OLAM：OLAP与数据挖掘的融合应用

"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。