大数据概述
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- 大数据 的发展与展望
- 大数据 的参照结构
- 辨析对 大数据 的误解
- 数据的生命周期
- 大数据应用的热点
- 大数据平台的构建
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| 大数据存储概览 |
- 大数据存储的特点
- 大数据库的基本元素
- 海量数据库的开发特性
- 数据库的数据分析与挖掘应用
- 数据仓库与数据集市
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大数据存储的管理
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- 元数据定义
- 元数据模型管理
- 粒度的组织
- 分割问题
- 数据库中的数据组织形式
- 建立数据质量体系
- 数据的存储访问控制
- 数据的状态监管
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| 设计，分析，和管理大数据库
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- 调查、分析数据需求
- 逻辑模型设计
- 物理模型设计
- 实施计划
- 管控计划
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| 大数据存储与平台的选型
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- 主流大数据支撑平台列表
- Google 的大数据解决方案
- Hadoop 大数据解决方案
- 其他典型大数据解决方案
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| 商业智能与数据分析路线图 |
- 确定数据分析目标
- 分解数据分析指标
- 选择数据挖掘算法
- 确定涉及的原始数据项目和来源
- 抽取、整理原始数据
- 使用算法进行数据分析，产生报告
- 多个数据分析报告对比，
- 优化数据挖掘算法和数据
- 给出最终的数据分析报告
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| 数据处理过程 |
- 变量和数据
- 变量的分类及类型
- 数据的质量
- 数据理解过程
- 数据准备过程
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| 数据分析、多维分析与 DWBI
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- 三者的理解与关系
- BI 常见的数据分析方法
- BI 仪表盘与实例演示
- 数据展现与可视化
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| 数据挖掘技术 |
- 数据挖掘技术概述
- 关联规则
- 预测及分类技术
- 聚类分析
- 其他的数据挖掘方法
- 数据挖掘效果的评估
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