Page 236 - CTDT QTKD 2018

tích trực tuyến (On-line Analytical
Processing ) là gì?
3.2 Định nghĩa kho dữ liệu (Data Warehouse)

3.3 Các thuộc tính của kho dữ liệu
3.4 Các thành phần của kho dữ liệu
3.5 Kiến trúc kho dữ liệu
3.6 Trung tâm dữ liệu (Data Mart) là gì?
3.7 Quá trình trích lọc - chuyển đổi - nạp
(Extract-Transfer-Load) dữ liệu là gì?
3.8 Phân tích nhiều chiều
Chương 4: Khai phá dữ liệu Thuyết giảng

4.1 Tại sao cần khai phá dữ liệu ? Minh họa
4.2 Khai phá dữ liệu là gì ? 3 Thảo luận
4 4.3 Lợi ích của khai phá dữ liệu 4 (4/0)
4.4 Quá trình khai thác tri thức
4.5 Nhiệm vụ của khai phá dữ liệu

4.6 Các ứng dụng của khai phá dữ liệu
Chương 5: Kho dữ liệu cho bài toán phân Thuyết giảng
tích và thống kê dữ liệu Minh họa
5.1. Tìm hiểu cấu trúc kho dữ liệu có sẵn Thảo luận
AdventureWorksDW2012
5 10 (4/6) 1
5.2. Mô hình hóa dữ liệu đa chiều Thực hành
(Multidimensional Modeling) trong
Microsoft Visual Studio 2012, phục vụ phân

tích và thống kê số liệu
Chương 6: Vận dụng công cụ SQL Server Thuyết giảng
Data Tools giải bài toán Phân lớp và Gom Minh họa
nhóm
6.1 Tổng quan về bài toán Phân lớp và bài

toán Gom nhóm. Các ví dụ minh họa.
6.2. Xây dựng mô hình khai phá dữ liệu theo
yêu cầu bài toán
6 6.3. Bổ sung và xử lý mô hình 24 (8/16) 3
6.4. Khám phá mô hình Cây quyết định
6.5. Khám phá mô hình Gom nhóm Thực hành
6.6. Kiểm tra độ chính xác của mô hình
mining

6.7. Các dự báo từ mô hình khai phá dữ
liệu
6.8. Các bài tập áp dụng.

-236-