Data Warehouse & BI技术


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本课程主要介绍数据仓库系统的体系结构的构建与应用。
最新开班

2012-05上旬至2012-05上旬

2012-03中旬至2012-03中旬

2011-09-21至2011-09-23

培训对象
适用于数据库管理员、数据库系统开发人员,与数据库相关应用系统分析员、开发人员,技术支持专业人员等。 
培训目标
能够使学员了解数据仓库系统的体系架构,并且了解一定数据仓库模型技术、开发技术基础。 
培训课时
3天 
课程大纲

    Data Warehouse 概念与 Data Mine技术
       数据仓库的发展概况
       数据仓库的体系结构
       数据仓库的参照结构
       数据挖掘技术概述
       常用的数据挖掘技术与工具
       数据挖掘技术的应用
    Data Warehouse模型设计
       数据仓库的概述模型
       数据仓库的LDM(逻辑模型)
       数据仓库的PDM(物理模型)
       数据仓库的元数据模型
       数据仓库的粒度和聚集模型
       企业应用中常见的数据模型的设计
    数据仓库开发应用过程
       建模工具的应用与技巧
       数据仓库的规划设计
       数据仓库的概念模型设计
       数据仓库的LDM设计
       数据仓库的PDM设计
       数据仓库的实施
       数据仓库的应用
       结合企业实际,定制分析常见的主题
       企业数据仓库模型建设的技巧与经验
    数据预处理技术(ETL)
       数据抽取、转换、装载技术的实现
       集成和变换
       规范化
       数据归约
       维归约
       数据压缩
       数值归约
       自定义编程方式实现ETL处理过程常用的方法与思路
    OLAP技术
       OLAP技术的概述
       OLAP与多维分析技术
       OLAP的实施
       多维OLAP与关系OLAP
       常见OLAP 产品应用
       Oracle数据库OLAP产品的应用与实现
    数据挖掘技术与工具
       传统的统计分析类数据挖掘技术
       知识挖掘系统的体系结构
       现代挖掘技术及应用
       知识发现工具与应用
       数据挖掘技术的发展
       数据挖掘的主要算法和模型
       聚集\决策树\神经网络\关联分析\序列分析
       企业数据挖掘的成功与失败案例及经验技巧

 
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