数据挖掘：理论与广东移动实践——全面解析与数据抽样

数据抽样是数据挖掘技术中的关键步骤，其目的是在大量数据中选取一部分有代表性的样本进行分析，以降低计算复杂度并提高分析效率。抽样过程中需遵循的原则包括样本的代表性以及确保样本数量足够支持学习过程，而不至于耗时过长。这通常通过随机数生成器来实现，确保每个样本被选取的概率相等。 在这个名为《数据抽样 - techpackage.net》的资料中，作者以南航李静教授的理论为基础，结合了广东移动的实际案例，深入探讨了数据挖掘技术的理论和实践应用。内容涵盖了数据挖掘的全面理论框架，包括数据仓库与在线分析处理（OLAP）技术、数据挖掘技术本身、在电信行业的应用、数据挖掘工具的选择，以及具体的数据挖掘实例分析。 数据挖掘介绍部分详细阐述了数据挖掘的历史背景，指出随着信息时代的到来，数据库中数据量急剧增长，原有的数据库系统无法自动揭示数据中的隐藏模式和知识，促使数据挖掘技术应运而生。数据挖掘不仅关注数据库中的知识发现，还强调了数据分析工具的需求，因为在海量数据中，人类的分析能力有限，这就需要借助数据挖掘工具来挖掘潜在的价值。 此外，资料还讨论了数据挖掘作为网络之后的下一个技术热点，针对信息过载、真伪难辨、信息安全和数据一致性等问题提供了解决方案。它强调了数据挖掘对于解决数据爆炸带来的知识贫乏现象的重要性，以及如何从大量的数据“墓地”中挖掘出“信息金块”。 这份资料提供了一个从理论到实践的完整框架，帮助读者理解和掌握数据抽样在数据挖掘中的核心作用，以及如何通过数据挖掘工具和技术解决实际业务中的挑战。无论是理论学习还是实际应用，这份资源都具有很高的价值。