数据挖掘技术应用全解析：平台与数据库连接方式对比

"这篇资源是关于数据挖掘技术及其应用的深度探讨，涵盖了数据仓库与OLAP技术、数据挖掘技术的理论与实践、不同平台和数据库的连接方式，并通过电信领域的实际案例进行了阐述。资料中还列举了多种数据挖掘工具的特点和应用场景，包括Clementine、Darwin、Enterprise Miner、Intelligent Miner和PRW等。" 1. 数据挖掘介绍 - 数据挖掘源于对海量数据中知识发现的需求，随着信息技术的发展，数据量剧增，但如何从这些数据中提取有价值的信息成为挑战。数据挖掘作为知识发现的一部分，旨在从数据中发现隐藏的关系、模式和趋势。 - 数据挖掘的背景涉及信息时代的到来，以及数据库系统在处理数据查询和统计上的局限性。它发展成为一种从大量数据中挖掘知识的手段，特别是随着大数据库的建立，数据挖掘技术显得尤为重要。 2. 数据仓库与OLAP技术 - 数据仓库是专门设计用于数据分析的大型数据库，它整合了来自多个源的数据，提供对历史数据的快速访问，以支持决策制定。 - OLAP（在线分析处理）是与数据仓库紧密相关的技术，用于多维数据分析，让用户能够快速、灵活地进行深入的数据探索。 3. 数据挖掘技术 - 数据挖掘包括各种算法，如分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘等，用于从原始数据中构建模型，揭示数据的结构和模式。 - 国际会议和期刊是数据挖掘研究的重要平台，例如KDD（知识发现与数据挖掘）会议，IJCAI（国际人工智能联合会议）等。 4. 数据挖掘工具 - 提到了几种常用的数据挖掘工具，如Clementine（支持多种数据源，包括ODBC）提供了图形化界面进行数据预处理和建模；Darwin和Enterprise Miner支持Unix Server/PC Client，提供ODBC和Native Database Drivers；Intelligent Miner专注于Unix Server/PC Client环境；PRW则适用于PC，通过ODBC连接数据源。 5. 数据挖掘在电信领域的应用 - 电信行业是数据挖掘的重要应用领域，通过分析客户行为、消费模式等数据，可以进行客户细分、预测流失、优化营销策略等。 6. 实践案例 - 广东移动的案例可能涉及到利用数据挖掘技术进行客户分析，识别潜在的市场机会，提升服务质量，或者优化运营效率。 本资源详细介绍了数据挖掘的起源、重要性、相关技术、工具以及具体应用，对于理解数据挖掘的理论基础和实践操作具有很高的价值。通过学习，读者不仅可以掌握数据挖掘的基本概念，还能了解如何在实际业务中应用这些技术。