星型结构详解:数据挖掘理论与广东移动实战应用
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更新于2024-08-13
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"星型结构的实例-数据挖掘技术及应用"这篇文章主要探讨了在销售数据分析中,星型模型的运用以及数据挖掘技术在电信领域的实际应用。星型结构是一种常见的数据库设计模式,其中核心表(如Sales Fact Table)通常包含时间(time_key)、物品(item_key)、销售地点(branch_key 和 location_key)等关键信息,以及销售额(units_sold, dollars_sold, avg_sales)等度量值。这些数据通过分支表(如branch_key关联到branch_name, branch_type等)进行扩展,提供了丰富的业务细节。
文章首先介绍了数据挖掘的基本理论,由南航李静教授提供,包括数据挖掘的起源和发展背景,它如何在信息爆炸的时代背景下应运而生,解决数据量巨大但缺乏有效分析的问题。数据挖掘被视为继网络技术之后的下一个技术热点,因为其可以从海量数据中发现隐藏的规律和知识。文章还涵盖了数据挖掘系统、算法、工具等内容,以及国际会议和期刊的研究动态,强调了数据挖掘在电信行业的具体应用实例,如广东移动的案例,展示如何通过数据挖掘技术提升业务效率和决策支持。
内容提纲深入解析了数据挖掘的各个方面,例如数据挖掘的基本概念,包括数据挖掘的定义、与商业智能(BI)的关系,以及它的主要特征。此外,还讨论了数据挖掘的局限性和挑战,比如数据真实性、一致性问题,以及与专家系统的区别,后者更依赖于人工输入,而数据挖掘则自动寻找模式。
数据挖掘工具是文章的重点,介绍了用于数据挖掘的软件和平台,它们帮助用户处理和分析大量数据,挖掘潜在价值。最后,文章推荐了一些课后研读的论文和主要参考资料,以供读者进一步深化理解和实践。
本文旨在提供全面的数据挖掘理论和实用技巧,通过星型结构的实例,展示了如何利用数据挖掘技术在电信行业中洞察销售趋势,提升决策支持能力,解决实际问题,从而推动业务发展。"
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冀北老许
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