数据挖掘技术：理论与实践-星型结构实例解析

"该资源是关于数据挖掘技术及其在实际应用中的详解，特别是星型结构在数据仓库中的应用。内容涵盖了数据挖掘的起源、应用、系统、算法，以及电信领域的实践案例。" 在数据挖掘领域，星型结构是一种常用的数据仓库架构，它以事实表为中心，周围环绕着多个维度表，形成了类似星星的形状。在这个实例中，`Sales Fact Table` 是事实表，包含了关键的时间 (`time_key`)、商品 (`item_key`)、分支 (`branch_key`) 和位置 (`location_key`) 等信息，以及度量值如销售量 (`units_sold`)、销售额 (`dollars_sold`) 和平均销售 (`avg_sales`)。维度表包括时间、地点、商品和分支等详细信息，用于提供分析的上下文。 数据挖掘是从大量数据中提取隐藏、有用信息的过程，它涉及多种技术和算法，如分类、聚类、关联规则学习和预测等。理论部分由南航李静教授阐述，可能涵盖了数据挖掘的基本概念、技术特点以及相关研究资源。实践中，通过广东移动的案例展示了如何运用数据挖掘技术解决实际问题，这可能包括客户行为分析、市场趋势预测、优化运营策略等方面。 在电信领域，数据挖掘的应用广泛，例如通过分析通话记录、消费行为等数据，可以识别客户群体、预测流失风险、个性化推荐服务等。此外，本资料还讨论了数据挖掘工具的选择和使用，这些工具能够帮助分析师高效地执行数据预处理、建模和结果解释。 数据挖掘的其他主题可能包括数据预处理（如清洗、转换和归一化）、模型评估与选择、知识表示以及可视化。数据预处理是确保数据质量的关键步骤，对于后续的挖掘过程至关重要。模型评估则通过验证和比较不同模型的性能，选择最优模型进行应用。知识表示是将挖掘出的模式和规则转化为人类可理解的形式，而可视化则是为了更好地理解和传达分析结果。 这份资料提供了一个全面的视角，结合理论和实践，深入探讨了数据挖掘技术及其在大数据环境下的应用，特别强调了星型结构在数据仓库中的作用，对于想要了解和掌握数据挖掘技术的专业人士来说是一份宝贵的资源。