OLAM：融合OLAP与数据挖掘的分析技术

"该资源主要探讨了OLAP(在线分析处理)与数据挖掘的结合，提出了OLAM(在线分析挖掘)的概念，旨在通过结合这两种技术，以更好地满足数据分析的需求。内容涵盖了数据挖掘的理论和实践，包括数据仓库、OLAP技术、数据挖掘技术及其在电信领域的应用，并提供了数据挖掘工具和实例的介绍。" OLAP(在线分析处理)是一种用于大数据分析的技术，它允许用户多角度、多层次地快速分析数据，以发现潜在的模式和趋势。而数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，通过运用各种方法和算法，提取出有用的信息和知识的过程。当这两者结合成OLAM，它旨在将数据挖掘的智能分析能力融入到OLAP系统中，以支持更深入的决策分析。 数据仓库是数据挖掘的基础，它是一个集成的、非易失性的、专为分析查询设计的数据集合。通过数据仓库，可以从多个源系统中抽取、转换和加载数据，形成一个统一视图，供OLAP和数据挖掘使用。 数据挖掘技术包括多种算法，如分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等。这些算法能帮助识别数据中的模式，预测未来趋势，或者揭示隐藏的关系。在电信领域，数据挖掘可用于客户细分、预测用户行为、优化营销策略、提高服务质量等方面。 数据挖掘工具是实现数据挖掘过程的关键，它们提供了图形化界面和自动化工具，使得非专业人员也能进行数据探索和建模。这些工具通常包含数据预处理、模型构建、验证和部署等功能。 在实践中，广东移动的案例可能展示了如何利用数据挖掘技术解决具体业务问题，如提高客户满意度、减少客户流失等。通过这样的实例，学习者可以更好地理解数据挖掘在真实世界中的应用和价值。 该资源提供了一个全面的数据挖掘理论与实践的框架，从数据挖掘的起源、应用，到相关技术的详细讲解，再到实际案例的分析，对于想要深入了解数据挖掘及其在OLAP环境中的应用的人来说，是一份宝贵的学习资料。