖(tu)和多維數據集(ji)的創建
OLAP-3 多維數據集的部(bu)署和瀏(liu)覽
OLAP實戰（2）
OLAP-5 定義高(gao)級屬性(xing)和(he)維度屬性(xing)
OLAP-6 定義(yi)計(ji)算、維(wei)度和度量(liang)值組(zu)之(zhi)間的關(guan)系
OLAP-7定義鉆取(qu)操作(zuo)、透視、翻譯
數據預處理
數據預處理的必要性
數據清洗
數據集成
數據轉換等
數據預處理小測
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