商务智能理论与应用

课时：5天  深度：高级

课程描述

此门课程介绍了商务智能（数据仓库、OLAP、数据挖掘）基本理论和实际应用技术。重点介绍了数据仓库技术、多维数据模型的基本理论方法、以及数据挖掘常用算法，课程还安排了完整的商务智能应用实例。

课程目标

完成此门课程，学员将具备以下能力：

• 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
• 熟悉商务智能领域主流产品及工具
• 能够灵活运用本课所学知识，使用商务智能技术辅助业务分析

课程内容

课程简介

商务智能理论基础

数据仓库概念及体系结构

数据仓库技术

联机分析处理OLAP

数据挖掘算法及应用

商务智能工具介绍

商务智能行业案例

 

课程对象

本课程是为有兴趣建立或理解商务智能系统，包括决策支持系统、联机分析处理OLAP、数据挖掘的技术人员而开发的高级培训。也适用于业务分析及市场数据分析人员。

前提课程

• 数据库

后续课程

• 数据挖掘
• 数据仓库
• OLAP



《商务智能理论与应用》课程安排

此课程包括讲授和实验，共安排五天，如下表：

	上午	下午
第一天	商务智能概述   商务智能简介   商务智能应用领域   商务智能发展前景 数据仓库概念与体系架构   数据仓库概述	数据仓库的体系架构   面向主题 数据粒度 数据仓库与Web环境 常用数据仓库产品介绍
第二天	数据仓库技术   数据仓库与数据模型 维度表与事实表 数据集的管理和优化   元数据管理   数据周期	数据ETL 数据获取（Extract） 数据转化（Transformation） 数据加载（Load） 分布式数据仓库的开发
第三天	联机分析处理OLAP概述 从OLTP到OLAP OLAP在现代企业中的应用 多维数据的存储方式 多维表达式MDX 多维数据集的管理和优化	OLAP的数据准备 OLAP的前端分析策略 常用的OLAP服务器端分析工具 常用的OLAP客户端分析工具 实验：各种OLAP工具的准备和安装
第四天	数据挖掘简介 数据挖掘系统的分类 数据挖掘中的数据预处理 关联和相关分析	分类和预测 聚类分析 数据挖掘的应用和发展趋势 常用数据挖掘工具介绍
第五天	各种商务智能产品综述 商务只能发展趋势 商务智能的整合应用	数据仓库商务智能项目实际案例分析 （根据客户所在的行业，结合神州数码的实际项目经验，举2个实际项目案例，重点关注和学习商务智能项目在具体实施中的细节和过程）