数据挖掘培训-火龙果软件-UML软件工程组织

数据挖掘策略，主要面向专业技术人员、项目负责人、部门经理、高级管理人员等，介绍数据挖掘的术语、商业价值、标准流程及最佳实践；
数据挖掘方法，主要面向业务分析师、业务专家、IT人员、决策支持系统架构师等，深入介绍数据挖掘方法和技术，结合案例介绍如何应用这些方法与技术从数据中抽取并理解复杂的业务规则，为商业决策提供准确、科学的依据。
还特别结合数据挖掘工具，进行实际大型案例分析。

培训目标：

授课方式： 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论，60%案例讲解，40%实践演练，详见公开课学习手册

培训内容： 3天

数据挖掘概述

数据挖掘流程
数据挖掘与数据仓库的关系
数据挖掘和报表/OLAP的不同
适用数据挖掘的业务问题及数据挖掘的商业价值
辨析对数据挖掘的误解
数据挖掘的成功因素
介绍探索性数据分析
介绍数据预处理技术
数据挖掘应用领域
典型案例
数据挖掘的发展趋势

数据预处理

原始数据中存在的问题
数据理解、数据准备
数据清理
数据集成和变换
数据归约

发现知识的类型

广义知识
关联知识
分类知识
预测型知识
偏差型知识

数据挖掘中常用算法

聚类
关联规则
决策树
回归分析
神经网络
贝叶斯
遗传算法

数据挖掘的工具及其应用

数据挖掘的工具对比分析
安装数据挖掘的工具
工作环境介绍
创建数据挖掘模型
查看和分析挖掘结果
聚类模型应用的结构
挖掘模型的建立和执行

数据挖掘应用实例

实例背景

决策树算法

数据挖掘中的分类算法

决策树的概念

实例开发

实例开发前的准备

实例的系统结构

决策树算法模块

算法的程序实现

核心源程序

培训对象：

信息工程师，数据挖掘工程师

学员基础：

数据库设计和开发经验，数据分析经验

网上报名电话报名

火龙果实践课堂

讲师资质

UML资深专家

曾就职著名IT公司

10年以上专业经验

5年以上授课经验

100个以上培训案例经验

平均90%以上学员满意度

训练方式

教练员案例讲解

学员实战演练

教练员点评示范

效果考核

优秀 -> 红带认证

良好 -> 蓝带认证