 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數(shù)限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設(shè)備 |
◆小班教學(xué)，教學(xué)效果好
☆注重質(zhì)量☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費推薦工作
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| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學(xué)員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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- 主題 內(nèi)容
第一部分：數(shù)據(jù)倉庫的概念深入
- 1.在大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫的困境和挑戰(zhàn)
2.數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)多樣性解讀
3.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
- 第二部分 基于SQL Server環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)應(yīng)用過程
- 1．SQL Server下的數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)應(yīng)用的特點
2．?dāng)?shù)據(jù)倉庫的規(guī)劃過程
3．?dāng)?shù)據(jù)倉庫的概念模型設(shè)計
4．?dāng)?shù)據(jù)倉庫的邏輯模型
5. 物理模型的設(shè)計
6．基于Sql Server環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫的實施過程及特點
- 第三部分 數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用與管理
- 1．?dāng)?shù)據(jù)倉庫應(yīng)用案例
電信、移動、聯(lián)通、銀行、銷售等行業(yè)的應(yīng)用舉例
2．?dāng)?shù)據(jù)倉庫的運行技術(shù)管理
3．SQL SERVER下的數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)管理
4. 數(shù)據(jù)倉庫工程中注意事項
- 第四部分 SQL SERVER下的ETL應(yīng)用技術(shù)進階
- 1、 ETL發(fā)展背景與大數(shù)據(jù)下的SQL SERVER 的ETL技術(shù)變遷
2、 ETL過程階段重點及注意事項和經(jīng)驗總結(jié)
3、 ETL特性及案例分析，如何高效實現(xiàn)穩(wěn)定性、安全性、可擴展性、健壯性、可維護性、高可用性？
4、 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫ETL體系結(jié)構(gòu)如何應(yīng)對變化的需求
5、 如何更好選擇ETL工具，它的評價準則怎樣？
6、 SQL SERVER 環(huán)境下的ETL的管理
1)ETL的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
2)ETL的數(shù)據(jù)集成
3)ETL的元數(shù)據(jù)
7、 ETL展望
- 第五部分：數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析技術(shù)
- 1.數(shù)據(jù)挖掘主要分析方法：
1.聚類分析（Clustering）
2.分類分析（Classification）
3.關(guān)聯(lián)分析（Association）
4.預(yù)測分析（Prediction）
5.回歸分析
6.相關(guān)分析
7.數(shù)據(jù)比較分析
8.數(shù)據(jù)挖掘的可視化
2.數(shù)據(jù)挖掘的實施
3.分析圖形： 正態(tài)性檢驗 描述性統(tǒng)計 箱型圖、區(qū)間圖、時序圖 介紹
4.數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù):數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.數(shù)據(jù)挖掘效果的評估
實踐：SPSS結(jié)合相應(yīng)的分析算法及展示圖形
- 第六部分：構(gòu)建**數(shù)據(jù)挖掘分析體系
- 1、分析團隊建設(shè)
2、分析工作管理
3、數(shù)據(jù)分析核心能力建設(shè)
4、分析工作與業(yè)務(wù)協(xié)同
- 第七部分.數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
- 1.數(shù)據(jù)挖掘及管理經(jīng)驗
2.數(shù)據(jù)挖掘在金融、電商、運營商行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用舉例
2.1 客戶行為與潛在客戶分析
2.2 用戶信用度分析
2.3 趨勢預(yù)測
2.4新產(chǎn)品交叉營銷分析 等
3. 結(jié)合業(yè)務(wù)場景需求，進行數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`:
1.客戶細分聚類分析實踐
2.金融貸款防欺詐挖掘分析
3.金融/電商客戶流失預(yù)測挖掘分析
（以上涉及當(dāng)下主流的聚類、相關(guān)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及回歸分析等數(shù)據(jù)挖掘算法）
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