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        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

 
课程大纲
   
 
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    数据挖掘,作为商业智能(Business Intelligence)实现的最深层次,在商业智能解决方案的体系中占据着重要的位置。
    数据库中存在的是数据,对于业务人员来说,只是一些无法看懂的天书,他们需要的是可以更容易理解的信息。那么,我们以前如何解决这个矛盾的呢?一般的答案是报表系统。简单地说,业务人员看到的是美观的界面,便捷的操作,鼠标点击后,报表系统生成SQL语句,数据库服务器收到以后,返回所需要的信息。不错,报表系统已经可以称作是BI了,它是BI的低端实现。
    现在国外的企业,大部分已经进入了更深层次的商业智能,叫做数据分析,即基于多维数据库的在线分析系统(OLAP)。还有一些企业已经开始进入更深层次的商业智能,叫做数据挖掘。从广义上说,任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来,报表、多维分析和深度的挖掘都是挖掘数据的手段。但是,从技术术语上说,数据挖掘(DataMining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集,然后建立特定的挖掘模型,利用这些数据集训练模型,最后利用模型找出的知识模式进行预测,从而辅助决策工作。
    过去,谈起数据挖掘,大家想到的往往是那些专业数学家、统计学家,一搬的技术人员和业务人员望而却步。现在,随着IT技术的发展和工业化,SQL Server 2008提炼了上述的各种复杂知识,加工成友好的视窗工具,嵌入到分析服务(Analysis Services)中,使得数据挖掘的用户扩展到了大量的开发者人群,甚至是经过培训的业务人员。它使我们的员和程序变得更聪明了。

     

     

    1.课程研发环境
    课程基于SQL Server数据库,讲解过程中使用的是SQL server2012版,使用office2010(32位)版工具SQL Server2008以上版本均可用。
    数据库:SQL Server2008、2012
    Office工具:2007、2010

     

    2.内容简介
    本教程介绍了SQL Server Data Mining的所有方面,包括使用SQL Server实现成功的数据挖掘解决方案的所有必要知识,带读者熟悉其中的工具,给出了Microsoft数据挖掘算法的深度和广度,然后详细探讨了实现数据挖掘解决方案的各种方式。

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    第1章 数据挖掘解决商业问题
    1.1-数据挖掘概念及使用场景
    1.2-DMX
    1.3-常见的数据挖掘任务


    第2章 用Excel进行数据挖掘
    2.1-分析关键影响因素及检测类别工具
    2.2-从示例填充及预测工具
    2.3-突出显示异常值工具
    2.4-应用场景分析工具
    2.5-预测计算器工具
    2.6-购物篮分析工具


    第3章 数据挖掘概念与DMX
    3.1-DMX关键概念
    3.2-DMX查询语法-创建挖掘结构
    3.3-DMX查询语法-创建挖掘模型(嵌套表)
    3.4-DMX查询语法-创建挖掘模型(复杂的嵌套场景和过滤器)
    3.5-DMX查询语法-填充挖掘结构(填充嵌套表)
    3.6-DMX查询语法-填充挖掘结构(查询结构数据和查询模型数据)
    3.7-预测-预测连接和预测查询语法
    3.8-预测-预测函数和嵌套表上的预测


    第4章 用SQLServer进行数据挖掘
    4.1-Bl Dev Studio介绍
    4.2-设置数据源
    4.3-设置数据源及创建和编辑模型
    4.4-使用数据挖掘设计器及处理
    4.5-使用模型
    4.6-交叉验证、使用挖掘模型预测以及创建数据挖掘报表


    第5章 贝叶斯算法
    5.1-贝叶斯算法介绍
    5.2-数据浏览及文档分类
    5.3-理解贝叶斯模型的内容及浏览贝叶斯模型
    5.4-贝叶斯算法的基本原理


    第6章 决策树算法
    6.1-决策数算法介绍及分类模型
    6.2-回归模型与关联模型
    6.3-模型内容,解释模型及决策树算法的基本原理
    6.4-决策树算法的基本原理2
    6.5-存储过程


    第7章 时序算法
    7.1-时序算法介绍
    7.2-DMX 模型的创建
    7.3-模型的处理
    7.4-预测返回辅助的统计信息
    7.5-预测执行假设预测
    7.6-时序算法的基本原理及参数


    第8章 聚类算法
    8.1-聚类算法介绍
    8.2-利用聚类检查异常以及DMX的模型创建
    8.3-DMX常用结构
    8.4-模型内容及理解聚类模型
    8.5-聚类算法的基本原理及参数


    第9章 序列聚类算法和关联规则算法
    9.1-序列聚类算法的介绍
    9.2-DMX查询-执行聚类预测与执行序列预测
    9.3-DMX查询-提取序列预测的概率和使用序列预测的直方图
    9.4-解释模型及马尔科夫链
    9.5-状态转移矩阵、模型内容以及参数
    9.6-关联规则算法介绍
    9.7-推荐引擎与高级交叉销售
    9.8-DMX
    9.9-模型内容、解释模型及关联规则算法的基本原理
    9.10-关联规则算法基本概念及挖掘繁琐项集


    第10章 神经网络算法和逻辑回归算法
    10.1-神经网络算法和逻辑回归算法简介
    10.2-使用Microsoft神经网络算法
    10.3-DMX查询
    10.4-模型内容及解释模型
    10.5-组合与激活及处理神经网络的简单事例
    10.6-规范化和映射及神经网络算法的参数


    第11章 SQL Server集成服务数据挖掘和数据挖掘编程
    11.1-SSIS介绍
    11.2-在SSIS环境中进行数据挖掘
    11.3-数据挖掘客户端
    11.4-建模及模型用法
    11.5-数据挖掘编程介绍
    11.6-创建数据访问对象1
    11.7-创建数据访问对象2
    11.8-创建挖掘结构
    11.9-创建挖掘模型
    11.10-处理挖掘模型
    11.11-部署挖掘模型及设置挖掘权限
    11.12-浏览和查询挖掘模型
    11.13-使用ADMD.NET来预测
    11.14-使用表参数的数据挖掘查询

     

     

     

     

     

     

     

    目标1 使用Excel进行数据挖掘


    目标2 了解数据挖掘概念和MDX


    目标3 使用SQL Server进行数据挖掘


    目标4 了解几种数据挖掘算法


    目标5 了解数据挖掘编程

 

 

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