OLAP与数据挖掘的结合：OLAM技术及其电信应用

"OLAP与数据挖掘的结合——OLAM-数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)" 本文深入探讨了OLAP（在线分析处理）与数据挖掘的融合，即OLAM（On Line Analytical Mining，联机分析挖掘），这是一种旨在提升数据仓库效能，以更好地服务于决策支持和知识发现的技术。以下是对各部分的详细解释： 1. 数据挖掘介绍 - 数据挖掘源于信息时代的背景，随着数据库中数据量的爆炸式增长，传统的数据库系统无法揭示隐藏的模式和规律。它旨在从海量数据中发现知识，是基于数据库的知识发现（KDD）的核心组成部分。 - 数据挖掘的应用广泛，例如在电信、金融、零售等多个领域，用于预测、分类、聚类和关联规则挖掘等任务。 - 基本概念区分，包括数据挖掘与数据分析、统计预测的区别，数据挖掘更侧重于自动化发现和知识表示。 - 数据挖掘的基本内容包括预处理、模式发现、模式评估和知识表示等步骤。 - 其特征包括自动化、非平凡性、可解释性和实用性。 2. 数据仓库与OLAP技术 - 数据仓库是集中存储企业历史数据的系统，用于决策支持。OLAP则提供了多维数据的快速、交互式分析能力，支持复杂的聚合操作。 3. 数据挖掘技术 - 数据挖掘系统通常包括数据清洗、特征选择、建模和验证等阶段，使用各种算法如决策树、神经网络、聚类算法和关联规则学习等。 - 国际会议和期刊如KDD、SDM、DMKD等，是数据挖掘领域的研究前沿阵地。 4. 数据挖掘在电信领域的应用 - 在电信业，数据挖掘可用于客户细分、流失预测、营销策略优化、网络性能分析等，以提高运营效率和服务质量。 5. 数据挖掘工具 - 工具如RapidMiner、SAS Enterprise Miner、Weka等，提供用户友好的界面和强大的算法库，简化了数据挖掘流程。 6. 数据挖掘实例 - 通过广东移动案例，可以具体了解如何运用数据挖掘技术进行客户行为分析、市场策略制定等，展示数据挖掘的实际应用价值。 OLAM结合了OLAP的多维分析能力和数据挖掘的模式发现能力，为企业提供了更深入的洞察力和决策支持。通过这样的技术，企业可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，推动业务发展，解决信息过量带来的挑战。