数据挖掘：平台连接方式对比与电信应用深度解析

本文档深入探讨了平台和数据库连接方式在数据挖掘技术及应用中的比较。首先，文章介绍了数据挖掘技术的背景，指出在信息时代，数据量的急剧增长导致了对数据挖掘的需求，以便从大量数据中提取有价值的知识。数据挖掘起源于商业数据转化为商业信息的需求，它是网络之后的技术热点，解决信息过量、真实性验证和统一处理等问题。 数据挖掘包括理论和实践两部分，理论部分由南航李静教授讲解，涵盖了数据仓库与OLAP技术的基础，强调了数据挖掘的定义、基本概念、特征及其与其他主题的关系。实践中，以广东移动为例，展示了数据挖掘在电信领域的实际应用，强调了如何从海量数据中发现有价值的信息。 数据挖掘工具是实现这些技术的关键，文档列举了一些常见的工具，如Clementine、ODBC、Darwin、Enterprise Miner、Intelligent Miner等，分别对应不同的操作系统和数据库兼容性。这些工具支持数据挖掘的各个环节，包括数据挖掘系统、算法以及数据处理。 内容提纲详细地涵盖了数据挖掘的各个方面，包括数据挖掘系统的构建、常用算法（如分类、聚类和关联规则挖掘），以及国际会议和期刊的推荐，供读者进一步学习和研究。课后研读的论文和主要参考资料也提供了深入学习的路径。 在数据库连接方式上，单机版、C/S版以及针对不同平台和数据库的ODBC和Native Database Drivers被比较，展示了数据挖掘工具如何适应各种环境下的数据交互。例如，PC和Unix平台上的不同选择，以及对于支持多种格式数据源的支持，如Debase、Excel和CSV。 此外，文档还提到数据挖掘的应用场景，如在电信领域，数据挖掘帮助运营商分析客户行为，预测市场趋势，提高服务效率。通过这些实例，读者能够了解到数据挖掘的实际价值和其在解决现实问题中的作用。 本篇文章深入剖析了数据挖掘技术的核心概念、工具、应用场景，以及平台和数据库连接方式的选择策略，对于理解和实践数据挖掘具有很高的参考价值。