星型结构详解：数据挖掘理论与广东移动实战应用

"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。"