OLAM:OLAP与数据挖掘的融合应用
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更新于2024-08-13
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"OLAP与数据挖掘的结合——OLAM-数据挖掘技术及应用"
本文主要探讨了OLAP(在线分析处理)与数据挖掘的融合,引入了OLAM(On Line Analytical Mining)的概念,这是一种结合了两者优势的新型数据仓库技术,旨在更好地服务于数据分析和决策制定。
首先,数据挖掘的由来部分讲述了在信息爆炸的时代背景下,数据挖掘技术的诞生。随着数据库中存储的数据量急剧增加,传统的数据库系统虽然能够高效地处理数据,但无法发现数据间的深层关系和潜在模式。因此,数据挖掘作为一种从大量数据中自动发现知识的技术应运而生,它属于基于数据库的知识发现(KDD)领域。数据挖掘技术旨在解决“数据丰富,信息贫乏”的问题,避免数据成为“数据坟墓”,并通过自动化的方法减少专家系统的局限性。
接下来,数据挖掘技术包括了数据挖掘系统、算法、国际会议和期刊等相关内容的介绍。数据挖掘系统是实现数据挖掘任务的一整套工具和方法,包括数据预处理、模式识别和后处理等阶段。数据挖掘算法则涵盖了分类、聚类、关联规则挖掘等多种方法,用于从数据中提取规律和模式。国际会议和期刊反映了数据挖掘领域的研究动态和最新成果。
在电信领域的应用部分,可能涉及到如何利用数据挖掘技术优化运营、提升客户满意度、预测用户行为等方面。数据挖掘工具是实现这些应用的关键,它们通常提供图形用户界面,使得非专业人员也能进行复杂的数据分析工作。
此外,数据挖掘实例可能详细描述了如何在广东移动这样的电信公司中,通过数据挖掘技术分析通话记录、消费行为等数据,以提升业务效率,例如识别高价值客户、预测用户流失等。
OLAM结合了OLAP的多维分析能力与数据挖掘的模式发现能力,使得从海量数据中提取有用信息变得更加有效。这一技术的应用不仅限于电信行业,还可以广泛应用于金融、零售、医疗等多个领域,帮助企业做出更明智的决策。
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冀北老许
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