数据挖掘效益分析：理论与广东移动实践揭示104.5万商机

"效益分析-数据挖掘技术及应用"是一篇深入探讨数据挖掘在电信行业的实际应用和经济效益的文章。该文章结合了理论指导与实践案例，以南航李静教授的理论为基础，展示了数据挖掘在电信市场中的具体运用，如广东移动的品牌数据业务客户分群，包括全球通、动感地带的数据业务客户群体分析，以及彩信、彩铃的增量销售模型和产品关联性分析模型，总共有104.5万的客户群体。通过这些数据挖掘工作，企业能够构建精确营销的基础，提高客户细分和个性化服务，从而实现商业价值的增长。 文章首先介绍了数据挖掘的起源和发展背景，指出随着信息时代的到来，数据库中的数据量剧增，传统的数据库系统无法揭示数据间的内在关系和规律。数据挖掘技术应运而生，旨在解决"数据富矿"中隐藏的知识挖掘问题，成为继网络之后的下一个技术热点。数据挖掘不仅仅是寻找模式和规律，还涉及到数据挖掘系统、算法的选择，以及国际会议和期刊的研究成果，为读者提供了丰富的学习资料。 作者还提到，数据挖掘工具在海量数据分析中的关键作用，强调了数据挖掘在电信领域的应用实例，例如通过客户行为分析来优化营销策略，提升销售收入。然而，同时也指出了数据挖掘面临的挑战，如信息过载、真实性辨别、安全性和数据一致性等问题，这要求企业在实施数据挖掘时既要充分利用工具，又要解决这些问题，确保数据的价值得以最大化。 这篇文章不仅深入解析了数据挖掘的基本概念、技术、工具和案例，还重点突出了其在电信行业的实际效益和投资成本分析，对于企业和专业人士理解和应用数据挖掘具有很高的参考价值。"