适应人群为高校师生（数据科学 / 计算机专业教学实践岗）、企业数据分析师（数据建模 / 挖掘分析岗）、IT 技术团队（数据仓库搭建 / ETL 开发岗）、业务决策人员（客户细分 / 趋势预测岗）及数据挖掘解决方案服务商（算法选型 / 项目落地岗），尤其适用于需系统掌握数据仓库与挖掘理论及实践的科研机构、互联网、金融、电信等企业。主要内容围绕数据仓库与数据挖掘展开，核心含 “2 大核心领域 + 6 大关键技术 + 案例支撑”：“2 大核心领域” 一是数据仓库（基础：面向主题 / 集成 / 不可修改等特性、三层体系结构、星型 / 雪花型数据模型、ETL 设计与实现；应用：OLAP 联机分析、OLAM 联机分析挖掘），二是数据挖掘（基础：KDD 流程、主流工具如 SAS Enterprise Miner；技术：聚类分析、分类预测、关联分析、Web 挖掘）；“6 大关键技术” 含聚类（硬聚类 / 模糊聚类及评价）、分类（决策树 / SVM / 神经网络等算法）、关联分析（Apriori/FP-Growth 算法）、Web 挖掘（文档抽取 / 聚类 / 分类）、知识表示（语义网络 / 框架）、语义网与本体（RDF/RDFS、本体构建）；配套客户细分、重入网识别、WAP 日志挖掘等实例，为用户提供从理论到实战的全流程指导，助力提升数据处理与价值挖掘能力。

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