基於SQLServer的資料探勘及演算法詳解-張勇-專題視訊課程
阿新 • • 發佈:2019-01-24
基於SQLServer的資料探勘及演算法詳解—183人已學習
課程介紹
本教程介紹了SQL Server Data Mining的所有方面,包括使用SQL Server實現成功的資料探勘解決方案的所有必要知識,帶讀者熟悉其中的工具,給出了Microsoft資料探勘演算法的深度和廣度,然後詳細探討了實現資料探勘解決方案的各種方式。
課程收益
目標1 使用Excel進行資料探勘 目標2 瞭解資料探勘概念和MDX 目標3 使用SQL Server進行資料探勘 目標4 瞭解幾種資料探勘演算法 目標5 瞭解資料探勘程式設計
講師介紹
張勇更多講師課程
北風網技術總監,在某大型電信裝置公司擔任架構師,主要從事電信領域的軟體開發,經驗豐富。對電信計費系統以及核心網軟體系統有深入瞭解,對設計高可靠性,高擴充套件性的軟體系統具有豐富經驗。
課程大綱
第1章:資料探勘解決商業問題
1.資料探勘概念及使用場景 19:50
2.DMX 18:26
3.常見的資料探勘任務 11:20
第2章:用Excel進行資料探勘
1.分析關鍵影響因素及檢測類別工具 27:24
2.從示例填充及預測工具 19:52
3.突出顯示異常值工具 16:29
4.應用場景分析工具 31:35
5.預測計算器工具 21:23
6.購物籃分析工具 16:03
第3章:資料探勘概念與DMX
1.DMX關鍵概念 22:33
2.DMX查詢語法-建立挖掘結構 30:00
3.DMX查詢語法-建立挖掘模型(巢狀表) 22:47
4.DMX查詢語法-建立挖掘模型(複雜的巢狀場景和過濾器) 20:48
5.DMX查詢語法-填充挖掘結構(填充巢狀表) 20:33
6.DMX查詢語法-填充挖掘結構(查詢結構資料和查詢模型資料) 14:37
7.預測-預測連線和預測查詢語法 26:56
8.預測-預測函式和巢狀表上的預測 32:42
第4章:用SQLServer進行資料探勘
1.Bl Dev Studio介紹 17:28
2.設定資料來源 27:35
3.設定資料來源及建立和編輯模型 25:02
4.使用資料探勘設計器及處理 19:54
5. 使用模型 17:40
6.交叉驗證、使用挖掘模型預測以及建立資料探勘報表 16:57
第5章:貝葉斯演算法
1.貝葉斯演算法介紹 20:32
2.資料瀏覽及文件分類 23:21
3.理解貝葉斯模型的內容及瀏覽貝葉斯模型 17:43
4.貝葉斯演算法的基本原理 18:32
第6章:決策樹演算法
1.決策數演算法介紹及分類模型 28:11
2.迴歸模型與關聯模型 25:21
3.模型內容,解釋模型及決策樹演算法的基本原理 22:05
4.決策樹演算法的基本原理2 19:13
5.儲存過程 10:33
第7章:時序演算法
1.時序演算法介紹 16:28
2.DMX 模型的建立 17:36
3.模型的處理 23:13
4.預測 返回輔助的統計資訊 18:13
5.預測 執行假設預測 23:11
6.時序演算法的基本原理及引數 26:11
第8章:聚類演算法
1.聚類演算法介紹 21:44
2.利用聚類檢查異常以及DMX的模型建立 21:03
3.DMX常用結構 18:40
4.模型內容及理解聚類模型 15:58
5.聚類演算法的基本原理及引數 20:02
第9章:序列聚類演算法和關聯規則演算法
1.序列聚類演算法的介紹 20:33
2.DMX查詢-執行聚類預測與執行序列預測 23:12
3.DMX查詢-提取序列預測的概率和使用序列預測的直方圖 23:11
4.解釋模型及馬爾科夫鏈 25:24
5.狀態轉移矩陣、模型內容以及引數 16:24
6.關聯規則演算法介紹 15:22
7.推薦引擎與高階交叉銷售 24:02
8.DMX 24:17
9.模型內容、解釋模型及關聯規則演算法的基本原理 25:07
10.關聯規則演算法基本概念及挖掘繁瑣項集 28:51
第10章:神經網路演算法和邏輯迴歸演算法
1.神經網路演算法和邏輯迴歸演算法簡介 21:44
2.使用Microsoft神經網路演算法 22:47
3.DMX查詢 22:41
4.模型內容及解釋模型 27:08
5.組合與啟用及處理神經網路的簡單事例 24:53
6.規範化和對映及神經網路演算法的引數 9:54
第11章:SQL Server整合服務資料探勘和資料探勘程式設計
1.SSIS介紹 16:13
2.在SSIS環境中進行資料探勘 27:16
3.資料探勘客戶端 20:58
4.建模及模型用法 30:00
5.資料探勘程式設計介紹 20:17
6.建立資料訪問物件1 27:46
7.建立資料訪問物件2 36:18
8.建立挖掘結構 20:57
9.建立挖掘模型 17:26
10.處理挖掘模型 16:01
11.部署挖掘模型及設定挖掘許可權 25:26
12.瀏覽和查詢挖掘模型 26:07
13.使用ADMD.NET來預測 15:37
14.使用表引數的資料探勘查詢 17:11
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課程介紹
本教程介紹了SQL Server Data Mining的所有方面,包括使用SQL Server實現成功的資料探勘解決方案的所有必要知識,帶讀者熟悉其中的工具,給出了Microsoft資料探勘演算法的深度和廣度,然後詳細探討了實現資料探勘解決方案的各種方式。
課程收益
目標1 使用Excel進行資料探勘 目標2 瞭解資料探勘概念和MDX 目標3 使用SQL Server進行資料探勘 目標4 瞭解幾種資料探勘演算法 目標5 瞭解資料探勘程式設計
講師介紹
張勇更多講師課程
北風網技術總監,在某大型電信裝置公司擔任架構師,主要從事電信領域的軟體開發,經驗豐富。對電信計費系統以及核心網軟體系統有深入瞭解,對設計高可靠性,高擴充套件性的軟體系統具有豐富經驗。
課程大綱
第1章:資料探勘解決商業問題
1.資料探勘概念及使用場景 19:50
2.DMX 18:26
3.常見的資料探勘任務 11:20
第2章:用Excel進行資料探勘
1.分析關鍵影響因素及檢測類別工具 27:24
2.從示例填充及預測工具 19:52
3.突出顯示異常值工具 16:29
4.應用場景分析工具 31:35
5.預測計算器工具 21:23
6.購物籃分析工具 16:03
第3章:資料探勘概念與DMX
1.DMX關鍵概念 22:33
2.DMX查詢語法-建立挖掘結構 30:00
3.DMX查詢語法-建立挖掘模型(巢狀表)
4.DMX查詢語法-建立挖掘模型(複雜的巢狀場景和過濾器) 20:48
5.DMX查詢語法-填充挖掘結構(填充巢狀表) 20:33
6.DMX查詢語法-填充挖掘結構(查詢結構資料和查詢模型資料) 14:37
7.預測-預測連線和預測查詢語法 26:56
8.預測-預測函式和巢狀表上的預測 32:42
第4章:用SQLServer進行資料探勘
1.Bl Dev Studio介紹 17:28
2.設定資料來源 27:35
3.設定資料來源及建立和編輯模型 25:02
4.使用資料探勘設計器及處理 19:54
5.
6.交叉驗證、使用挖掘模型預測以及建立資料探勘報表 16:57
第5章:貝葉斯演算法
1.貝葉斯演算法介紹 20:32
2.資料瀏覽及文件分類 23:21
3.理解貝葉斯模型的內容及瀏覽貝葉斯模型 17:43
4.貝葉斯演算法的基本原理 18:32
第6章:決策樹演算法
1.決策數演算法介紹及分類模型 28:11
2.迴歸模型與關聯模型 25:21
3.模型內容,解釋模型及決策樹演算法的基本原理 22:05
4.決策樹演算法的基本原理2 19:13
5.儲存過程 10:33
第7章:時序演算法
1.時序演算法介紹 16:28
2.DMX 模型的建立 17:36
3.模型的處理 23:13
4.預測 返回輔助的統計資訊 18:13
5.預測 執行假設預測 23:11
6.時序演算法的基本原理及引數 26:11
第8章:聚類演算法
1.聚類演算法介紹 21:44
2.利用聚類檢查異常以及DMX的模型建立 21:03
3.DMX常用結構 18:40
4.模型內容及理解聚類模型 15:58
5.聚類演算法的基本原理及引數 20:02
第9章:序列聚類演算法和關聯規則演算法
1.序列聚類演算法的介紹 20:33
2.DMX查詢-執行聚類預測與執行序列預測 23:12
3.DMX查詢-提取序列預測的概率和使用序列預測的直方圖 23:11
4.解釋模型及馬爾科夫鏈 25:24
5.狀態轉移矩陣、模型內容以及引數 16:24
6.關聯規則演算法介紹 15:22
7.推薦引擎與高階交叉銷售 24:02
8.DMX 24:17
9.模型內容、解釋模型及關聯規則演算法的基本原理 25:07
10.關聯規則演算法基本概念及挖掘繁瑣項集 28:51
第10章:神經網路演算法和邏輯迴歸演算法
1.神經網路演算法和邏輯迴歸演算法簡介 21:44
2.使用Microsoft神經網路演算法 22:47
3.DMX查詢 22:41
4.模型內容及解釋模型 27:08
5.組合與啟用及處理神經網路的簡單事例 24:53
6.規範化和對映及神經網路演算法的引數 9:54
第11章:SQL Server整合服務資料探勘和資料探勘程式設計
1.SSIS介紹 16:13
2.在SSIS環境中進行資料探勘 27:16
3.資料探勘客戶端 20:58
4.建模及模型用法 30:00
5.資料探勘程式設計介紹 20:17
6.建立資料訪問物件1 27:46
7.建立資料訪問物件2 36:18
8.建立挖掘結構 20:57
9.建立挖掘模型 17:26
10.處理挖掘模型 16:01
11.部署挖掘模型及設定挖掘許可權 25:26
12.瀏覽和查詢挖掘模型 26:07
13.使用ADMD.NET來預測 15:37
14.使用表引數的資料探勘查詢 17:11
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