OLAM：OLAP与数据挖掘的融合应用

"这篇文章主要探讨了OLAP(在线分析处理)与数据挖掘的结合，引出了OLAM(在线分析挖掘)的概念，强调这种结合在数据仓库中的应用，以更好地满足实际需求。文章深入介绍了数据挖掘的理论和实践，特别是在电信领域的应用，并提到了一些数据挖掘工具和实例。" 详细知识点: 1. OLAP与数据挖掘的结合: OLAP是一种用于多维数据分析的技术，常用于数据仓库中，提供快速、交互式的查询能力。数据挖掘则侧重于从大量数据中发现隐藏的模式和知识。OLAM是两者的融合，它旨在通过数据挖掘技术增强OLAP的功能，以更有效地支持决策分析。 2. 数据挖掘的由来: 数据挖掘源于对海量数据中知识发现的需求。随着信息技术的发展，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深层关系。因此，数据挖掘作为知识发现的一种手段，旨在从数据中自动提取有价值的信息。 3. 应用背景: 在信息爆炸的时代，数据的快速增长导致了“数据坟墓”，即数据丰富但有用信息稀缺的问题。数据挖掘技术旨在解决这个问题，从数据中挖掘出潜在的价值。 4. 数据挖掘的应用领域: 特别提到了电信领域，数据挖掘在此领域的应用可能包括客户行为分析、市场细分、欺诈检测、服务优化等，以提升运营效率和服务质量。 5. 数据挖掘系统与算法: 数据挖掘系统通常包括数据预处理、模式发现和模式评估等组件。常见的数据挖掘算法有分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等。 6. 数据挖掘工具: 文章虽未具体列举，但数据挖掘工具有很多，如RapidMiner、Weka、SPSS Modeler等，它们提供了图形化的界面，便于非专业人员进行数据挖掘。 7. 实践案例: 以广东移动为例，说明数据挖掘在实际业务中的应用，可能涉及用户行为分析、业务优化、客户满意度提升等方面。 8. 国际会议和期刊: 数据挖掘的研究者和从业者可以通过参与KDD（知识发现与数据挖掘）、ICDM（国际数据挖掘大会）等会议，以及阅读《数据挖掘与知识发现》等专业期刊，获取最新的研究进展和方法。 9. 数据挖掘基本特征: 包括自动化、非监督性、可解释性和预测性等，这些特征使得数据挖掘能够自动化地从大数据中发现模式，并为决策提供支持。 文章涵盖了数据挖掘的起源、重要性、应用背景、技术原理和实际应用，展示了OLAP与数据挖掘结合的潜力，为理解和应用数据挖掘提供了全面的视角。