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微軟商業(yè)智能與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)

 
  班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數(shù)限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【上海】同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
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  質(zhì)量保障

       1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學(xué)員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

部份程大綱
 
  • 培訓(xùn)特色
    本次課程將介紹數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能技術(shù)的基本理論和體系架構(gòu),通過大型數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能項目案例闡述數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能項目的實施過程和方法。通過實際應(yīng)用案例介紹多維數(shù)據(jù)模型、粒度、立方體及元數(shù)據(jù)等重要概念。詳細(xì)講解構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能體系的核心方法和技術(shù),并模擬搭建基本的數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能環(huán)境。熟悉主流數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能廠商及了解相關(guān)軟件產(chǎn)品的操作和使用。
    1、培訓(xùn)過程中將以大型項目案例為背景,逐步講解整個數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計過程和實施方法
    2、課程將以深入淺出的案例讓學(xué)員輕松掌握數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)
    3、課程的重點是項目實施,將深入探討數(shù)據(jù)倉庫項目的實施問題,逐一解決
  • 目標(biāo)收益
    1、通過完整項目案例,客戶將學(xué)會數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計和實施的標(biāo)準(zhǔn)方法
    2、客戶將學(xué)會如何分析問題,如何快速開發(fā)本行業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫項目
    3、客戶將學(xué)會解決數(shù)據(jù)倉庫實施過程中所遇到的重點和難點問題
    4、 通過動手實驗,客戶將學(xué)會微軟商業(yè)智能相關(guān)工具的操作使用
    5、客戶將學(xué)習(xí)最新數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)
  • 主題 內(nèi)容
    專題一:
    數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)知識
  • 內(nèi)容一:BI的架構(gòu)
    1、BI體系介紹
    2、ETL介紹
    3、多維數(shù)據(jù)庫介紹
    4、前端展現(xiàn)介紹
    5、數(shù)據(jù)挖掘介紹
  • 內(nèi)容二: SQL Server 2005 BI工具介紹
    1、ETL工具---SSIS介紹
    2、OLAP工具---SSAS介紹
    3、報表工具---SSRS介紹
    4、數(shù)據(jù)挖掘工具---SSAS中的挖掘模型
  • 內(nèi)容三、BI在行業(yè)中的應(yīng)用
    1、現(xiàn)代企業(yè)BI需求概述
    2、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)案例分析
    3、生產(chǎn)制造行業(yè)案例研究
    4、醫(yī)藥行業(yè)案例分析
    5、BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新與維護
  • 專題二:
    ETL設(shè)計部分
  • 內(nèi)容一、SSIS 簡介
    1、控制流介紹
    2、數(shù)據(jù)流介紹
    3、事件處理
    4、包瀏覽器
  • 內(nèi)容二、控制流任務(wù)組件詳解
    1、循環(huán)容器
    2、執(zhí)行SQL任務(wù)
    3、文件系統(tǒng)任務(wù)
    4、執(zhí)行進程任務(wù)
    5、執(zhí)行DTS2000包任務(wù)
    6、腳本任務(wù)
    7、發(fā)送郵件任務(wù)
  • 內(nèi)容三:數(shù)據(jù)流任務(wù)組件詳解
    1、條件拆分
    2、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
    3、派生列
    4、排序
    5、緩慢變化維度
    6、合并聯(lián)接
    7、分播
    8、查找和模糊查找
    9、分組和模糊分組
  • 內(nèi)容四:創(chuàng)建SSIS包
    1、創(chuàng)建控制流任務(wù)
    2、創(chuàng)建數(shù)據(jù)流任務(wù)
    3、使用數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)源視圖
    4、使用變量
    5、使用約束
    6、使用表達(dá)式
    7、使用連接管理器
  • 內(nèi)容五:管理SSIS包
    1、使用日志功能
    2、使用配置文件
    3、使用檢查點
    4、使用安全性設(shè)置
  • 內(nèi)容六:監(jiān)視和優(yōu)化SSIS包
    1、使用數(shù)據(jù)查看器
    2、使用包瀏覽器
    3、SSIS包的性能優(yōu)化
  • 專題三:
    海量數(shù)據(jù)優(yōu)化部分
  • 內(nèi)容一:海量數(shù)據(jù)的特點
    1、什么是海量數(shù)據(jù)
    2、海量數(shù)據(jù)的特點
    3、海量數(shù)據(jù)與行業(yè)應(yīng)用
  • 內(nèi)容二:16種海量數(shù)據(jù)優(yōu)化方法詳解
    1、海量數(shù)據(jù)分區(qū)處理
    2、使用中間表和臨時表
    3、分批次處理
    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
  • 內(nèi)容三:數(shù)據(jù)倉庫中海量數(shù)據(jù)的處理方式
    1、數(shù)據(jù)倉庫中的海量數(shù)據(jù)特點
    2、數(shù)據(jù)倉庫中的海量數(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:海量數(shù)據(jù)高級應(yīng)用
    1、大型項目中海量數(shù)據(jù)的優(yōu)化案例分析
    2、使用海量數(shù)據(jù)優(yōu)化工具
    3、數(shù)據(jù)倉庫的性能調(diào)優(yōu)技巧
  • 專題四:
    數(shù)據(jù)倉庫項目案例分析
  • 內(nèi)容一:Novartis大型數(shù)據(jù)倉庫項目
    1、項目介紹
    2、復(fù)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、ETL流程設(shè)計
    6、緩慢變化維度的使用
    7、MDM的使用與元數(shù)據(jù)管理
    8、抽取策略的制定
    9、數(shù)據(jù)倉庫更新技巧
  • 內(nèi)容二:Search Funnel數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計
    1、項目介紹
    2、項目中的海量數(shù)據(jù)
    3、ETL流程中的程序設(shè)計
    4、如何設(shè)計抽取策略
  • 內(nèi)容三:AdventureWorks數(shù)據(jù)倉庫流程詳解
    1、案例介紹
    2、ETL流程詳解
    3、SSAS流程詳解
    4、SSRS流程詳解
  • 專題五:
    構(gòu)建多維數(shù)據(jù)庫
  • 內(nèi)容一:創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)庫
    1、定義數(shù)據(jù)源
    2、定義數(shù)據(jù)源視圖
    3、創(chuàng)建維度
    4、創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集
    5、設(shè)置量度組成員
  • 內(nèi)容二:統(tǒng)一維度模型(UDM)
    1、定義業(yè)務(wù)實體
    2、定義業(yè)務(wù)邏輯
    3、定義計算成員
  • 內(nèi)容三:MDX語言
    1、MDX概念
    2、MDX語法結(jié)構(gòu)
    3、MDX的查詢功能
    4、使用MDX定制商務(wù)邏輯
    5、MDX復(fù)雜案例分析
    6、MDX與權(quán)限管理
  • 內(nèi)容四:OLAP的聚合方式
    1、ROLAP聚合方式
    2、MOLAP聚合方式
    3、HOLAP聚合方式
  • 內(nèi)容五:SSAS高級特性
    1、維度層次
    2、貨幣轉(zhuǎn)換
    3、本地化
    4、使用文件夾
    5、透視
    6、使用Action
    7、關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI)
  • 專題六:
    前端報表展現(xiàn)分析
  • 內(nèi)容一:使用Report Model開發(fā)報表
    1、Report Model介紹
    2、創(chuàng)建數(shù)據(jù)源
    3、使用報表控件
    4、使用參數(shù)
    5、使用級連報表
  • 內(nèi)容二:使用Report Builder開發(fā)報表
    1、Report Builder介紹
    2、創(chuàng)建數(shù)據(jù)源
    3、使用向?qū)?
    4、使用參數(shù)
  • 內(nèi)容三:使用二維表數(shù)據(jù)源設(shè)計報表
    1、數(shù)據(jù)源的特點
    2、設(shè)計報表
    3、根據(jù)數(shù)據(jù)源更新報表
  • 內(nèi)容四:報表管理
    1、權(quán)限管理
    2、角色定義
    3、報表配置
  • 內(nèi)容五:報表分發(fā)和定制
    1、報表分發(fā)
    2、報表定制
  • 內(nèi)容六:使用ProClarity開發(fā)報表
    1、ProClarity功能介紹
    2、使用ProClarity開發(fā)報表
    3、ProClarity報表管理
  • 專題七:
    數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)
  • 內(nèi)容一:SQL Server 2005中九種新型數(shù)據(jù)挖掘算法模型
    1、 九種挖掘算法模型應(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:DMX語言
    1、DMX語法結(jié)構(gòu)
    2、使用DMX將挖掘結(jié)果導(dǎo)出
    3、使用DMX進行參數(shù)設(shè)置
  • 內(nèi)容四:挖掘模型與SSIS的整合
    1、數(shù)據(jù)挖掘查詢?nèi)蝿?wù)
    2、數(shù)據(jù)挖掘模型訓(xùn)練任務(wù)
    3、SSAS處理任務(wù)中的挖掘模型處理
    內(nèi)容五:基于挖掘模型的二次開發(fā)
    1、CS結(jié)構(gòu)的開發(fā)
    2、BS結(jié)構(gòu)的開發(fā)
 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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