数据挖掘理论与实践：南航李静教授与广东移动案例解析

"数据抽取的实现是数据挖掘技术及应用的重要组成部分，它在实际场景中扮演着至关重要的角色。当数据源系统（如Oracle数据库）与数据仓库不在同一服务器时，数据抽取通常通过远程和分布式的方式进行。常用的方法包括利用SQL*Plus导出到文本文件，使用OCI或Pro*C程序，以及Oracle Export Utility工具提取数据。这些工具和技术允许从不同格式的数据库中获取数据，以便后续的存储、清洗和分析。 数据挖掘则是对这些抽取出来的数据进行深入分析，以揭示其中隐藏的规律和价值。数据挖掘技术起源于信息时代的知识发现需求，背景是海量数据的增长和商业价值的挖掘。知识发现和数据挖掘旨在解决数据库系统无法自动揭示数据间关系和趋势的问题，帮助用户从数据中提炼出有用的信息，提升决策效率。 理论部分，南航李静教授的讲解提供了深入的数据挖掘理论基础，包括数据挖掘的起源、其作为网络时代后的新技术热点、以及面对数据爆炸时代的知识贫乏挑战。数据挖掘系统、算法、国际会议和期刊都是学习和研究的重要资源，课后研读的论文则能帮助进一步深化理解。 在实践层面，以广东移动为例，展示了数据挖掘在电信领域如何应用于实际业务，比如客户行为分析、市场趋势预测等，这不仅是理论的落地，也是最佳实践的体现。 数据挖掘工具的选择和使用是关键，它们可以帮助处理信息过载的问题，挖掘出隐藏的价值，避免数据成为“数据墓地”。通过数据挖掘，我们可以从数据矿山中开采出信息金块，确保信息的真实性和一致性，提高企业的竞争力和决策质量。 总结来说，数据抽取技术和数据挖掘是一体化的解决方案，从数据源的获取到知识的发现和应用，涵盖了理论研究、工具选择、实战案例等多个维度，是现代IT领域不可或缺的一部分。"