1.数据库与数据仓库从数据库到数据仓库从数据库到数据仓库什么是数据仓库操作型数据与分析型数据的区别数据仓库的四个基本特征面向应用进行数据组织的特点面向主题的数据组织大纲什么是数据挖掘数据挖掘的标准流程：CRISP－DM数据挖掘工具——SPSSClementine简介第一部分：什么是数据挖掘？数据挖掘都干了些什么？数据挖掘都干了些什么？数据挖掘都干了些什么？数据挖掘都干了些什么？数据挖掘都干了些什么？通过数据挖掘您可以通过数据挖掘您可以通过数据挖掘您可以通过数据挖掘您可以通过采用自动或半自动的手段，在海量数据中发现有意义的行为和规则的探测和分析活动。数据挖掘能够帮助你选择正确瞄准潜在目标，向现有的客户提供额外的产品，识别那些准备离开的好客户。电信：流失银行：聚类（细分）,交叉销售百货公司/超市：购物篮分析（关联规则）保险：细分，交叉销售，流失（原因分析）信用卡：欺诈探测，细分电子商务：网站日志分析税务部门：偷漏税行为探测警察机关：犯罪行为分析医学：医疗保健数据挖掘效益分析(直邮）(BigBank&CreditCardCompany)第二部分：数据挖掘标准流程——CRISP-DMCRISP－DM简介CRISP－DM商业理解（BusinessUnderstanding)数据理解(DataUnderstanding)数据准备(DataPreparation)建立模型（Modeling)模型评估(Evaluation)数据挖掘和数据仓库的关系数据仓库和数据挖掘的区别数据挖掘和在线分析处理（OLAP）的关系数据挖掘的基本方法数理统计与数据挖掘数理统计的几个常用的方法回归分析数据挖掘的软件实现第三部分：数据挖掘工具—SPSSClementine简介应用Clementine达到你数据挖掘的目标把你的商业经验溶入数据挖掘过程是数据挖掘成功的关键丰富的数据挖掘算法与SPSS及AnswerTree无缝集成提供更多的算法使你在数据仓库上的投资得到最大的回报开放的建模性能Clementine的系统结构ClementineServerdelivershugeperformancegainsIn-databaseprocessingdeliversbetterperformanceasdatasetsgetlargerClementineServercutsmodelbuildingtimeupto90%ClementineSolutionPublisher:领先的模型发布技术SPSS为您提供全方位的服务，帮助您获得商业成功