时间地点： 2015-4-24 至 2015-4-26  上海      授课讲师：俞如富    学习费用： 5800 元/位

2015-04-24至2015-04-26【上海】  

培训对象： 本课程适合做过半年及以上的数据挖掘、数据分析、数据仓库、大数据相关工作或数据挖掘爱好者和需求者

课程费用：5800 元/人
 

目标收益
课程中把数据仓库和数据挖掘结合起来，数据挖掘既可以是独立建设，也可基于数据仓库下的快捷建设。数据仓库与OLAP 及数据挖掘 息息相关，通过本课程，可让学员对数据仓库的建设过程有更深的认识，同时学会用主流的数据挖掘软件完成数据挖掘建模任务，使学员掌握数据挖掘方法论CRISP-DM的本质。通过几个具体的、典型的数据挖掘案例，使学员在掌握这些案例所用的技巧的同时，充分理解数据挖掘和数据仓库的方法论，通过举一反三的效果，提高自己分析问题解决问题的实际能力

培训特色
课程内容：主要含括数据挖掘与数据仓库及OLAP的技术关系，把数据仓库的设计及实现步骤结合应用案例展示数据仓库的建设过程和注意事项；针对数据挖掘方面，主要是主要算法（聚类、关联、回归分析、相关分析、预测）及SPSS工具的使用及结合工作案例做相应的数据挖掘实践。 充分利用SPSS挖掘工具把挖掘内容以各种合适的图形展示（如：区间图、时序图、箱型图等） ，指导学员运用相应的分析工具（SPSS）结合分析方法做常用分析方法的应用 ，能通过几个案例结合SPSS工具来模拟建设挖掘模型，并加深对模型的理解及技巧应用，让学员有相应的模型建设的动手能力。

培训内容

第一天数据挖掘的理解及模型建设流程
1.1　　背景　　　　　　
1.2　　数据挖掘定义
1.3　　基本概念　　　
1.4　　主要功能
1.5　　数据挖掘模型
1.6　　实现流程
1.7　　数据挖掘的应用
1.8　　未来趋势

第一天
下午数据仓库、数据挖掘与
OLAP数据分析技术2.数据仓库、数据挖掘与OLAP技术
2.1　　数据仓库与数据挖掘
2.1.1　　数据仓库的定义
2.1.2　　数据仓库的组成与数据挖掘的关系
2.1.3　　数据仓库的数据模型与数据挖掘
2.1.4　　数据仓库与数据库、数据挖掘的关系
2.3　　数据仓库的设计与实现
2.3.1　数据仓库的设计
2.3.2　数据仓库的实现
2.4　　数据仓库的应用－OLAP
2.4.1　　OLAP的定义和特点　
2.4.2　　OLAP的分类
2.4.3　　OLAP的典型操作

第二天数据挖掘技术
（分析方法与算法）
3.1　　聚类（Clustering）
3.2　　分类（Classification）
3.3　　关联（Association）
3.4　　预测（Prediction）
3.5　　回归分析
3.6　　相关分析
3.7　　数据比较分析　
3.8　　数据挖掘的可视化
3.9　　数据挖掘的实施
3.10　 正态性检验 描述性统计 箱型图、区间图、时序图 介绍
3.11　数据挖掘的关键技术:数据预处理

第二天
下午
结合算法用SPSS工具做数据挖掘实例及操作
实践：SPSS结合相应的分析算法及展示图形

第三天
1.数据挖掘在**领域应用讲解
2.数据挖掘项目实践演示及操作
3.数据挖掘的探讨与交流（20～50分钟）
4.数据挖掘应用
4.1　　数据挖掘及管理经验
4.2　　数据挖掘在**领域的应用
4.2.1　客户行为与潜在客户分析　
4.2.2　用户信用度分析
4.2.3　趋势预测　等
4.3 数据挖掘实践举例（结合SPSS软件）
实践：内容包括 从设计－>形成模型->应用.
5.数据挖掘工具
5.1　　概述
5.2　　几种数据挖掘工具比较
5.3　　典型工具介绍　
5.4　 如何选择数据挖掘工具

演讲嘉宾：俞如富 -- 资深数据库专家 兼BI主管
主要从事ORACLE/DB2数据库开发、数据库设计、数据分析及产品管理工作。在数据库规划设计方面，有着13年以上的大型数据库（TB级）设计及实施经验，长期负责过移动互联网、通讯行业和证券行业的数据分析工作；并为福建的中国电信、移动、电力和证券及医院等单位提供过培训及其他数据库咨询服务。