一、數據挖掘基礎概念 1、數據挖掘的概念 2、數據挖掘的歷史 3、數據挖掘的背景 2、數據挖掘解決的問題 （1）分類問題 （2）聚類問題 （3）關聯問題 （4）估值問題 （5）描述統計 （6）描述展示 3、數據挖掘方法論 4、數據挖掘的分類 （1）直接數據挖掘 （2）間接數據挖掘 應用案例：希阿蒙公司的市場活動 二、數據挖掘具體在移動方面的技術 1、圖表分析 2、聚類分析 3、回歸分析 4、序列分析 三、數據挖掘三個分析方法 1、分類（Classification） 2、估值（Estimation） 3、預言（Prediction） 四、數據挖掘技術實現 1、數據的抽取 2、數據的存儲 3、數據的管理 五、獲取并規范數據 1、數據庫導入數據 2、規范導入的數據 3、特殊字符的處理 4、數據格式的處理 5、工作表數據整理 六、快速制作精美實用圖表 1、使用自選的圖形 2、圖片個性化圖表 3、圖表顯示最大值 4、圖表顯示最小值 5、圖表顯示平均線 6、學會資金流動圖 7、預算對比分析圖 8、指標同比分析圖 9、動態交互的圖表 10、產品分類統計圖 11、數據變化調整圖 12、最新數據動態圖 13、不同時段動態圖 14、不同地區動態圖 15、計劃實際完成比較圖 案例：如何通過數據了解、預測銷售波動？ 七、靈活運用數據透視表 1、數據進行分組 2、分類匯總分析 3、銷售分布情況 4、同步顯示報表 5、縱向差異比較 6、快速查看明細 7、快速篩選數據 8、快速匯總數據 9、快速匯總其他數據 10、快速找出數據差異 11、信息表達多樣化的報表 12、銷售數據的序列與預測 13、分析各個客戶在不同地區的市場占有率 14、如何將每個分類的匯總數據顯示為100% 15、在Powerpoint上創建并演示數據透視圖 八、數據倉庫與挖掘應用實例 1、數據倉庫的數據加載 2、數據倉庫的數據鉆取 3、數據挖掘模型的設計 4、數據挖掘工具的應用 5、數據倉庫客戶端界面的設計