数据与数据挖掘

数据与数据挖掘Tag内容描述：<p>1、课程安排 数据仓库： 18学时 数据挖掘： 18学时 考 试： 撰写论文 第一章 数据仓库的基本概念 案例讨论：下图展示了某电信公司的市场部和计划 部对业务A是否具有市场前景的分析过程和结果。 试讨论为什么两部门分析结果不同。 企业级数据库 市场部分析程序1 分析结果1： 前景很好 计划部分析程序2 分析结果2： 前景不好 第一章：数据仓库的基本概念 1-1 数据仓库的产生与发展 传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用 于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process) ， 数据库中保存的是大量的日常业务数据。 在数据共享、数据与应。</p><p>2、数据挖掘与数据分析,离你有多远？,数据挖掘的应用,科学研究-观测卫星、DNA分子技术 市场行销-尿布与啤酒 金融投资-股票预设 欺诈甄别-恶性透支 产品制造. 通信网络管理. Internet应用.,大数据：四个真实的数据挖掘故事,利用大数据后，农夫山泉会发生管理变革吗？ 大数据可以给阿迪达斯带来利润吗？ 中国能制作出类纸牌屋的电视剧吗？ 网易数据工程师可以当“媒婆”？,案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水,怎样摆放水堆更能促进销售？ 什么年龄的消费者在水堆前停留更久，他们一次购买的量多大? 气温的变化让购买行为发生了哪些改变? 竞争对手。</p><p>3、数据挖掘技术,前言,学习目的和方向 数据仓库-新型的信息管理手段 数据挖掘-新型的信息分析技术 基于数据仓库的数据挖掘更加有效,教材 数据仓库和数据挖掘 苏新宁、杨建林等编著，清华大学出版社，2006 参考书 数据挖掘：概念与技术,加韩家炜 坎伯（Kamber，M.）著 范明等译 微软公司核心技术书库 SQL Server 2000数据挖掘技术指南,美希德曼（Seidman，C.）著 刘艺 等译 数据挖掘原理, 英汉德（Hand，D.)著 张银奎等译,前言,参考书 数据仓库原理与实践，林宇等编著 数据仓库中的决策支持，瑞 Gray 沃森 Watson Oracle9i数据仓库分析、构建。</p><p>4、杨 大 川 dyang,数据分析与数据挖掘 实战案例,讲师简介,杨大川 - 迈思奇科技有限公司CTO 微软MVP.2004（最有价值专家） 曾任美国硅谷Annuncio公司首席工程师 招商迪辰产品研发部总经理 现兼任中科院客座教授 Minesage :迈思奇科技有限公司 微软数据分析/挖掘领域合作伙伴 面向企业客户提供完整的数据分析/挖掘解决方案 ,Agenda,从数据到信息 传统报表系统的挑战 数据分析与实战案例 数据挖掘与实战案例 总结：商业智能的巨大潜力,现代企业的IT系统,企业资源计划系统 (ERP) 客户关系管理系统 (CRM) 供应链管理系统 (SCM) 电子商务系统 (EBi。</p>