数据挖掘技术：KDD在人工智能领域的热点探索

"该资源是一份关于数据挖掘技术及其应用的综合资料，涵盖了从理论到实践的多个方面，特别强调了KDD（知识发现）在人工智能领域的热点地位。资料由南航李静教授的理论部分和广东移动的实战案例组成，适合学习和交流。" 在当前的信息时代，数据挖掘（Data Mining）已经成为研究焦点，特别是在KDD（Knowledge Discovery in Databases）领域，它在过程控制、信息管理、商业、医疗和金融等多个领域都有广泛应用。数据挖掘是一种从大量数据中提取隐藏、有用信息的技术，旨在发现知识并转化为可操作的决策支持。 数据挖掘的由来与背景紧密相关。随着信息技术的进步，数据库中的数据量呈指数级增长，然而这些数据并未转化为有效的信息和知识。传统的数据库系统无法揭示数据间的复杂关系或预测趋势，因此，数据挖掘技术应运而生，旨在从“数据坟墓”中挖掘出有价值的信息，解决数据丰富但知识贫乏的问题。 数据挖掘不仅仅是简单的数据分析，它包括预处理、模式发现、模式评估和知识表示等多个步骤。其核心是利用各种算法，如分类、聚类、关联规则、序列模式和异常检测等，从原始数据中挖掘出潜在模式。这些模式可以用于预测、决策支持和业务优化。 数据挖掘的应用广泛，电信领域是其中一个重要示例。在广东移动的案例中，可能涉及了通过数据挖掘技术进行客户细分、预测客户行为、识别欺诈模式或者优化服务策略。此外，数据挖掘工具，如R、Python的Pandas和Scikit-learn库，以及专门的数据挖掘软件如SPSS Modeler和SAS Enterprise Miner，都是实现这些目标的重要工具。 在理论层面，南航李静教授可能会涵盖数据挖掘的基本概念、数据挖掘系统的设计、各种数据挖掘算法的原理，以及相关的国际会议和期刊，如KDD、ICDM和SDM等，这些都是研究人员和从业者了解最新进展的重要资源。 这份资料为读者提供了全面的数据挖掘理论基础和实践经验，对于希望深入理解和应用数据挖掘技术的人来说，是一份宝贵的资源。通过学习，读者不仅可以理解数据挖掘的基本概念和特征，还能掌握如何在实际场景中运用这些技术，以驱动业务洞察和决策。