 班.级.规.模.及.环.境--热.线:4008699035 手.机:15921673576( 微.信.同.号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路)【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实.验.设.备 |
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| 质.量.保.障 |
1、免费重修；
2、课程结束后,授课老师留联系方式,保障培训效果,免费技术支持。
3、推荐机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，曙海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，曙海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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- 培训目标：
了解数据挖掘
了解数据仓库
数据挖掘应用实例
深入理解数据仓库的结构
数据仓库的清理
数据仓库系统的设计
数据仓库数据的访问
数据仓库的应用
数据预处理的目的
数据清理
数据集成和变换
数据归约
广义知识
关联知识
分类知识
预测型知识
偏差型知识
神经网络算法
使用候选项集找频繁项集（Apriori）算法
决策树算法
聚类分析
SQL Server 2000数据挖掘工具应用
SPSS数据挖掘工具应用
决策树算法
实例开发
培训内容：
初识数据挖掘
数据挖掘的产生
数据挖掘的应用价值
数据挖掘的发展过程
数据挖掘的定义
初识数据仓库
数据仓库的产生
数据仓库的应用价值
数据仓库的发展过程
数据仓库的定义
数据仓库与数据挖掘的关系
进一步理解数据挖掘
数据挖掘的功能
数据挖掘常用技术
数据挖掘的过程
数据挖掘应用实例
应用领域
典型案例
数据挖掘的发展趋势
数据挖掘研究方向
数据挖掘应用的热点
进一步深入理解数据仓库的定义
数据仓库的数据是面向主题的
数据仓库的数据是集成的
数据仓库的数据是不可更新的
数据仓库的数据是随时间不断变化的
数据仓库的结构
元数据
粒度的概念
分割问题
数据仓库中的数据组织形式
数据仓库的清理
数据仓库系统的设计
数据仓库系统设计方法
数据仓库设计的三级数据模型
提高数据仓库的性能
数据仓库设计步骤
数据仓库数据的访问
数据仓库数据的直接访问
数据仓库数据的间接访问
数据仓库的应用
数据仓库的主要应用领域
数据仓库应用实例
数据预处理的目的
原始数据中存在的问题
数据预处理的方法和功能
数据清理
处理空缺值
噪声数据的处理
数据集成和变换
数据集成
数据变换
数据归约
数据归约的方法
数据立方体聚集
维归约
数据压缩
数值归约
离散化与概念分层生成
广义知识
广义知识的概念
广义知识的发现方法
关联知识
关联知识的概念
关联知识的发现方法
关联规则应用实例
分类知识
分类知识的概念
分类知识的发现方法
分类知识应用实例
预测型知识
预测型知识的概念
预测型知识的发现方法
预测型知识应用实例
偏差型知识
偏差型知识的概念
偏差型知识的发现方法
神经网络算法
神经网络的概念
神经网络的计算机模型
定义神经网络拓扑
基于神经网络的算法
使用候选项集找频繁项集（Apriori）算法
关联规则的分类
Apriori算法
从频繁项集产生关联规则
决策树算法
信息论的基本原理
ID3算法
树剪枝
由决策树提取分类规则
聚类分析
聚类分析的概念
聚类分析中的数据类型
几种主要的聚类分析方法
聚类分析算法
SQL Server 2000数据挖掘工具应用
安装要求
安装过程
Analysis Services功能介绍
Analysis Services的优点
创建数据挖掘模型
查看和分析挖掘结果
聚类模型
SPSS数据挖掘工具应用
安装SPSS Clementine
SPSS Clementine 8.0工作环境介绍
Clementine应用的结构
Clementine的使用
挖掘模型的建立和执行
决策树算法
实例背景
数据挖掘中的分类算法
决策树的概念
实例开发
实例开发前的准备
实例的系统结构
决策树算法模块
算法的程序实现
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