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| | 深圳深蓝数据仓库与数据挖掘课程提纲培训招生
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摘要：．数据仓库与数据挖掘概述
数据仓库的发展与展望
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
数据挖掘技术与工具
数据挖掘的应用
二．数据仓库开发模型
数据仓库开发模型
数据仓库概念模型
数据仓库逻辑模型
全文：．数据仓库与数据挖掘概述
数据仓库的发展与展望
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
数据挖掘技术与工具
数据挖掘的应用
二．数据仓库开发模型
数据仓库开发模型
数据仓库概念模型
数据仓库逻辑模型
数据仓库的物理模型
数据仓库的元数据模型
数据仓库的粒度和聚集模型
三．数据仓库开发应用过程
数据仓库的规划
数据仓库的概念模型设计
数据仓库的逻辑模型设计
数据仓库的物理模型设计
数据仓库的实施
数据仓库的应用、支持和增强
四．OLAP 技术
OLAP 技术概念
OLAP 与多维分析
OLAP 的实施
多维 OLAP 与关系 OLAP
OLAP 技术评价
五．数据挖掘技术
传统的统计分析类数据挖掘技术
统计分析类工具
统计分析类工具的应用
统计分析类工具应用的问题
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
六．数据预处理技术
数据清理
集成和变换
规范化
数据归约
维归约
数据压缩
数值归约
七．数据仓库应用与管理
数据仓库用户
数据仓库应用案例
数据仓库的运行技术管理
数据仓库的元数据管理
数据仓库应用中的法律问题
数据仓库的成本与效益分析
八．数据仓库开发实例
实例数据仓库的规划与分析
数据仓库开发工具的应用
数据仓库创建实例
数据仓库事实表与多维数据集的建立
九．数据仓库与挖掘应用实例
数据仓库的数据加载与钻取
数据挖掘模型的设计
数据挖掘工具的应用
数据仓库客户端界面的设计
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