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培訓(xùn)目標(biāo)：

了解數(shù)據(jù)挖掘
了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)例
深入理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的清理
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用
數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的
數(shù)據(jù)清理
數(shù)據(jù)集成和變換
數(shù)據(jù)歸約
廣義知識(shí)
關(guān)聯(lián)知識(shí)
分類知識(shí)
預(yù)測(cè)型知識(shí)
偏差型知識(shí)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
使用候選項(xiàng)集找頻繁項(xiàng)集（Apriori）算法
決策樹算法
聚類分析
SQL Server 2000數(shù)據(jù)挖掘工具應(yīng)用
SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具應(yīng)用
決策樹算法
實(shí)例開發(fā)

初識(shí)數(shù)據(jù)挖掘	數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展過(guò)程數(shù)據(jù)挖掘的定義
初識(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)生數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用價(jià)值數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展過(guò)程數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
進(jìn)一步理解數(shù)據(jù)挖掘	數(shù)據(jù)挖掘的功能數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程
數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)例	應(yīng)用領(lǐng)域典型案例
數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢(shì)	數(shù)據(jù)挖掘研究方向數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的熱點(diǎn)
進(jìn)一步深入理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是面向主題的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是集成的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是不可更新的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是隨時(shí)間不斷變化的
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)	元數(shù)據(jù) 粒度的概念分割問(wèn)題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)組織形式
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的清理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的三級(jí)數(shù)據(jù)模型提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)步驟
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)的直接訪問(wèn) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)的間接訪問(wèn)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用實(shí)例
數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的	原始數(shù)據(jù)中存在的問(wèn)題數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法和功能
數(shù)據(jù)清理	處理空缺值噪聲數(shù)據(jù)的處理
數(shù)據(jù)集成和變換	數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)變換
數(shù)據(jù)歸約	數(shù)據(jù)歸約的方法數(shù)據(jù)立方體聚集維歸約數(shù)據(jù)壓縮數(shù)值歸約離散化與概念分層生成
廣義知識(shí)	廣義知識(shí)的概念廣義知識(shí)的發(fā)現(xiàn)方法
關(guān)聯(lián)知識(shí)	關(guān)聯(lián)知識(shí)的概念關(guān)聯(lián)知識(shí)的發(fā)現(xiàn)方法關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用實(shí)例
分類知識(shí)	分類知識(shí)的概念分類知識(shí)的發(fā)現(xiàn)方法分類知識(shí)應(yīng)用實(shí)例
預(yù)測(cè)型知識(shí)	預(yù)測(cè)型知識(shí)的概念預(yù)測(cè)型知識(shí)的發(fā)現(xiàn)方法預(yù)測(cè)型知識(shí)應(yīng)用實(shí)例
偏差型知識(shí)	偏差型知識(shí)的概念偏差型知識(shí)的發(fā)現(xiàn)方法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法	神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)模型定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/li> 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
使用候選項(xiàng)集找頻繁項(xiàng)集（Apriori）算法	關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類 Apriori算法從頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則
決策樹算法	信息論的基本原理 ID3算法樹剪枝由決策樹提取分類規(guī)則
聚類分析	聚類分析的概念聚類分析中的數(shù)據(jù)類型幾種主要的聚類分析方法聚類分析算法
SQL Server 2000數(shù)據(jù)挖掘工具應(yīng)用	安裝要求安裝過(guò)程 Analysis Services功能介紹 Analysis Services的優(yōu)點(diǎn) 創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型查看和分析挖掘結(jié)果聚類模型
SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具應(yīng)用	安裝SPSS Clementine SPSS Clementine 8.0工作環(huán)境介紹 Clementine應(yīng)用的結(jié)構(gòu) Clementine的使用挖掘模型的建立和執(zhí)行
決策樹算法	實(shí)例背景數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法決策樹的概念
實(shí)例開發(fā)	實(shí)例開發(fā)前的準(zhǔn)備實(shí)例的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 決策樹算法模塊算法的程序?qū)崿F(xiàn) ?

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