数据挖掘技术与应用深度解析

该资源主要围绕数据挖掘技术及其在电信领域的应用进行讲解，提供了一个包含理论和实践案例的综合教程。作者介绍了数据挖掘的起源、应用、相关技术、工具以及在实际业务中的实施示例。 数据挖掘是信息时代的一个重要领域，它源于数据库中的知识发现（KDD）过程，目的是从海量数据中提取出有价值的知识和模式。在数据挖掘的起源中，随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸性增长，但这些数据并未得到有效利用，导致了所谓的“数据坟墓”。为了解决这个问题，数据挖掘技术应运而生，它能够自动化地发现数据之间的关系、规律，并预测未来趋势。 数据挖掘的应用广泛，特别是在电信行业。例如，在广东移动的案例中，可能涉及到通过数据挖掘技术对客户行为进行分析，以优化服务、提高客户满意度、预测用户需求、预防客户流失等。此外，数据挖掘还包括对数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术的使用，以支持复杂的分析任务。 在理论部分，南航李静教授可能详细阐述了数据挖掘的基本概念，如分类、关联规则学习、聚类、回归分析等算法。这些算法是数据挖掘的核心，它们分别用于预测、发现关联、分组数据以及建立数据间的函数关系。 数据挖掘系统通常包括预处理、挖掘、后处理和知识表示四个阶段。预处理涉及数据清洗、转换和规约；挖掘阶段则执行具体的算法；后处理负责解释和评估挖掘结果；知识表示则将发现的知识以人类可理解的形式呈现。 国际会议和期刊是数据挖掘研究者交流最新研究成果的重要平台，如KDD、ICDM、SDM等会议，以及《数据挖掘与知识发现》等专业期刊。这些资源提供了深入学习和跟踪数据挖掘领域前沿动态的途径。 课后研读的论文和主要参考资料能够帮助读者深入理解数据挖掘的理论和技术，进一步提升实际应用能力。数据挖掘实例部分可能详细展示了如何使用特定的工具，如DBMiner，进行实际的数据挖掘项目。 这个资源为学习和实践数据挖掘提供了全面的指导，不仅涵盖了理论基础，还提供了实用案例，有助于读者从理论到实践全面掌握数据挖掘技术。对于希望在电信行业或其他领域应用数据挖掘的人来说，这是一个宝贵的资源。