数据挖掘技术与应用：从数据仓库到知识发现

本资源详细介绍了ETL在搭建数据仓库中的作用，并涵盖了各种传统和现代信息系统，如VSAM、IDMS、IMS、CICS、COBOL、Legacy Applications、Multimedia Documents、ERP Applications、Groupware、Databases、Web、Operational Activities等。此外，它特别关注数据挖掘技术及其在电信领域的应用，提供了数据挖掘的理论基础和实践案例，包括数据仓库与OLAP技术、数据挖掘算法、国际会议和期刊的相关资源，以及数据挖掘工具和实例。 在数据挖掘介绍部分，首先追溯了数据挖掘的起源，指出在信息爆炸的时代，尽管数据量巨大，但真正有价值的知识却相对匮乏。数据挖掘作为从海量数据中提取知识的技术，旨在解决这一问题。它源于数据库中的知识发现（KDD）研究，旨在开发能够自动或半自动地从大量数据中发现有用信息和模式的工具。随着大数据的积累，传统的数据分析方法无法满足需求，数据挖掘成为必要的分析手段，以避免数据被埋没在“数据坟墓”中。 接着，资源提到了数据挖掘成为网络之后的又一技术热点，因为面对信息过量、信息真实性辨别、信息安全和信息格式不一致等问题，数据挖掘技术提供了新的解决方案。数据挖掘不仅能够处理大量数据，还能从中识别模式、趋势和关联性，帮助决策者做出基于数据的决策。 在电信领域应用的案例中，可能涉及了如何利用数据挖掘技术分析通信网络中的用户行为、优化网络性能、预测用户需求、提升服务质量等方面。数据挖掘工具的讨论则可能涵盖各种流行的开源和商业工具，如R、Python、SAS、SPSS、Weka等，这些工具支持多种挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、序列模式挖掘等。 最后，资源可能提供了一些推荐的课后阅读论文和主要参考资料，以供深入学习和研究数据挖掘领域的最新进展和最佳实践。通过这个资源，读者可以全面了解数据挖掘的理论基础，掌握实际应用技巧，并了解该领域的最新动态。