数据挖掘技术：从理论到实践——以广东移动案例为例

"该资料主要涵盖了ETL功能在构建数据仓库中的应用，以及数据挖掘技术的理论和实践。内容包括了各种传统和现代的数据管理系统，如VSAM、IDMS、IMS、CICS、COBOL、遗留应用程序，以及多媒体文档、ERP应用、群件、数据库、Web和运营活动。此外，资料还强调了数据获取、转换、集成、暂存、ODS（操作数据存储）、仓库存储和数据仓库的交付与访问等关键步骤。重点讨论了数据挖掘技术，包括其起源、应用、系统、算法，以及在电信领域的具体应用，并提供了数据挖掘工具和实例。" 本文档首先介绍了数据挖掘的起源，指出在信息爆炸的时代，尽管数据量激增，但有效利用这些数据以提取有价值知识的需求日益凸显。数据挖掘作为从海量数据中发现模式和知识的手段，成为了继互联网之后的又一技术焦点。它旨在解决信息过量、难以消化、真实性辨别、安全性和不一致性等问题。 接着，文档深入探讨了数据挖掘的基础概念，如区分数据挖掘与知识发现，描述了数据挖掘的基本内容，包括分类、关联规则学习、聚类、序列模式挖掘等，并指出了其特征，如自动化、非侵入性以及对大规模数据的处理能力。此外，文档还列出了数据挖掘系统的关键组成部分，如预处理、模式评估和知识表示，并提到了相关的国际会议和期刊，为后续深入研究提供了资源。 在电信领域的应用部分，可能涉及了如何使用数据挖掘技术优化客户细分、预测用户行为、提升服务质量等方面。文档还介绍了几种常用的数据挖掘工具，这些工具通常具备可视化界面，支持多种挖掘算法，帮助分析人员从复杂的数据集中提取洞察。 最后，通过具体的案例分析，如广东移动的案例，展示了数据挖掘在实际业务中的应用流程和效果，这有助于读者理解和掌握数据挖掘的实际操作。案例可能涵盖了数据清洗、模型构建、验证和部署等步骤，以及如何将发现的知识应用于决策支持和业务改进。 这份资料是学习数据仓库构建和数据挖掘技术的理想资源，结合理论与实践，不仅提供了丰富的背景知识，还提供了实用的工具和案例，有助于读者全面理解和掌握这一领域。