浙大王灿教授解析：从OLAP到数据挖掘：发现大数据价值

本资源主要介绍了从联机分析处理(OLAP)到联机分析挖掘在大数据领域的理论与实践，由浙江大学的主讲教师王灿讲解。数据挖掘是核心主题，它涉及到从大量数据中提取有价值的知识、规则、模式和约束，帮助我们发现潜在的信息。课程内容涵盖了以下几个关键部分： 1. 数据挖掘的重要性：数据挖掘是解决“数据爆炸”问题的关键，随着自动数据收集工具和技术的进步，海量数据被存储在各种信息库中，但如何从中提取有用信息成为挑战。 2. 数据仓库与OLAP：数据仓库作为一种专门设计用于高效处理分析性查询的数据结构，通过OLAP技术提供多维数据查看和分析的能力，如上卷、下钻、切片和转轴等操作。 3. 数据挖掘技术基础：引用了Jiawei Han和Micheline Kamber的《数据挖掘：概念与技术》以及David Hand等人编写的《数据挖掘原理》作为教学参考书籍，这些书籍深入探讨了数据挖掘的原理和方法。 4. 数据库技术发展史：课程回顾了数据库技术从早期的文件系统、层次和网状数据库，到关系数据库模型，再到高级数据库系统和面向特定应用的数据库，展示了其不断演进的过程。 5. 数据挖掘的定义与替代词：数据挖掘被定义为从大量数据中发现有用模式的过程，有时也被称为知识挖掘、知识提炼等。它与查询处理、专家系统等有区别，着重于从数据中提取知识而非简单处理。 6. 数据挖掘的应用场景：涵盖了数据分析、决策支持、市场分析、风险管理和欺诈检测等多个领域，如市场细分、客户关系管理、风险预测等，显示了数据挖掘在实际商业和管理决策中的实用价值。 通过这个课程，学习者不仅能掌握数据挖掘的基本概念和技术，还能了解到如何将这些技术应用于解决实际问题，提升企业的竞争力。