数据资产
郭美娣
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1 绪论
1.1 数据的相关概念
1.1.1 数据
1.1.2 信息
1.1.3 知识
1.1.4 智能
1.2 数据资产的相关概念
1.2.1 资产
1.2.2 信息资产
1.2.3 数据资源
1.2.4 数据资源的特征
1.2.5 数据资源要素化
1.3 数据资产化
1.3.1 数据资产
1.3.2 数据资产化的内涵
1.3.2.1 扩展阅读——大数据交易所
1.4 数据资产管理活动
1.5 数据资产管理的保障措施
2 数据资源确权
2.1 数据资源确权概述
2.2 数据资源确权的发展历程
2.3 数据资源确权的主要方式
2.4 数据资源确权的难点与对策
3 数据仓库设计
3.1 数据仓库设计概述
3.2 数据仓库规划与需求分析
3.3 数据仓库建模
3.3.1 数据仓库建模的主要工作
3.3.2 维表设计
3.3.3 事实表设计
3.4 数据仓库物理模型设计
3.5 数据仓库部署与维护
4 SQL Server数据仓库开发实例
4.1 数据仓库OnRetDW系统需求分析
4.2 数据仓库OnRetDW的建模
4.3 数据抽取工具设计
4.4 基于SQL Server 2012数据仓库实现
4.4.1 创建数据仓库分析项目到部署分析
4.4.2 浏览已部署的多维数据集
4.5 MDX简介
5 关联分析算法
5.1 关联分析概述
5.2 Apriori算法
5.2.1 Apriori性质
5.2.2 Apriori算法求频繁项集
5.2.3 由频繁项集产生的强关联规则
5.3 SQL Server挖掘关联规则
5.4 电子商务数据的关联规则挖掘
5.5 关联分析算法习题
6 决策树分类算法
6.1 分类过程
6.2 决策树分类
6.2.1 决策树-信息增益
6.2.2 建立决策树的ID3算法
6.3 SQL Server 决策树分类
6.4 电子商务数据的决策树分类
6.5 决策树算法习题
7 贝叶斯分类算法
7.1 贝叶斯分类概述
7.2 朴素贝叶斯分类
7.3 SQL Server朴素贝叶斯分类
7.4 电子商务数据的贝叶斯分类
7.5 贝叶斯分类算法习题
8 回归分析算法
8.1 回归分析概述及线性回归分析
8.2 SQL Server线性回归分析应用
8.3 非线性回归及逻辑回归
8.4 SQL Server非线性回归分析应用
8.5 SQL Server的逻辑回归分析应用
8.6 Excel回归分析及相关统计量介绍
9 SQL Server 数据仓库与数据挖掘实验
9.1 SQL Server 2008安装介绍
9.2 SQL Server 2012的安装
9.3 创建数据库
9.4 创建数据表
9.5 添加数据库的方法--备份文件和附加
9.6 SQL Server 导入和导出数据
9.7 首次使用常见问题的处理演示-以线性回归为例
9.8 上机实验--利用MDX查询及Excel透视表进行多维分析
数据仓库部署与维护
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3.5 数据仓库部署与维护
第3章-数据仓库设计-PPT
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