1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 培訓目標：
  
  了解數據挖掘
  了解數據倉庫
  數據挖掘應用實例
  深入理解數據倉庫的結構
  數據倉庫的清理
  數據倉庫系統的設計
  數據倉庫數據的訪問
  數據倉庫的應用
  數據預處理的目的
  數據清理
  數據集成和變換
  數據歸約
  廣義知識
  關聯知識
  分類知識
  預測型知識
  偏差型知識
  神經網絡算法
  使用候選項集找頻繁項集（Apriori）算法
  決策樹算法
  聚類分析
  SQL Server 2000數據挖掘工具應用
  SPSS數據挖掘工具應用
  決策樹算法
  實例開發
  培訓內容：
  
  初識數據挖掘
  數據挖掘的產生
  數據挖掘的應用價值
  數據挖掘的發展過程
  數據挖掘的定義
  初識數據倉庫
  數據倉庫的產生
  數據倉庫的應用價值
  數據倉庫的發展過程
  數據倉庫的定義
  數據倉庫與數據挖掘的關系
  進一步理解數據挖掘
  數據挖掘的功能
  數據挖掘常用技術
  數據挖掘的過程
  數據挖掘應用實例
  應用領域
  典型案例
  數據挖掘的發展趨勢
  數據挖掘研究方向
  數據挖掘應用的熱點
  進一步深入理解數據倉庫的定義
  數據倉庫的數據是面向主題的
  數據倉庫的數據是集成的
  數據倉庫的數據是不可更新的
  數據倉庫的數據是隨時間不斷變化的
  數據倉庫的結構
  元數據
  粒度的概念
  分割問題
  數據倉庫中的數據組織形式
  數據倉庫的清理
  數據倉庫系統的設計
  數據倉庫系統設計方法
  數據倉庫設計的三級數據模型
  提高數據倉庫的性能
  數據倉庫設計步驟
  數據倉庫數據的訪問
  數據倉庫數據的直接訪問
  數據倉庫數據的間接訪問
  數據倉庫的應用
  數據倉庫的主要應用領域
  數據倉庫應用實例
  數據預處理的目的
  原始數據中存在的問題
  數據預處理的方法和功能
  數據清理
  處理空缺值
  噪聲數據的處理
  數據集成和變換
  數據集成
  數據變換
  數據歸約
  數據歸約的方法
  數據立方體聚集
  維歸約
  數據壓縮
  數值歸約
  離散化與概念分層生成
  廣義知識
  廣義知識的概念
  廣義知識的發現方法
  關聯知識
  關聯知識的概念
  關聯知識的發現方法
  關聯規則應用實例
  分類知識
  分類知識的概念
  分類知識的發現方法
  分類知識應用實例
  預測型知識
  預測型知識的概念
  預測型知識的發現方法
  預測型知識應用實例
  偏差型知識
  偏差型知識的概念
  偏差型知識的發現方法
  神經網絡算法
  神經網絡的概念
  神經網絡的計算機模型
  定義神經網絡拓撲
  基于神經網絡的算法
  使用候選項集找頻繁項集（Apriori）算法
  關聯規則的分類
  Apriori算法
  從頻繁項集產生關聯規則
  決策樹算法
  信息論的基本原理
  ID3算法
  樹剪枝
  由決策樹提取分類規則
  聚類分析
  聚類分析的概念
  聚類分析中的數據類型
  幾種主要的聚類分析方法
  聚類分析算法
  SQL Server 2000數據挖掘工具應用
  安裝要求
  安裝過程
  Analysis Services功能介紹
  Analysis Services的優點
  創建數據挖掘模型
  查看和分析挖掘結果
  聚類模型
  SPSS數據挖掘工具應用
  安裝SPSS Clementine
  SPSS Clementine 8.0工作環境介紹
  Clementine應用的結構
  Clementine的使用
  挖掘模型的建立和執行
  決策樹算法
  實例背景
  數據挖掘中的分類算法
  決策樹的概念
  實例開發
  實例開發前的準備
  實例的系統結構
  決策樹算法模塊
  算法的程序實現