課程大綱： 大數據時代的數據挖掘（Sql Server）培訓
大數據時代的數據挖掘概述
第一章、數據挖掘概論
1.1 大數據時代的數據挖掘概述
1.2 數據挖掘的概念和應用
1.3 數據挖掘的流程
第二章、數據挖掘算法
2.1 利用簡單貝葉斯建立零售業營銷分類預測模型
2.2 利用線性回歸建立汽車業汽車油耗預測模型
2.3 利用決策樹建立銀行業風險分類預測模型及年收入預測
2.4 利用類神經網絡建立醫療業心臟病分類預測模型
2.5 利用羅吉斯回歸建立醫療業糖尿病分類預測模型
2.6 利用時間序列建立零售業銷售預測模型
2.7 利用聚類分析建立銀行業客戶聚類模型
2.8 利用關聯規則建立零售業交叉銷售模型
2.9 利用時序群集建立零售業提升銷售模型
第三章、模型應用與開發
3.1 模型評估
3.2 整合服務（SSIS）
3.3 DMX預測查詢
3.4 DMX結構語言
3.5 數據挖掘應用開發
第四章、Office數據挖掘加載宏
4.1 Excel數據表分析工具
4.2 Excel數據挖掘客戶端
4.3 數據挖掘的未來展望
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