【课程大纲】

第一章 商务智能概述
1- 商务智能简介
       商务智能应用领域
       商务智能发展前景
       示例：中国移动经营分析系统简介
2- 数据仓库概念
       数据仓库概述 
       数据仓库的体系架构
3- 面向数据
       数据粒度
       数据仓库的应用领域和案例分析
       常用数据仓库产品介绍
4- 元数据管理与ETL概述


第二章 多维数据技术
1- 数据仓库与数据模型
  2- 维度表与事实表
星型模式
雪花模式
事实星座模式
3- 联机分析处理OLAP概述
OLAP的前端分析策略
        实验：使用OLAP工具建立及浏览多维数据集
4- 数据挖掘系统的分类
5- 数据挖掘中的数据预处理
        实例：移动通信客户流失分析数据预处理
6- 数据挖掘过程CRISP-DM简介


第三章 相关分析和因子分析
  1- 主成分分析
  2- 预测与回归分析
  3- 关联规则挖掘
4- Apriori算法介绍
       实例与讨论：关联规则行业应用
5- 分类方法
       决策树
       神经网络
       其他分类方法
       各种分类方法比较
       实例与讨论：分类方法行业应用


第四章 聚类分析
 1- 划分方法
 2- 分层方法
 3- 基于密度的方法
 4- 异常分析
      实例与讨论：聚类行业应用
      数据挖掘模型评价 数据挖掘的应用和发展趋势
      常用数据挖掘工具介绍
      实例：使用数据挖掘工具Clementine进行数据挖掘建模
 课程回顾与总结

【课程价值点】

掌握商务智能基本理论
掌握数据仓库概念和技术
掌握多维数据模型技术及OLAP理论及工具
掌握数据挖掘常用算法及应用场合
掌握数据挖掘在行业中的应用
熟悉商务智能领域主流产品及工具
能够运用本课所学知识，使用商务智能技术辅助业务分析

【课程对象】

企业的各类管理人员，包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会计人员；销售总监、销售经理、销售主管、销售人员；生产经理、生产管理人员；人力资源经理、人力资源主管；审计经理、审计主管；及其他相关管理人员等。

【课程时长】

12H