全自动粘度仪-油品运动粘度测定仪-湖南慑力电子科技有限公司

張曉誠
  • 張曉誠企業(yè)管理/計算機軟件應(yīng)用(雙本)
  • 擅長領(lǐng)域: 蒙牛 培訓體系
  • 講師報價: 面議
  • 常駐城市:北京市
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大數(shù)據(jù)價值與數(shù)據(jù)挖掘課程培訓大綱

主講老師:張曉誠
發(fā)布時間:2021-07-24 17:50:39
課程領(lǐng)域:管理者技能提升 培訓課程
課程詳情:

課程簡介:

        本次課程將介紹數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本理論和體系架構(gòu),通過大型數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)處理項目案例闡述數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)項目的實施過程和方法。通過實際應(yīng)用案例講解數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘算法等重要概念。詳細講解構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘體系的核心方法和技術(shù),并結(jié)合實際項目搭建數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境。熟悉主流數(shù)據(jù)挖掘廠商及相關(guān)軟件產(chǎn)品的操作和使用。


課程特點:

         1、 培訓過程中將以大型項目案例為背景,逐步講解整個數(shù)據(jù)挖掘的設(shè)計過程和實施方法

         2、 課程將以深入淺出的案例讓學員輕松掌握數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念和技術(shù)

         3、 課程的重點是項目實施,將深入探討數(shù)據(jù)挖掘項目的實施問題,逐一解決項目實施過程中所遇到的問題和處理技巧

         4、 結(jié)合動手實驗和小而精的例子,使學員充分理解數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)設(shè)計和相關(guān)實施工具的使用



課程大綱:


專題一:數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識 

內(nèi)容一:數(shù)據(jù)挖掘基本概念

1、 數(shù)據(jù)挖掘的來源

2、 數(shù)據(jù)挖掘的定義

3、 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域

4、 數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)背景

內(nèi)容二:BI的架構(gòu)

1、BI體系介紹

2、數(shù)據(jù)倉庫介紹

3、ETL介紹

4、多維數(shù)據(jù)庫介紹

5、前端展現(xiàn)介紹

6、數(shù)據(jù)挖掘模型介紹

內(nèi)容三、數(shù)據(jù)挖掘在行業(yè)中的應(yīng)用

1、現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘需求概述

2、電信行業(yè)案例分析

3、金融行業(yè)案例研究

4、銷售行業(yè)案例分析

5、BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新與維護


介紹數(shù)據(jù)挖掘基本概念,BI體系架構(gòu), 數(shù)據(jù)挖掘工具介紹及其應(yīng)用,針對電信等行業(yè)提供行業(yè)解決方案和案例分析。

專題二:數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)設(shè)計與完整流程詳解 

內(nèi)容一:九種數(shù)據(jù)挖掘算法

1、 九種挖掘算法應(yīng)用的背景

2、 決策樹算法與模型設(shè)計

3、 聚類算法與模型設(shè)計

4、 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法與模型設(shè)計

5、 貝葉斯算法與模型設(shè)計

6、 時間序列算法與模型設(shè)計

7、 其他挖掘算法與模型設(shè)計

內(nèi)容二:常用挖掘模型詳解

1、決策樹算法詳解及工具實現(xiàn)

2、聚類算法詳解及工具實現(xiàn)

3、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法詳解及工具實現(xiàn)

4、貝葉斯算法詳解及工具實現(xiàn)

5、時間序列算法詳解及工具實現(xiàn)

6、數(shù)據(jù)挖掘模型評估

內(nèi)容三:數(shù)據(jù)挖掘的流程

1、數(shù)據(jù)清洗準備

2、數(shù)據(jù)預處理

3、選擇數(shù)據(jù)挖掘模型

4、數(shù)據(jù)挖掘模型訓練

5、更新算法模型

6、模型評估

7、部署與應(yīng)用

內(nèi)容四:DMX語言

1、DMX語法結(jié)構(gòu)

2、使用DMX創(chuàng)建挖掘模型

3、使用DMX將挖掘結(jié)果導出

4、使用DMX進行挖掘模型參數(shù)設(shè)置

九種數(shù)據(jù)挖掘算法與模型詳解,數(shù)據(jù)挖掘的設(shè)計與實施流程,數(shù)據(jù)挖掘查詢語言的使用等,重點對決策樹算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、聚類算法等給出詳細設(shè)計和處理流程。



專題三:大數(shù)據(jù)處理優(yōu)化部分 

內(nèi)容一:大數(shù)據(jù)的特點

1、什么是大數(shù)據(jù)

2、大數(shù)據(jù)的特點

3、大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用

內(nèi)容二:大數(shù)據(jù)優(yōu)化方法詳解

1、大數(shù)據(jù)分區(qū)處理

2、使用中間表和臨時表

3、分批次處理與并行計算

4、建立廣泛的索引

5、建立緩存機制

6、使用文本和二進制格式進行處理

7、定制強大的清洗規(guī)則和出錯處理機制

8、建立視圖或者物化視圖

9、其他優(yōu)化方法總結(jié)

內(nèi)容三:數(shù)據(jù)倉庫中大數(shù)據(jù)的處理方式

1、數(shù)據(jù)倉庫中的大數(shù)據(jù)特點

2、數(shù)據(jù)倉庫中的大數(shù)據(jù)的處理方式

3、分布式數(shù)據(jù)倉庫的特點及應(yīng)用

內(nèi)容四:大數(shù)據(jù)高級應(yīng)用

1、大型項目中大數(shù)據(jù)的優(yōu)化案例分析

2、使用大數(shù)據(jù)優(yōu)化工具

3、數(shù)據(jù)倉庫中的大數(shù)據(jù)性能調(diào)優(yōu)技巧

4、未來大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向



大數(shù)據(jù)的概念、特點以及大數(shù)據(jù)的優(yōu)化方法,數(shù)據(jù)倉庫項目中大數(shù)據(jù)的處理方式以及大數(shù)據(jù)的高級應(yīng)用等,針對大型數(shù)據(jù)倉庫項目提供了完備的大數(shù)據(jù)優(yōu)化解決方案。

專題四:數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)項目案例分析 

內(nèi)容一:中國電信數(shù)據(jù)挖掘項目

1、項目介紹

2、復雜多系統(tǒng)多數(shù)據(jù)源的特點

3、ODS的使用

4、整體項目架構(gòu)設(shè)計

5、數(shù)據(jù)挖掘算法選取

6、數(shù)據(jù)挖掘模型設(shè)計

7、數(shù)據(jù)挖掘處理流程

8、數(shù)據(jù)抽取策略的制定

8、挖掘模型的更新技巧

內(nèi)容二:Search Funnel數(shù)據(jù)挖掘項目

1、項目介紹

2、項目中的海量數(shù)據(jù)

3、數(shù)據(jù)挖掘算法

4、數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建

5、數(shù)據(jù)的預處理技術(shù)

6、對挖掘模型進行訓練

7、展示數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)果

8、數(shù)據(jù)挖掘模型評估

內(nèi)容三:MSN大數(shù)據(jù)處理項目

1、項目介紹

2、項目中的超海量數(shù)據(jù)

3、大數(shù)據(jù)處理所遇到的問題

4、使用并行處理和計算

5、大數(shù)據(jù)項目中的數(shù)據(jù)挖掘模型處理

6、項目中的報表展現(xiàn)

7、大數(shù)據(jù)處理思路總結(jié)

內(nèi)容四:AdventureWorks整體項目案例

1、案例介紹

2、ETL流程詳解

3、OLAP流程詳解

4、前端報表流程詳解

5、數(shù)據(jù)挖掘流程詳解


總結(jié)

大型數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘項目設(shè)計和實施,重點對項目架構(gòu)設(shè)計和數(shù)據(jù)完整處理流程做重點分析和詳細介紹,針對大型數(shù)據(jù)挖掘項目,提供了完備的解決方案,給出完整設(shè)計思路和數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用。



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