数据仓库管理人员、建模人员，分析人员和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员。

1、数据仓库原理及联机分析技术介绍

• 数据仓库结构体系，数据仓库数据模型
• 数据抽取、转换和装载，元数据管理
• OLAP概念及其数据模型
• 多维数据的显示

2、数据仓库设计与开发

• 数据仓库分析与设计
• 数据仓库开发过程
• 数据仓库技术与开发的困难
• OLAP的多维数据分析

3、基于数据仓库的决策支持系统

• 基于数据仓库的查询与报表
• 多维分析与原因分析
• 实时决策与预测未来
• 自动决策及其应用介绍

4、数据仓库案例剖析

• 移动运营商的客户投诉联机分析，基于Business Intelligence Dev Studio
• 通过对客户投诉详单，设计相应的投诉模型，建立其相应的维度，事实表等
• 通过对客户投诉进行分类，发现其中的共同点以及差异，方便制定相应计划
• 积极的应对客户投诉，对客户投诉进行监控，及时对可能导致的客户进行挽留
• 某公司数据仓库决策支持系统
• 统计业数据仓库系统
• 沃尔玛数据仓库系统

5、数据挖掘与知识发现

• 数据挖掘的任务与对象
• 数据挖掘方法
• 数据挖掘相关技术

6、关联分析算法及其案例

• 关联规则的分类
• Aprior算法详解
• 从频繁项集产生关联规则
• 基于Climentine的购物篮实例分析-

7、聚类分析算法及其案例

• 聚类分析的概念
• 主要的聚类方法
• K-means算法详解
• 基于Climentine的用户数据聚类实例-

8、其它数据挖掘算法介绍

• 决策树算法 
• ID3算法
• 由决策树提取分类规则
• 基于Climentine的决策树分析实例
• 神经网络算法 
• 神经网络的概念
• 网络拓扑及其算法
• 基于Climentine的神经网络分析实例

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