数据挖掘技术：洞察商业趋势与风险控制

"数据挖掘技术与应用，由余友波撰写，主要探讨数据挖掘在不同领域的实践应用。这本书提到了数据挖掘的定义、目的以及在电信和银行行业的具体案例。数据挖掘模型的验证和评估是关键步骤，以确保其在实际业务中的有效性和可靠性。数据仓库作为数据挖掘的重要数据源，简化了数据预处理工作。数据挖掘的过程通常包括评估、访问、分析等多个阶段。" 数据挖掘是信息技术中一个关键的分支，它涉及从大量数据中提取隐藏的、有意义的信息，用于决策支持和知识发现。根据描述，"数据挖掘技术与应用"一书深入剖析了这一领域，由余友波撰写，内容涵盖了数据挖掘的基本概念、应用实例以及相关的技术流程。 1. 数据挖掘的定义：数据挖掘是运用分析工具在海量数据中寻找模型和关联，目的是揭示未知的、有价值的模式，以便企业进行风险分析和预测。Gartner Group和The METAGroup给出了各自的定义，强调了数据挖掘的模式识别、统计分析和知识提取特性。 2. 应用实例：书中提到，数据挖掘在电信和银行业有广泛应用。例如，电信公司通过数据挖掘来检测潜在的欺诈行为，银行则利用这种技术防范信用卡欺诈。此外，数据挖掘还可帮助企业识别最有价值的客户，优化营销策略，以最小成本获取最大收益。 3. 模型验证与评估：数据挖掘模型建立后，需要通过实际测试进行验证和评价，避免直接应用模型可能导致的风险。例如，使用市场调查数据建立的模型应在小范围内试运行，根据反馈调整策略，再大规模推广。 4. 数据仓库的角色：数据仓库作为数据挖掘的数据源，提供了经过预处理的数据，减少了数据清理的工作量。数据挖掘工具通过访问数据仓库，能更高效地执行分析任务。 5. 数据挖掘过程：数据挖掘通常遵循一系列步骤，如SPSS提出的5A模型（评估、访问、分析等）。这些过程模型为用户提供了实施指南，确保数据挖掘项目有条不紊地进行，并最终取得成功。 "数据挖掘技术与应用"这本书是理解数据挖掘原理和实践的重要参考资料，对于IT专业人士、分析师和决策者来说，它是深入了解数据驱动决策和知识发现的宝贵资源。通过学习和应用书中的知识，读者可以提升数据分析能力，更好地利用数据仓库中的信息，为企业创造更大的价值。