大数据分析实务

共59节 · 总时长(04:18:43) · 学习人数：289 · 综合评分：0.00

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课程介绍学习大纲课程评价

第1章初识大数据运营-数据仓库与数据挖掘基础

1-1 数据的特征

1-2 从数据到数据仓库

1-3 数据挖掘的概念与方法

1-4 数据挖掘的商业流程

1-5 数据挖掘的典型应用

第2章多维大数据应用-数据仓库分析

2-1 数据仓库的生命周期

2-2 数据仓库的体系结构

2-3 数据集市

第3章多维大数据运营--数据仓库的设计

3-1 数据仓库的概念模型-星型模型

3-2 数据仓库雪花型模型设计

3-3 数据仓库的数据综合

3-4 数据仓库的数据分割

3-5 数据仓库中的数据组织

3-6 粒度的概念

3-7 粒度设计对数据分析的影响

3-8 数据仓库逻辑模型设计

3-9 数据仓库的物理模型

第4章多维大数据运营-数据仓库的使用

4-1 olap的概念

4-2 Olap的多维数据分析

4-3 元数据的概念

4-4 索引技术简介

4-5 位图索引

4-6 视图技术

第5章智能大数据运营-数据预处理

5-1 数据预处理的重要性

5-2 缺失数据处理

5-3 噪声数据处理

5-4 不一致数据处理

5-5 数据集成与转换

5-6 数据规约

第6章智能大数据运营-数据挖掘基础

6-1 数据挖掘的任务

6-2 数据挖掘的基本过程

6-3 数据挖掘实施的难点

6-4 知识表示方法的必要性

6-5 产生式系统改

6-6 框架表示法

6-7 一阶谓词逻辑

第7章智能大数据运营-数据挖掘方法

7-1 关联规则的概念

7-2 4-2Apriori算法算例

7-3 关联规则操作过程

7-4 决策树分类的概念

7-5 ID3决策树构造过程

7-6 从决策树到随机森林

7-7 人工神经网络算法的概念

7-8 BP算法的执行过程

7-9 决策树操作过程

7-10 决策树原理3D动画

7-11 人工神经网络操作过程

7-12 人工神经网络原理3D动画

第8章智能大数据运营-数据挖掘方法---聚类

8-1 聚类原理3D动画

8-2 聚类的概念

8-3 聚类中的层次方法实例

8-4 聚类中的划分方法：K-means算法实例

8-5 聚类操作过程

8-6 遗传算法的概念

8-7 遗传算法的建模过程

第9章综合大数据运营-大数据应用

9-1 认识大数据时代

9-2 大数据的概念

9-3 大数据的特征

9-4 大数据的应用

课程团队

张昶

工学博士，现任石家庄邮电职业技术学院邮政通信管理系副主任

张蕾

硕士研究生，商务数据分析与应用专业建设负责人，从事电商、数据分析类课程授课十余年-

靳艳峰

工学博士，教授，硕士生导师

龚雅洁

硕士研究生，副教授，中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国赛评审专家。

耿科明

硕士研究生，主要研究方向为大数据分析、数据仓库体系构建和数据挖掘算法优化，长期从事邮政行业大数据分析

陈路远

硕士研究生，主要研究方向的大数据分析，python数据分析，智能优化算法。

赵宝柱

授，学院骨干教师，双师型教师，研究方向为大数据分析、信息系统开发，长期从事信息系统开发。

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