数据挖掘与OLAP结合：OLAM技术及电信领域应用

"这篇文章探讨了OLAP（在线分析处理）与数据挖掘的融合，即OLAM（在线分析挖掘）的概念，旨在通过结合两种技术来更好地服务于数据仓库，并适应实际业务需求。文章深入介绍了数据挖掘技术及其在电信领域的应用，同时提供了相关理论和实践案例，特别是广东移动的案例。此外，内容还包括数据挖掘的起源、应用、基本概念、特征以及数据挖掘工具和实例，旨在提供全面的学习资料。" 本文着重讨论了数据挖掘这一领域，首先追溯了数据挖掘的由来。在信息爆炸的时代，数据库中的数据量急剧增加，但传统的数据库系统无法揭示数据间的隐藏关系和预测趋势。因此，数据挖掘作为基于数据库的知识发现技术应运而生，旨在从海量数据中提取有价值的知识。数据挖掘的出现解决了“数据丰富，信息贫乏”的问题，避免了数据被淹没在“数据坟墓”中。 数据挖掘成为网络之后的下一个技术热点，因为大量的信息给用户带来了处理和筛选的挑战。为了应对这些问题，数据挖掘工具被开发出来，它们能帮助用户从杂乱无章的信息中找到有价值的知识金块。这些工具不仅能够处理信息过量的问题，还能协助识别信息的真实性，确保信息安全，并统一处理不同形式的信息。 在技术层面，文章涵盖了数据挖掘的基本概念，包括其定义、应用领域和特征。数据挖掘的基本内容包括分类、关联规则学习、聚类、异常检测和序列模式挖掘等。这些方法在各个行业中都有广泛的应用，特别是在电信领域。例如，通过对电信用户数据的挖掘，可以发现用户的消费习惯、潜在的市场趋势，甚至预测客户流失，从而帮助企业制定更有效的营销策略。 文中还提到了广东移动的案例，这可能涉及到如何运用数据挖掘技术来优化服务、提高客户满意度或降低运营成本。然而，具体的实施细节并未在摘要中给出。此外，文章还列举了数据挖掘的相关资源，如国际会议、期刊和课后研读的论文，供进一步学习和研究。 这篇资源提供了数据挖掘的全面理论知识和实际应用案例，对于理解和掌握数据挖掘技术及其在实际业务中的应用具有很高的价值。无论是初学者还是专业人士，都能从中受益，提升数据驱动决策的能力。