微软商业智能与数据挖掘.DOC

1、http:/ Page1 / 20 版权所有，侵权必究微软商业智能与数据挖掘目录一、课程介绍（Course） .2二、讲师介绍（Trainer） .3三、提交需求（Needs） .4四、联系我们（Contact） .6附、淘课介绍（Taoke） .8附 1 淘课商城 .8附 2 培训宝工具 .9附 3 培训人社区 .9附 4 淘课企业学习研究院 .10http:/ Page2 / 20 版权所有，侵权必究一、课程介绍（ Course）2.1 概要信息课程时长:6 小时 授课讲师： 课程价格：11500 元 课程编号：2533472.2 培训受众2.3 课程收益2.4 课程大纲http:/ Pa

2、ge3 / 20 版权所有，侵权必究http:/ Page4 / 20 版权所有，侵权必究http:/ Page5 / 20 版权所有，侵权必究http:/ Page6 / 20 版权所有，侵权必究http:/ Page7 / 20 版权所有，侵权必究微软商业智能与数据挖掘课程名称：微软商业智能与数据挖掘课程背景：随着市场竞争的加剧、企业信息化的深入以及 IT 技术的发展，各企事业单位逐步意识到传统的经营手段和运营方式已经不能满足当前商业环境的竞争要求，纷纷考虑借助创新的 IT 手段和方法以提升自身的竞争优势。如何从企业内部众多的信息系统中提取真正反映企业运营状况的有效信息、深入挖掘价值客户群

3、体等信息，从而为市场经营决策提供科学支持，以期对纷繁变化的市场有一定的洞http:/ Page8 / 20 版权所有，侵权必究察力、掌控力和预判力便成为各大企业下一阶段信息系统建设的目标和方向。而这一目标正是要靠 IT 领域中的数据仓库和商业智能技术来实现和达到。课程简介：本次课程将介绍数据仓库和商业智能技术的基本理论和体系架构，通过大型数据仓库和商业智能项目案例阐述数据仓库和商业智能项目的实施过程和方法。通过实际应用案例介绍多维数据模型、粒度、立方体及元数据等重要概念。详细讲解构建数据仓库和商业智能体系的核心方法和技术，并模拟搭建基本的数据仓库和商业智能环境。熟悉主流数据仓库和商业智能厂商及

4、了解相关软件产品的操作和使用。课程特点：1、 培训过程中将以大型项目案例为背景，逐步讲解整个数据仓库的设计过程和实施方法 2、 课程将以深入浅出的案例让学员轻松掌握数据仓库相关技术 3、 课程的重点是项目实施，将深入探讨数据仓库项目的实施问题，逐一解决数据仓库实施过程中所遇到的问题和处理技巧4、 结合动手实验和小而精的例子，使学员充分理解微软数据仓库架构设计和学会 SQL Server 2005 商业智能相关工具使用客户收益： 1、 通过完整项目案例，客户将学会数据仓库设计和实施的标准方法 2、 客户将学会如何分析问题，如何快速开发本行业的数据仓库项目 3、 客户将学会解决数据仓库实施过程中所

5、遇到的重点和难点问题 4、 通过动手实验，客户将学会微软商业智能相关工具的操作使用 5、 客户将学习最新数据仓库和商业智能领域的前沿技术课程大纲：专题 授课内容 简述专题一：数据仓库基础知识 内容一：BI 的架构 1、BI体系介绍 2、ETL 介绍 3、多维数据库介绍 4、前端展现介绍 5、数据挖掘介绍内容二： SQL Server 2005 BI 工具介绍 1、ETL 工具-SSIS 介绍 2、OLAP工具-SSAS 介绍 3、报表工具-SSRS 介绍 4、数据挖掘工具-SSAS 中的挖掘模型内容三、BI 在行业中的应用 1、现代企业 BI 需求概述 2、互联网行业案http:/ Page9

6、 / 20 版权所有，侵权必究例分析 3、生产制造行业案例研究 4、医药行业案例分析 5、BI 系统数据更新与维护介绍数据仓库基本概念，BI 体系架构，以及 SQL Server 2005 BI 工具介绍及其应用，针对行业提供行业解决方案和案例分析。专题二：ETL 设计部分 内容一、SSIS 简介 1、控制流介绍 2、数据流介绍 3、事件处理 4、包浏览器内容二、控制流任务组件详解 1、循环容器 2、执行 SQL 任务 3、文件系统任务 4、执行进程任务 5、执行 DTS2000 包任务 6、脚本任务 7、发送邮件任务内容三：数据流任务组件详解 1、条件拆分 2、数据转换 3、派生列 4、排序

7、5、缓慢变化维度 6、合并联接 7、分播 8、查找和模糊查找 9、分组和模糊分组内容四：创建 SSIS 包 1、创建控制流任务 2、创建数据流任务 3、使用数据源和数据源视图 4、使用变量 5、使用约束 6、使用表达式 7、使用连接管理器内容五：管理 SSIS 包 1、使用日志功能 2、使用配置文件 3、使用检查点 4、使用安全性设置内容六：监视和优化 SSIS 包 1、使用数据查看器 2、使用包浏览器 3、SSIS 包的性能优化介绍数据集成和数据整合相关技术，对 ETL 设计和开发进行讲解，重点讲解微软 ETL 工具-SSIS 组件的功能与设计开发，详细介绍各控件的功能和开发技巧以及变量的创

8、建与使用，SSIS 包的创建、管理、监视和优化等。专题三：海量数据优化部分 内容一：海量数据的特点 1、什么是海量数据 2、海量数据的特点 3、海量数据与行业应用内容二：16 种海量数据优化方法详解 1、海量数据分区处理 2、使用中间表和临时表 3、分批次处理4、建立广泛的索引 5、建立缓存机制 6、使用文本和二进制格式进行处理 7、定制强大的清洗规则和出错处理机制 8、建立视图或者物化视图 9、其他优化方法内容三：数据仓库中海量数据的处理方式 1、数据仓库中的海量数据特点2、数据仓库中的海量数据的处理方式 3、分布式数据仓库的特点及应用内容四：http:/ Page10 / 20 版权所有，

9、侵权必究海量数据高级应用 1、大型项目中海量数据的优化案例分析 2、使用海量数据优化工具 3、数据仓库的性能调优技巧海量数据的概念、特点以及海量数据的优化方法，数据仓库项目中海量数据的处理方式以及海量数据的高级应用等，针对大型数据仓库项目提供了完备的海量数据优化方案。专题四：数据仓库项目案例分析 内容一：Novartis 大型数据仓库项目 1、项目介绍 2、复杂多系统多数据源的特点 3、ODS 的使用 4、整体项目架构设计 5、ETL 流程设计 6、缓慢变化维度的使用 7、抽取策略的制定 8、数据仓库更新技巧内容二：Search Funnel 数据仓库设计 1、项目介绍 2、项目中的海量数据

10、3、ETL 流程中的程序设计 4、如何设计抽取策略内容三：AdventureWorks 数据仓库流程详解 1、案例介绍 2、ETL 流程详解 3、SSAS 流程详解 4、SSRS 流程详解大型数据仓库项目设计和实施，重点对项目架构设计和数据完整处理流程做重点分析和详细介绍，针对大型数据仓库项目，提供了完备的异构数据源集成方案，以及 ODS 和缓慢变化维度等的应用技巧。专题五：构建多维数据库 内容一：创建多维数据库 1、定义数据源 2、定义数据源视图 3、创建维度 4、创建多维数据集 5、设置量度组成员内容二：统一维度模型（UDM）1 、定义业务实体2、定义业务逻辑 3、定义计算成员内容三：MDX 语言 1、MDX 概念2、MDX 语法结构 3、MDX 的查询功能 4、使用 MDX 定制商务逻辑5、MDX 复杂案例分析 6、MDX 与权限管理内容四：OLAP 的聚合方式1、ROLAP 聚合方式 2、MOLAP 聚合方式 3、HOLAP 聚合方式内容五：SSAS 高级特性 1、维度层次 2、货币转换 3、本地化 4、使用文件夹 5、透视6、使用 Action7、关键性能指标（ KPI） 多维数据库相关概念，功能介绍，搭建 CUBE 的流程和 SQL Server 2005 新增功能（UDM）详细介绍、MDX 和