数据仓库模型设计：粒度确定与数据挖掘应用

"数据仓库模型的设计——粒度的确定-数据挖掘技术及应用" 在数据仓库模型设计中，粒度的确定是一个关键步骤，它直接影响到数据仓库的性能和存储效率。粒度是指数据仓库中的数据集被分解或汇总的精细程度。例如，在描述中提到，如果客户数量庞大，每个月生成一张完整的客户信息表可能会造成空间的浪费。为了解决这个问题，可以引入更细粒度的管理，增加一个“当前标志”字段，用于标识客户的最新信息，并选择“数据变更日期”作为时间字段。这样，只有当客户信息发生变化时，才会更新相关记录，从而节省存储空间。 数据挖掘是数据仓库模型设计的重要应用领域，它是一种从大量数据中提取隐藏的、有价值的信息或知识的过程。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘、异常检测等方法，这些方法可以帮助我们从海量数据中发现规律、预测趋势和理解用户行为。 本资源涵盖了数据挖掘的理论与实践，包括南航李静教授的理论讲解和广东移动的案例分析。内容涉及到数据仓库与在线分析处理（OLAP）技术，数据挖掘的基本概念、系统结构、算法，以及在电信领域的具体应用。此外，还提到了数据挖掘工具的选择和实际操作示例，旨在提供全面的学习材料。 数据挖掘的由来是由于信息时代的到来，数据库中数据量急剧增长，但传统的数据库系统并不能有效地发现数据间的关联和潜在价值。因此，数据挖掘应运而生，成为继网络技术之后的又一技术热点。它旨在解决信息过量、难以处理的问题，从“数据坟墓”中提炼出有价值的“信息金块”。 随着数据的爆炸式增长，数据挖掘技术已经成为理解和利用这些数据的关键工具。它不仅能够帮助我们识别信息的真实性和安全性，还能统一处理不同形式的信息，克服传统方法的局限性，如专家系统过于依赖人工输入和高昂的成本。 在电信领域，数据挖掘可以用于客户行为分析、市场细分、欺诈检测等多个方面，帮助企业优化服务、提高客户满意度并制定有效的营销策略。通过学习和掌握数据挖掘的相关理论和实践，我们可以更好地应对大数据时代的挑战，从数据中挖掘出宝贵的商业智慧。