数据挖掘：星型雪花结构实例与电信业应用详解

"星型雪花型结构在数据挖掘中的实例——理论与应用深度解析" 本文主要探讨了数据挖掘技术在实际场景中的应用，特别是在电信领域如销售和物流方面的案例。首先，文章从理论层面介绍了数据挖掘的概念，包括其由来和发展背景。数据挖掘起源于信息时代的知识发现需求，随着数据库容量的爆炸性增长，传统系统无法自动揭示数据间的规律和趋势，催生了数据挖掘这一研究领域。 在数据仓库和在线分析处理(OLAP)技术的基础上，文章进一步阐述了数据挖掘技术，涵盖了数据挖掘系统、算法以及国际会议和期刊的前沿进展。通过对比数据挖掘与网络技术，强调了数据挖掘作为网络之后的技术热点，尤其是在解决信息过载、真伪鉴别和信息安全等问题上的重要性。 以广东移动为例，实践部分详细展示了数据挖掘在电信行业的应用，可能涉及销售事实表（包含时间、商品、销售地点等信息，用于分析销售趋势和性能）、运输事实表（记录物流成本和发货量）等内容。通过这些数据，可以进行深入的分析，比如预测销售量、优化物流路线或识别潜在市场机会。 此外，文章还涉及数据挖掘工具的选择和使用，帮助读者理解如何选择合适的工具来处理大规模数据，以及如何从数据“坟墓”中挖掘出有价值的信息。数据挖掘不仅仅是为了解决当前的问题，更是为了挖掘隐藏在数据背后的潜在价值，从而推动业务决策和战略规划。 最后，文章列举了课后研读的论文和主要参考资料，为深入学习者提供了进一步学习的数据挖掘理论和实践指南。总结来说，本文是一篇结合理论与实战的指南，对于理解和应用数据挖掘技术具有很高的参考价值。