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数据仓库培训

参加我们的数据仓库培训课程,掌握数据仓库设计、ETL流程和数据分析技能。适合初学者和专业人士,提升您的数据管理能力,助力职业发展。

热门公开课

  • 培训时长:2天 培训费用:¥5800
    聚焦数据驱动组织与人才效能提升,提供人才数据分析、组织效能诊断等解决方案。融合HR与业务数据,精准识别关键人才、优化人力配置,助力企业以数据洞察驱动决策,实现组织提效与人才价值最大化。
    开课信息:2025年10月17-18日 | 深圳市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥4980
    有效收集用户大数据和精准数据,针对性的营销有效带动产品销售。用户研究与经营已经成为企业经营的必须,是产品开发、市场营销和客户服务的中高层管理人员必须掌握的工具。
    开课信息:2025年09月18-19日 | 上海市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥3980
    本次课程将为您讲授Excel基本功能中常常被忽视的技巧,掌握这些技巧将让您的工作效率百倍提高,使您的Excel表格高效、安全而又漂亮,让您在人才竞争中尽显一技之长脱颖而出!
    开课信息:2025年07月09-10日 | 苏州市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥4580
    人力资源的关键价值所在,就是为组织的战略KPI提供人力资源的解决方案,也即人才的供应链。 衡量人才供应链的关键KPI分别是什么? 达成这些KPI的关键挑战有哪些,如何做有效数据分析,找到关键问题。
    开课信息:2025年05月23-24日 | 广州市
  • 培训天数:1天 培训费用:¥2280
    快速掌握Excel课堂之外无法学到的实用快捷操作技巧,提升办公Excel使用思维模式,掌握全新的高效率和规范化的数据管理方式; 深入讲解Excel数据透视表,帮助学员从庞大数据中获取有效信息。
    开课信息:2025年05月23-23日 | 广州市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥4580
    从数据快速处理到数据快速建模,以及最后的数据视觉化呈现,Power Bi都非常容易上手且达到你工作中的数据分析与可视化的目的,帮助你更快进行业务决策。
    开课信息:2025年04月11-12日 | 广州市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥4500
    Excel软件成为企业办公人员必备的数据处理和数据分析的软件,熟练掌握这个工具软件是必备技能。然而,理想很丰满,现实很骨干,很多Excel实用的功能和技巧并没有被开发出来。
    开课信息:2024年12月16-17日 | 苏州市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥5900
    培训的核心目标是使学员能够精准识别和评估企业的数据资产,理解其在财务报表中的体现方式,并掌握数据资产入表对企业价值和战略决策的深远影响。
    开课信息:2024年12月07-08日 | 广州市

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    特别适合周期性耗时较长的工作,如日报、周报、月报、季报的制作,广泛应用于企业各部门,包括财务、人力资源、市场营销等。
  • 培训天数:2天 主讲老师:杨桢辉
    借助全球领先的商业智能云平台,满足自助服务与企业级分析需求。通过行业顶尖的AI技术和持续的用户驱动创新,助力组织实现数据驱动的决策与增长。
  • 培训天数:2天 主讲老师:杨桢辉
    本课程从准备数据开始,逐步完成数据整理、分析与报表呈现,并结合多领域案例,帮助您快速掌握分析预测方法并应用于实际工作。
  • 培训天数:1天 主讲老师:史杰松
    零售行业数据采集旨在掌握用户心理数据,并据此重新定位产品品牌。社群调性的设计是数据利用的最高层次,通过精准分析用户需求,优化品牌策略与社群运营,实现高效转化。
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  • 培训天数:3天 主讲老师:孙老师
    主要研究网络信息分析及云计算技术,长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)和电信决策支持系统的研发,主持参与多个国家和省部级项目,具备丰富工程实践与软件研发经验。
  • 培训天数:2天 主讲老师:孙老师
    五、培训目标:1.掌握云环境下大数据分析挖掘的基础知识;2.学习Mahout与MLlib核心技术方法及应用场景;3.熟悉云平台大数据分析流程与方法;4.精通Storm流处理技术实现实时数据分析。
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    某企业供应商质量问题分析与解决,生产异常分析解决及图表数据运用;美的集团QCC品管圈活动分享;某企业客户投诉与抱怨问题分析解决及图表数据运用。
  • 培训天数:1天 主讲老师:曹兴华
    本课程基于10多年实际工作经验,从工作场景出发,半天即可掌握基本操作和强大功能,全面提升数据处理能力。内容实用高效,适合职场人士快速掌握核心技巧,轻松应对办公需求。

相关问题(Q&A)

  • 数据仓库与数据库的主要区别是什么?

    数据仓库(Data Warehouse)是面向分析的集成化数据存储,强调历史数据积累和复杂查询,支持决策支持系统(DSS);而数据库(如OLTP系统)专注于事务处理,实时性强但分析能力弱。数据仓库通过ETL整合多源数据,采用星型/雪花模型,而数据库通常遵循规范化设计。
  • 数据仓库建设中常见的挑战有哪些?

    主要挑战包括:1) 数据质量治理(如脏数据清洗);2) 多源异构数据整合的复杂性;3) 历史数据存储成本与性能平衡;4) 业务需求频繁变更导致模型迭代。需通过元数据管理、分层架构(ODS/DWD/DWS)和敏捷开发方法应对。

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