数据仓库与及数据挖掘文本分类实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告
一、上机目的及内容目的：1．理解数据挖掘的基本概念及其过程；2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。
内容：将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据，并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出购买自行车模式。
请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将客户的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。
然后算法将使用决策树从中确定模式。
下一步需要训练模型，以便能够浏览树视图并从中读取模式。
市场部将根据这些模式选择潜在的客户发送自行车促销信息。
要求:利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出模型及操作过程。
实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。
二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）关联分析：关联分析是从数据库中发现知识的一类重要方法。
时序模式：通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。
分类：分类是在聚类的基础上对已确定的类找出该类别的概念描述，代表了这类数据的整体信息，既该类的内涵描述，一般用规则或决策树模式表示。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件）1台PC及Microsoft SQL Server套件四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）及实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)创建 Analysis Services 项目1.打开 Business Intelligence Development Studio。
2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。
3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。
4.在“名称”框中，将新项目命名为 AdventureWorks。
5.单击“确定”。
更改存储数据挖掘对象的实例1.在 Business Intelligence Development Studio 的“项目”菜单中，选择“属性”。
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告一、实验目的和意义数据仓库和数据挖掘是现代大数据时代中关键的技术与方法，本实验旨在通过实践操作，了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、流程和方法，并基于实验数据进行数据仓库与数据挖掘的实际应用。
二、实验内容及步骤本实验基于某电商平台的网购数据，通过数据仓库的建立和数据挖掘的过程，探索和发现隐藏在数据中的有价值信息。
具体步骤如下：1. 数据收集和预处理获取电商网购数据集，对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理和数据集整合等，以保证数据的质量和可用性。
2. 数据仓库的建立基于处理后的数据，进行数据仓库的建立。
根据业务需求和分析目标，确定维度表和事实表的建模方法和关联关系，设计和构建星型或雪花模式的数据仓库。
3. 数据挖掘的实践基于已建立的数据仓库，进行数据挖掘的实践，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。
通过使用数据挖掘工具，如R、Python中的Scikit-learn等，进行模型构建和算法实施，得到数据挖掘结果。
4. 结果分析与应用对数据挖掘结果进行分析和解读，发现和总结其中的规律和知识，得到业务价值和应用建议，为业务决策和目标达成提供支持和参考。
三、实验结果与分析本实验得到了以下数据挖掘结果：1. 关联规则挖掘通过关联规则挖掘的过程，发现了一些有趣和有用的关系，如购买商品A的用户有70%的概率也会购买商品B，可以利用这些关联规则进行交叉销售和推荐。
2. 分类与预测通过构建分类和预测模型，成功预测了用户的购买行为，可以预测出用户未来可能会购买的商品，为精准市场营销和库存管理提供决策支持。
3. 聚类分析通过聚类分析，将用户分为不同的群体，可以对不同群体采取不同的营销策略，提高用户满意度和购买转化率。
4. 异常检测通过异常检测，发现了一些异常行为和欺诈行为，可以及时进行监控和防范，保护用户权益和平台安全。
此外，还通过数据可视化的方式，将分析结果展示出来，如通过柱状图、折线图、散点图等方式进行可视化展示，直观地呈现数据的分布和关系。
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四一、实验目的本实验旨在通过实践操作，掌握数据仓库与数据挖掘的相关技术，包括数据预处理、数据集成、数据转换和数据挖掘算法的应用。
二、实验背景随着信息化时代的到来，数据量呈指数级增长，如何从这些庞大的数据中提取有用的信息成为了一个重要的研究方向。
数据仓库与数据挖掘技术应运而生，能够帮助我们从海量数据中挖掘出有价值的知识和模式，为决策提供科学依据。
三、实验内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，目的是清洗原始数据，解决数据中存在的噪声、缺失值和异常值等问题。
在本实验中，我们将使用一个包含学生信息的数据集进行数据预处理的实验。
首先，我们需要导入数据集，并对数据进行初步的观察和分析。
可以使用Python编程语言中的pandas库来进行数据的读取和分析。
通过查看数据集的属性、数据类型以及数据的统计信息，我们可以对数据有一个初步的了解。
接下来，我们需要处理数据中存在的缺失值。
可以使用pandas库中的fillna()函数来填充缺失值，常用的填充方法包括均值填充、中位数填充和众数填充等。
根据不同的情况选择合适的填充方法，并对数据进行处理。
最后，我们需要处理数据中的异常值。
可以使用箱线图和散点图等可视化工具来检测异常值，并根据实际情况进行处理。
2. 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个一致、完整的数据集的过程。
在本实验中，我们将使用两个包含学生信息的数据集进行数据集成的实验。
首先，我们需要对两个数据集进行初步的观察和分析，了解数据的结构和属性。
接下来，我们需要选择一个合适的数据集成方法。
常用的数据集成方法包括追加、合并和连接等。
根据数据集的特点和实际需求，选择合适的方法进行数据集成。
最后，我们需要对合并后的数据集进行处理，解决数据中存在的重复值和冲突值等问题。
可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来去除重复值，并根据实际情况解决冲突值。
3. 数据转换数据转换是将原始数据转换成适合进行数据挖掘的形式的过程。
数据挖掘分类实验报告
数据挖掘分类实验报告《数据挖掘分类实验报告》数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大量的数据中发现隐藏的模式和知识的学科。
在数据挖掘中，分类是一种常见的任务，它通过对数据进行分析和学习，将数据划分到不同的类别中。
本文将通过一个数据挖掘分类实验报告，介绍数据挖掘分类的实验过程和结果。
实验数据集选取了一个包含多个特征和标签的数据集，以便进行分类任务。
首先，我们对数据集进行了数据预处理，包括数据清洗、特征选择、特征变换等步骤，以确保数据的质量和适用性。
接着，我们将数据集划分为训练集和测试集，用训练集训练分类模型，并用测试集评估模型的性能。
在实验中，我们尝试了多种分类算法，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
通过对比不同算法的准确率、精确率、召回率和F1值等指标，我们评估了各个算法在该数据集上的表现。
实验结果显示，不同算法在不同数据集上表现出不同的性能，决策树算法在某些数据集上表现较好，而支持向量机在另一些数据集上表现更优秀。
此外，我们还进行了特征重要性分析，通过对特征的重要性进行排序，找出对分类任务最具有区分性的特征。
这有助于我们理解数据集的特点，并为进一步优化分类模型提供了指导。
综合实验结果，我们得出了一些结论和启示。
首先，不同的分类算法适用于不同的数据集和任务，需要根据具体情况选择合适的算法。
其次，特征选择和特征重要性分析对于提高分类模型的性能至关重要，需要充分利用数据挖掘技术进行特征工程。
最后，数据挖掘分类实验是一个迭代的过程，需要不断尝试和调整，以优化分类模型的性能。
通过本次数据挖掘分类实验报告，我们深入了解了数据挖掘分类的实验过程和方法，对数据挖掘技术有了更深入的理解，也为实际应用中的分类任务提供了一定的指导和启示。
希望本文能够对读者有所启发，促进数据挖掘领域的研究和实践。
数据挖掘分类实验详细报告
数据挖掘分类实验详细报告一、引言数据挖掘是从大量数据中提取隐藏在其中的有价值信息的过程。
数据挖掘分类实验是数据挖掘领域中的一项重要任务，其目标是根据已有的数据样本，构建一个能够准确分类未知数据的分类模型。
本报告旨在详细描述数据挖掘分类实验的过程、方法和结果。
二、实验背景本次实验的数据集是一个关于电子商务的数据集，包含了一些与电子商务相关的特征和一个分类标签。
我们的任务是根据这些特征，预测一个电子商务网站上的用户是否会购买某个产品。
三、数据预处理在进行数据挖掘实验之前，我们需要对数据进行预处理。
首先，我们检查数据集是否存在缺失值或异常值。
对于缺失值，我们可以选择删除含有缺失值的样本，或者使用插补方法进行填充。
对于异常值，我们可以选择删除或者进行修正。
其次，我们对数据进行特征选择，选择与分类目标相关性较高的特征。
最后，我们对数据进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。
四、特征工程特征工程是指根据领域知识和数据分析的结果，构建新的特征或者对原有特征进行转换，以提高分类模型的性能。
在本次实验中，我们根据电子商务领域的经验，构建了以下特征：1. 用户年龄：将用户的年龄分为青年、中年和老年三个年龄段，并进行独热编码。
2. 用户性别：将用户的性别进行独热编码。
3. 用户所在地区：将用户所在地区进行独热编码。
4. 用户购买历史：统计用户过去一段时间内的购买次数、购买金额等指标。
五、模型选择与训练在本次实验中，我们选择了三种常用的分类模型进行训练和比较：决策树、支持向量机和随机森林。
1. 决策树：决策树是一种基于树结构的分类模型，通过划分特征空间，将数据样本划分到不同的类别中。
2. 支持向量机：支持向量机是一种通过在特征空间中构建超平面，将不同类别的样本分开的分类模型。
3. 随机森林：随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树，最终根据投票结果进行分类。
我们将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，使用测试集评估模型的性能。
数据仓库与数据挖掘1实验报告册汽院科院2
《数据仓库与数据挖掘》实验报告册20 - 20 学年第学期班级: 学号: 姓名:目录实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 (3)实验二使用WEKA进行分类与预测 (7)实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析 (8)实验四数据挖掘算法的程序实现 (8)实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用实验类型: 验证性实验学时: 4实验目的:学习并掌握Analysis Services的操作, 加深理解数据仓库中涉及的一些概念, 如多维数据集, 事实表, 维表, 星型模型, 雪花模型, 联机分析处理等。
实验内容:在实验之前, 先通读自学SQL SERVER自带的Analysis Manager概念与教程。
按照自学教程的步骤, 完成对FoodMart数据源的联机分析。
建立、编辑多维数据集, 进行OLAP操作, 看懂OLAP的分析数据。
1、实验步骤:启动联机分析管理器:2、建立系统数据源连接。
建立数据库和数据源, 多维数据集编辑多维数据集3、设计存储和处理多维数据集4、浏览多维数据集中的数据按时间筛选数据实验小结:实验二使用WEKA进行分类与预测实验类型: 综合性实验学时: 4实验目的:掌握数据挖掘平台WEKA的使用。
综合运用数据预处理、分类与预测的挖掘算法、结果的解释等知识进行数据挖掘。
从而加深理解课程中的相关知识点。
实验内容:阅读并理解WEKA的相关中英文资料, 熟悉数据挖掘平台WEKA, 针对实际数据, 能够使用WEKA进行数据的预处理, 能选择合适的分类与预测算法对数据进行分析, 并能解释分析结果。
实验步骤:1.在开始->程序->启动WEKA, 进入Explorer界面, 熟悉WEKA的界面功能。
2.选择数据集（实验中的数据可以从网络获取）, 如泰坦尼克号数据集, 将要处理的数据集转换成WEKA能处理的格式, 如.ARFF格式。
数据仓库与数据挖掘实验三
数据仓库与数据挖掘实验三引言概述：数据仓库与数据挖掘实验三是数据科学领域中重要的一部分。
通过实验三，我们可以深入了解数据仓库的概念、原理和应用，以及数据挖掘的基本技术和方法。
本文将按照一、二、三、四、五的顺序，分别介绍数据仓库和数据挖掘实验三的五个部分。
一、数据仓库的概念和原理1.1 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它的特点包括：面向主题，集成性，时间一致性，非易失性，以及冗余度低等。
1.2 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括：数据源层、数据清洗层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。
其中，数据源层负责获取数据，数据清洗层负责清洗和预处理数据，数据集成层负责将数据整合到数据仓库中，数据存储层负责存储数据，数据展示层负责将数据以可视化的方式展示给用户。
1.3 数据仓库的应用数据仓库在企业管理决策、市场分析、客户关系管理、风险管理等方面有着广泛的应用。
通过数据仓库，企业可以更好地理解市场趋势，优化产品策略，提高竞争力。
二、数据挖掘的基本技术和方法2.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的目标包括：分类和预测、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的基本技术数据挖掘的基本技术包括：数据预处理、特征选择、特征提取、模型构建和模型评估等。
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
特征选择和特征提取是为了从原始数据中选择出最有用的特征。
模型构建是建立数学模型来描述数据，模型评估是评估模型的准确度和可靠性。
2.3 数据挖掘的应用数据挖掘在市场营销、金融风险评估、医疗诊断、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
通过数据挖掘，企业可以发现潜在客户、预测市场需求，金融机构可以评估借贷风险，医疗机构可以辅助诊断疾病。
三、数据仓库实验的步骤和方法3.1 实验环境的搭建在进行数据仓库实验之前，需要搭建合适的实验环境。
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告题目Glass（玻璃）数据集分析院系姓名学号专业班级科目数据仓库与数据挖掘任课老师目录一、实验目的 (1)二、实验内容 (1)1.数据预处理方法（缺失值处理） (1)2.数据可视化 (1)3.分类算法测试及比较 (1)三、实验步骤 (1)1.Weka平台搭建及收集该数据集 (1)2.加载 Glass（玻璃）数据集 (1)3.数据预处理 (2)4.数据可视化 (4)5.分类算法 (5)四、实验总结 (9)一、实验目的1.使用Weka数据预处理方法，对缺失值数据进行处理。
缺失值会使数据挖掘混乱，分析可能会得到错误结论，所以在数据挖掘前最好进行缺失值数据进行处理。
2.使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试，应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。
3.学习与了解Weka平台的基本功能与使用方法。
二、实验内容1.数据预处理方法（缺失值处理）2.数据可视化3.分类算法测试及比较三、实验步骤1.Weka平台搭建及收集该数据集2.加载 Glass（玻璃）数据集（1）Glass（玻璃）数据集预处理界面如图2.1所示：（2）Glass（玻璃）数据属性含义如表2.1所示:表2.1 Glass（玻璃）数据属性含义3.数据预处理（1）Glass（玻璃）数据预处理前数据如图3.1所示：（2）使用缺失值处理函数：weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues。
Glass（玻璃）数据预处理后数据如图3.2所示：图3.2 Glass（玻璃）数据预处理后数据图示4.数据可视化Glass（玻璃）数据可视化如图4.1所示：图4.1 Glass（玻璃）数据可视化图示5.分类算法（1）KNN算法：一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。
KNN算法如图5.1所示：图5.1 KNN算法图示①元素分析结果如表5.1所示：表5.1 元素分析结果②类型分析结果：准确率为70.5607%，其中214个实例数据有151个正确分类，63个错误分类。
数据仓库与数据挖掘实验一
《数据仓库与数据挖掘》课程实验报告一一、实验目的、内容、原理与环境1.实验目的:掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下数据加载和建立多维数据模型过程的知识, 训练其把教材上的内容应用到实际中的技能, 为今后继续数据挖掘技术的学习奠定基础。
2.实验内容:在SQL Server 2005示例数据仓库环境下加载数据仓库, 建立多维数据模型。
具体内容包括：创建 Analysis Services 项目 , 定义数据源 , 定义数据源视图 , 修改表的默认名称, 定义多维数据集 , 检查多维数据集和维度属性 , 部署 Analysis Services 项目, 浏览已部署的多维数据集等知识。
3、实验原理与环境:数据仓库环境下数据加载过程和多维数据模型建立的方法。
SQL Server 2005示例数据仓库环境。
二、实验步骤（一）本实验的主要步骤（7步）分别介绍如下:（二）创建 Analysis Services 项目（二）创建数据源（三）定义数据源视图（四）定义多为数据源集（五）部署 Analysis Services 项目（六）浏览已部署的多维数据集(七)提高多维数据集的可用性和易用性三、实验总结通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习, 掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念, 了解了数据仓库与数据库的区别。
下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。
数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。
主题是数据数据归类的标准, 每个主题对应一个客观分析的领域, 他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。
数据仓库包含了大量的历史数据, 经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。
数据仓库内的数据时间一般为5年至10年, 主要用于进行时间趋势分析。
数据仓库的数据量很大。
数据仓库的特点如下：。
数据仓库与数据挖掘 实验报告册
《数据仓库与数据挖掘》实验报告册20 - 20 学年第学期班级：学号：姓名：授课教师：杨丽华实验教师：杨丽华实验学时： 16 实验组号： 1信息管理系目录实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 (3)实验二使用WEKA进行分类与预测 (6)实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析 (7)实验四数据挖掘算法的程序实现 (8)实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用实验类型：验证性实验学时：4实验目的：学习并掌握Analysis Services的操作，加深理解数据仓库中涉及的一些概念，如多维数据集，事实表，维表，星型模型，雪花模型，联机分析处理等。
实验内容：在实验之前，先通读自学SQL SERVER自带的Analysis Manager概念与教程。
按照自学教程的步骤，完成对FoodMart数据源的联机分析。
建立、编辑多维数据集，进行OLAP操作，看懂OLAP的分析数据。
实验步骤：1、启动联机分析管理器：开始->程序－>Microsoft SQL Server－>Analysis Manager。
2、按照Analysis Service的自学教程完成对FoodMart数据源的联机分析。
3、在开始-设置-控制面板-管理工具-数据源（ODBC），数据源管理器中设置和源数据的连接，“数据源名”为你的班级+学号+姓名，如T3730101张雨。
4、在开始-设置-控制面板-管理工具-服务-MSSQLServerOLAPService, 启动该项服务。
在Analysis Manager中，单击服务器名称，即可建立与Analysis Servers 的连接；否则，在Analysis Servers 上单击右键，注册服务器，在服务器名称中输入本地计算机的名字，如pc56。
本地计算机的名字可右击：我的电脑，选择属性，网络标志，里面有本地计算机的名字。
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告一、引言数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中非常重要的两个方向，它们的应用范围广泛，可以用于企业管理、市场分析、科学研究等方面。
本实验旨在通过学习和实践，深入了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，并利用相应工具进行实际操作。
二、数据仓库实验1. 数据仓库概念及特点数据仓库（Data Warehouse）是指将各种不同来源的数据进行整合、清洗、转换后存储到一个统一的集合中，以便于进行查询和分析。
其主要特点包括：- 面向主题：即按照某个主题或业务领域来组织数据。
- 集成性：将来自不同系统和部门的数据整合到一个统一的存储介质中。
- 非易失性：即一旦存储到数据仓库中，就不能轻易删除或修改。
- 时间性：即记录历史信息，以便于进行趋势分析。
2. 数据仓库建模在建立一个完整的数据仓库之前，需要对其进行建模。
常见的建模方法包括星型模型和雪花模型。
其中星型模型是最常用的一种建模方法，其特点是以一个中心事实表为核心，围绕着它建立多个维度表。
而雪花模型则是在星型模型的基础上进一步拆分出多个层级的维度表。
3. 数据仓库实战在本次实验中，我们使用了SQL Server Management Studio （SSMS）这一数据库管理工具来创建和管理数据仓库。
首先我们需要创建一个数据库，并在其中创建一个事实表和多个维度表。
然后将各种不同来源的数据导入到相应的表中，并进行必要的清洗和转换操作。
最后，我们可以通过SQL查询语句来查询和分析数据。
三、数据挖掘实验1. 数据挖掘概念及过程数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，并将其应用于决策支持、预测分析等方面。
其主要过程包括：- 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
- 特征选择：根据业务需求选择最有价值的特征变量。
- 模型构建：根据所选特征变量构建相应的分类或回归模型。
- 模型评估：对所构建模型进行评估，确定其准确性和可靠性。
数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告书班级：姓名：学号：指导老师：一．数据的预处理1.1 数据的导入打开软件，在窗口中添加数据源，并进行编辑，在“文件”选项中找到需要添加的目录，录入数据源，即“信用卡交易-Data”数据文件，如图：1.2 抽样为了提高运行速度，减少数据记录数。
需要通过“抽样”节点抽取部分样本进行分析研究。
设定样本为随机抽取30%。
如图：1.3 过滤字段数据文件中有没有涉及到的一部分字段，所以应该在本次分析中把这部分字段过滤掉。
比如“都市化程度、退票、申请书来源、逾期”等。
设置如图所示：1.4 类型设置由于原始数据的类型全部为“连续型”，其中有一部分不符合数据实际特点，为了分析要求，并根据现实情况中数据取值特点，分别更改各个字段的类型，具体类型如图所示：1.5 汇总、重排字段通过汇总研究，求出个人月收入的平均值和标准差，个人月开销的平均值和标准差，月刷卡额的合计和平均值等等，如图：定制输出与学历的关系，排序字段首先显示。
将学历设为第一个字段，年龄平均值设为第二个字段，如图：1.6 数据的选择丢弃性别女，年龄大于20的数据，然后在突出显示性别男，年龄大于35的记录，设置如下图示执行后，弹出下图，显示记录皆为丢弃性别为女，年龄>20的记录之后的记录。
1.7 数据的抽样从数据中抽取一部分数据进行数据分析。
从第一条记录开始连续选取200条记录，如图：同时标注家庭月收入模拟少于6000元。
则下图表中，家庭月收入模拟这一栏红字数据全部是少于6000的记录。
1.8 汇总、选择、抽样数据预处理将整体数据进行了汇总，设置过程如下图所示：。
则显示的列表中有申请书来源、强制停卡记录、性别、个人月收入模拟等6个字段的记录记数。
二、各种图形分析2.1 散点图如图是信用卡交易中的性别与个人每月消费情况的分布情况。
X轴是性别，Y 轴是个人每月消费。
图中可看出男女的个人每月消费大体相等，其中大部分集中0-10000元/月和10000-20000元/月2.2 多重散点图如图是个人月收入、个人月开销、年龄模拟的多重散点图各个年龄段的信用卡交易使用的差异不大， 55岁以上信用卡消费相对来说比较少一些。
数据仓库与数据挖掘实验报告
后单击该界面类似计算器图标的公式编辑器，在其内容里面写
fruitveg = ‘T’ and fish =’T’后点击check进行检查是否有语法错误，如果没有点击ok
4.在Derive节点后增加table节点，查看增加的health列内容。
五、实验结果
任课教师：***成绩：年月日
（注释：health列可理解为健康食品购买者）
5.去掉table节点，增加type节点，点击读入数据readvalues，把客户的个人信息（valuepmethod sex homeown income age）的Direction列设置成in，health的Direction列设置成out，其他的Direction列信息全部设置为none。
6.在type节点后增加决策树模型C5.0，决策树进行不剪枝设置，运行生成决策树1。
7.对生成的决策树进行分析。
8.对生成的决策树进行剪枝，生成决策树2。
9.分别对生成的模型（决策树1和决策树2）后添加Analysis节点，来对剪枝后的决策树进行分析，来确定是否可以剪枝成决策树2，给出自己的理由。
四、操作步骤
5.用web节点方法调节不同的参数环境，给出各数据属性之间的关联度，并给对结论给出解释。
第二步：决策树分析
要求：1.用自由格式读取Demo文件夹下的文件BASKETS1n，
2．接入type结点，点击readvalues读取数据，去掉一些与关联分析（即对购买商品关联分析）没有用的个人信息数据。
3.添加Derive节点，并重新命名该节点名称为health，Derive as
1
1
1
1
0
数据仓库与数据挖掘实验三
数据仓库与数据挖掘实验三引言概述：数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大重要概念。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
而数据挖掘则是通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式、规律和知识，为决策提供支持。
在本次实验中，我们将探讨数据仓库与数据挖掘的关系，以及它们在实际应用中的重要性。
一、数据仓库的概念与特点1.1 数据仓库的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间变化的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
1.2 数据仓库的特点：- 面向主题：数据仓库关注于特定主题或领域，如销售、市场等。
- 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，保证数据的一致性。
- 时间变化性：数据仓库存储历史数据，可以进行时间序列分析。
- 非易失性：数据仓库的数据不易丢失，保证数据的完整性和持久性。
1.3 数据仓库的作用：- 支持决策：数据仓库提供决策者所需的数据，帮助其做出正确的决策。
- 数据分析：数据仓库可以进行数据分析，发现数据之间的关联和趋势。
- 业务规划：数据仓库可以帮助企业进行业务规划，提高竞争力。
二、数据挖掘的概念与方法2.1 数据挖掘的定义：数据挖掘是从大量数据中发现未知的、潜在有用的信息和知识的过程。
2.2 数据挖掘的方法：- 分类：将数据分为不同类别，如决策树、支持向量机等。
- 聚类：将数据分为不同的簇，发现数据的分布规律。
- 关联规则挖掘：发现数据项之间的关联关系，如购物篮分析。
2.3 数据挖掘的应用：- 市场营销：通过数据挖掘分析客户行为，制定精准的营销策略。
- 风险管理：通过数据挖掘分析风险因素，预测可能的风险事件。
- 医疗保健：通过数据挖掘分析病例数据，辅助医生做出诊断和治疗方案。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的联系：数据仓库提供数据挖掘所需的数据源，为数据挖掘提供支持。
3.2 数据仓库与数据挖掘的区别：- 数据仓库是数据的存储和管理平台，数据挖掘是从数据中发现知识的过程。
数据仓库与及数据挖掘实验报告
XX邮电大学****学年第1学期实验报告课程名称：数据仓库与数据挖掘实验名称：文本的分类实验完成人：姓名：*** 学号：*&*** 姓名：** 学号：**日期：实验一：文本的分类1.实验目的◆掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；◆掌握文本分类建模的方法，对语料库的文档进行建模；◆掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器；◆了解SVM机器学习方法，可以运用开源工具完成文本分类过程。
2.实验分工***:(1)对经过分词的文本进行特征提取并用lisvm进行训练(2)用训练的模型对测试数据进行预测***：(1)数据采集和预处理(2)分词3.实验环境Ubuntu 13.04+jdk1.74.主要设计思想4.1 实验工具介绍1．NLPIR_ICTCLAS2013NLPIR (又名ICTCLAS2013)，是由中科院张华平博士倾力打造的汉语分词系统。
其主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能、支持GBK 编码、UTF8编码、BIG5编码等。
从NLPIR官网可以下载其最新版的Java发布包，然后导入Eclipse，配置运行环境，实现对于语料库的分词。
最新的NLPIR可以通过更改源代码实现新增新词识别、关键词提取、微博分词等功能，极大地方便了使用。
2. Eclipse for JavaEclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。
就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。
幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。
3. LibSVM本次实验中我们采用的是台湾大学林智仁博士等开发设计的LIBSVM方法。
这是一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题(包括C−SVC 、ν−SVC )，回归问题(包括ε−SVR 、v−SVR ) 以及分布估计(one − class − SVM ) 等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告姓名：岩羊先生班级：数技2011学号：XXXXXX实验日期：2013年11月14日目录实验“图书销售分析”的多维数据集模型的设计【实验目的】1、熟悉SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件功能和操作特点;2、了解SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件的各选项面板和操作方法;3、熟练掌握SQLserver manager studio和VisualStudio2008工作流程。
【实验内容】1.打开SQLserver manager studio软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能;2.根据给出的数据库模型“出版社销售图书Pubs”优化结构，新建立数据库并导出；3.打开VisualStudio2008，导入已有数据库、或新建数据文件，设计一个“图书销售分析”的多维数据集模型。
并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
【实验环境】SQLserver manager studio , VisualStudio2008 , windows7【实验步骤】Step1 建立数据仓库的数据库：1.打开SQL Server manager studio：2.附加备份的数据库文件pubs_DW_Data.MDF和pubs_DW_Log.LDF并且做出优化：3.修改数据库属性：4.建立数据仓库所需的数据库bb（导出）：点击新建：（若库有重名，则换名）Step2 建立数据仓库的多维数据集5. 创建新的分析服务项目：6.新建数据源；导入数据库bb：使用服务账户：6. 新建数据源（本地服务器输入“.”）：选择数据源bb：选择表和视图：得到数据源视图:设置关系：7．建立多维数据集：得到多维数据集：8.处理多维数据集，得出模型：9.模型实例：【实验中的困难及解决办法】问题1：SQLserver中数据库的到导出解决方法：正确地新建数据库，选取需要的表和数据，谨慎选项，顺利导出。
数据挖掘分类实验报告
数据挖掘分类实验报告数据挖掘分类实验报告引言：数据挖掘是一项重要的技术，通过分析和挖掘数据中的模式、关联和趋势，可以帮助我们了解数据背后的隐藏信息。
其中，数据挖掘分类是一种常见的数据挖掘任务，旨在将数据集中的样本划分到不同的类别中。
本实验报告将介绍我们在数据挖掘分类实验中所采用的方法和结果。
一、数据集介绍我们选择了一个包含各种特征的数据集，其中包括数值型、离散型和文本型特征。
该数据集用于预测一家电子商务网站上的用户是否会购买某个产品。
数据集中共有1000个样本，每个样本包含20个特征和一个目标变量。
我们的目标是根据这些特征预测用户是否会购买产品。
二、数据预处理在进行分类实验之前，我们首先对数据进行了预处理。
预处理的过程包括缺失值处理、特征选择和特征缩放。
我们使用均值填充的方法来处理缺失值，同时采用方差选择法对特征进行选择，以提高分类模型的性能。
此外，我们还对数值型特征进行了标准化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。
三、分类模型选择在本实验中，我们尝试了多种分类算法，并比较它们在数据集上的性能。
我们选择了决策树、支持向量机和随机森林这三种经典的分类算法作为我们的候选模型。
决策树算法基于对特征进行逐层划分，通过构建决策树来实现分类。
支持向量机算法通过在特征空间中找到一个最优超平面来实现分类。
随机森林算法则是通过构建多个决策树，并通过投票的方式来决定最终的分类结果。
四、实验结果与分析我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占总样本数的70%，测试集占30%。
通过使用不同的分类算法在训练集上进行训练，并在测试集上进行测试，我们得到了以下结果。
决策树算法在测试集上的准确率为80%，召回率为75%。
这意味着该算法能够正确分类80%的样本，并且能够找到75%的正样本。
支持向量机算法在测试集上的准确率为85%，召回率为80%。
相比之下，随机森林算法在测试集上的准确率达到了90%，召回率为85%。
由此可见，随机森林算法在本实验中表现出了最佳的分类性能。
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四一、实验目的本实验旨在通过数据仓库与数据挖掘技术，实现对大规模数据的存储、管理和挖掘，从而发现数据中隐藏的有价值的信息和知识。
二、实验背景随着互联网和信息技术的快速发展，数据量呈指数级增长，如何高效地管理和利用这些数据成为了亟待解决的问题。
数据仓库与数据挖掘技术应运而生，可以帮助我们从庞大的数据集中提取出有用的信息和知识，为决策和业务发展提供支持。
三、实验内容本实验主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理首先，我们需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等操作。
数据清洗是指去除数据中的噪声和错误，保证数据的质量；数据集成是将多个数据源的数据进行整合，消除数据冗余；数据变换是将数据转换为适合挖掘的形式，如将连续属性离散化、将文本数据转换为数值型数据等；数据规约是通过聚集、抽样等方法减少数据量，提高挖掘效率。
2. 数据挖掘模型选择根据实际需求，选择合适的数据挖掘模型。
常用的数据挖掘模型包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
分类模型用于对数据进行分类预测，聚类模型用于将数据划分为不同的类别，关联规则挖掘用于发现数据中的关联关系。
3. 模型构建与评估根据选定的数据挖掘模型，构建模型并进行训练。
训练过程中，我们可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能。
评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
4. 模型应用与结果解释将训练好的模型应用于新的数据集，并解释模型的结果。
通过对模型结果的解释，可以发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
四、实验步骤1. 数据预处理首先，我们从多个数据源中收集到了一份包含用户购买记录的数据集。
由于数据来自不同的系统，存在一些冗余和错误的数据。
我们需要对数据进行清洗，去除重复记录和异常数据。
然后，我们将不同数据源中的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
接下来，我们对数据进行变换，将连续属性进行离散化，将文本数据转换为数值型数据。
最后，我们通过抽样的方式减少数据量，提高挖掘效率。
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，它们在实际应用中发挥着重要作用。
本文将介绍数据仓库与数据挖掘实验四的相关内容。
本实验主要涉及数据仓库的设计与实现、数据挖掘算法的应用以及数据可视化技术的运用等方面。
下面将分五个部份详细介绍相关内容。
一、数据仓库的设计与实现1.1 数据仓库的概念与特点数据仓库是指将多个异构数据源中的数据集成到一个统一的存储中，并进行预处理和清洗，以支持决策支持系统的数据分析和查询工作。
数据仓库的特点包括：面向主题、集成性、稳定性、时变性和非易失性等。
1.2 数据仓库的架构与模型数据仓库的架构包括：数据源层、数据集成层、数据存储层和数据应用层。
数据仓库的模型包括：星型模型、雪花模型和星座模型等。
其中，星型模型是最常用的模型，它以一个中心事实表为核心，周围是多个维度表。
1.3 数据仓库的设计与实现步骤数据仓库的设计与实现包括需求分析、数据源选择、数据抽取与清洗、数据转换与加载、数据存储与索引以及数据查询与分析等步骤。
在设计与实现过程中，需要根据实际需求进行数据建模、ETL（抽取、转换、加载）处理以及OLAP（联机分析处理）等工作。
二、数据挖掘算法的应用2.1 数据挖掘的概念与分类数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关联、异常以及趋势等有价值的信息。
数据挖掘算法可以分为分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法、时序模式挖掘算法和异常检测算法等。
2.2 数据挖掘算法的原理与应用分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，用于进行数据的分类和预测。
聚类算法包括K-means和层次聚类等，用于将数据划分为不同的类别。
关联规则挖掘算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
时序模式挖掘算法用于发现时间序列数据中的模式和趋势。
异常检测算法用于发现数据中的异常值和离群点。
2.3 数据挖掘算法的评估与优化数据挖掘算法的评估可以使用准确率、召回率、精确率和F1值等指标进行评估。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2015-2016学年第1学期实验报告课程名称：数据仓库与及数据挖掘实验名称：文本的分类实验完成人：姓名：学号：日期： 2015年 12月实验一：文本的分类1.实验目的1)掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；2)掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模；3)掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器；4)利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别；5)掌握评价分类器性能的评估方法2.实验分工独立完成3.实验环境基于Windows平台，使用eclipse开发。
4.主要设计思想4.1实验工具介绍Eclipse：一个开放源代码的/基于Java的可扩展开发平台。
就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。
Eclipse最早是由IBM开发的，后来IBM将Eclipse作为一个开放源代码的项目发布。
现在Eclipse 在协会的管理与指导下开发。
4.2特征提取与表达方法的设计在此次实验中，我考虑了CHI特征提取的方法来建立数据字典。
详细步骤见5.3描述。
根据CHI特征提取，最终建立成数据字典，数据字典记录在目录E:\DataMiningSample\docVector下的allDicWordCountMap.txt 文档中。
最终的特征向量表达方式为：文档类别标识_单词词频。
如：alt.atheism_abstact 1.0。
其中alt.atheism为此文本所属的类别，abstact为对应的单词，1.0为该单词的词频数。
4.3分类算法的选择本次实验使用的是朴素贝叶斯分类算法，朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。
即：Document)P(DocumentP(Category||*nt)Category))/P(DocumeP(Category朴素贝叶斯模型：)...2,1|(max arg Vmap an a a V P j =j V 属于V 集合，其中Vmap 是给定一个example 得到的最可能的目标值，a1…an 是这个example 里面的属性。
这里面，Vmap 目标值就是后面计算得出的概率最大的一个，所以用max 来表示。
贝叶斯公式应用到)...2,1|(an a a V P j 中可得到）...2,1（/P ）（P )|...2,1(max arg Vmap an a a V V an a a P j j =，又因为朴素贝叶斯分类器默认a1…an 他们互相独立，所以）...2,1（P an a a 对于结果没有用处。
因为所有的概率都要出同一个东西之后再比较大小，对最后结果没有影响。
可得到）（P )|...2,1(max arg Vmap j j V V an a a P =。
尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。
2004年，一篇分析贝叶斯分类器问题的文章揭示了朴素贝叶斯分类器取得看上去不可思议的分类效果的若干理论上的原因。
尽管如此，2006年有一篇文章详细比较了各种分类方法，发现更新的方法（如boosted trees 和随机森林）的性能超过了贝叶斯分类器。
朴素贝叶斯分类器的一个优势在于只需要根据少量的训练数据估计出必要的参数（变量的均值和方差）。
由于变量独立假设，只需要估计各个变量的方法，而不需要确定整个协方差矩阵。
4.4 性能评估方法本次实验我使用了准确率（P），召回率（R）和F1-Score 来评价分类结果。
下面通过表4.1具体解释一下这三种性能评估方法的计算公式。
表4.1 预测结果和实际情况0-1状态图P = True positive/(True positive + False positive) R = True positive/(True positive + False negative) F1-Score = (2 * P * R)/(P + R)在此实验中，我通过准确率、召回率和F1-Score这三个性能评估方法对最后的结果进行了详细的分析。
关于结果分析的详细描述见5.6。
5.实验过程5.1文本分类语料库的采集本实验的语料库是下载网上现成的英文文本语料库的，该语料库的类别有20类，分别为：alt.atheism，comp.graphics，comp.os.ms-windows.misc，comp.sys.ibm.pc.hardware，comp.sys.mac.hardware，comp.windows.x，misc.forsale，rec.autos，rec.motorcycles，rec.sport.baseball，rec.sport.hockey，sci.crypt，sci.electronics，sci.med，sci.space，soc.religion.christian，talk.politics.guns，talk.politics.mideast，talk.politics.misc，talk.religion.misc，其中每个分类有九千多文档，整个语料库有1万8千多文件。
现在需要将这1万8千多文件分配成训练集和测试集，为了排除人为因素的干扰，和便于操作的效果，我编写了一个TextClassificationofRandom类来实现将语料库中20个分类都随机均分成训练集和测试集，这样我们就形成了训练集和测试集的数据。
在后期实验过程中，通过多次随机生成训练集和测试集来进行实验，获得更详细精确的数据。
详细步骤和结果见后面分析。
5.2数据预处理（1）对所有英文文件进行英文词法分析，去除数字、连字符、标点符号、特殊字符，所有大写字母转换成小写字母，实现方法是通过正则表达式：String res[] = line.split("[^a-zA-Z]");（2）接着去停用词，过滤对分类无价值的词。
结果保存在源文件对应文件.out 里面。
（3）第三步是找词根，将词根还原，并分别将每一类的所有文件的单词进行汇总，同时记录每个单词的词频，最终得到源文件对应文件.outstemed 里面。
5.3 特征提取和表达首先我先解释一下CHI 特征提取公式的意义：CHI 特征提取：))()()(()(）,t （22D C D B B A C A BC AD N c ++++-=χ 在此公式中，变量的含义如下所示：N: 所有文档的数目A ：在该分类下，包含此单词的文档数量B: 不在该分类下，包含此单词的文档数量C: 在该分类下，不包含此单词的文档数量D: 不在该分类下，不包含此单词的文档数量由于最后，只需要根据CHI 的卡方值进行排序，为了简化运算，对公式做了简单的简化处理： 简化后的计算方法为：))(()(2D C B A BC AD ++-，因为在排序的步骤中，N ，（A+C ）,(B+D)都不会对最后的排序造成影响，所以这样的简化处理是合理的。
计算每个单词的CHI值，降序排序后，分别取每一类的排序前2000个单词，经过汇总，去重，得到最终的数据字典，一共是32060个单词。
根据数据字典，将每篇训练集文件和测试集文件转换成特征向量。
结果保存在源文件对应文件. outstemedspecial 里面。
5.4训练过程在本次实验中，我做了5组实验，每组实验又分为两个相对应的实验。
因为我借鉴了交叉检验的思想，一开始我将整个数据集随机分成训练集和测试集两份，相当于2折交叉检验，再颠倒过来将训练集作为测试集，测试集作为训练集。
这样整个过程算是一组实验，然后再将整个数据集随机分成训练集和测试集，重复上面步骤，最终进行了5组10次实验，利用这10次的结果的均值来对算法精度作估计。
以求达到更精确的评估。
这里我就简单介绍一次实验的训练过程:（1）首先，我为了避免对文件的直接操作，可以将训练集文本的路径进行汇总，汇总的方法是通过命令提示符，转到源数据20类文件夹的目录文件下，输入dir /s/b/l *>aaa.lst，回车，这样，源数据20类文件夹下面出现一个aaa.lst文件，用写字板打开文件，将前面几行非源数据文件绝对路径的数据删掉。
最后得到如图5.1的aaa.lst文件。
图5.1 aaa.lst部分内容示意图（2）然后，通过java的文件操作FileReader fileReader = new FileReader("E:/DataMiningSample/orginSample/aaa.lst ");以及后面等一系列操作，不具体描述，在Eclipse中运行TextClassificationofRandom类后，在E:\DataMiningSample\docVector目录下，生成两个文件，一个是记录训练数据绝对路径的文件，一个是记录测试数据绝对路径的文件。
（3）将记录训练数据绝对路径的文件的绝对路径，作为TrainMain类的参数，运行来训练样本的特征，首先计算每个类别出现的特征词数，将结果保存在NBTrain工程下的cateWordsNum.txt文件中，保存方式为：类别+空格+次数。
再计算某单词在某类别中出现的次数，将结果保存在NBTrain工程下的cateWordsProb.txt文件中，保存方式为：类别_单词+空格+词数。
最后，计算所有类别的总次数，将结果保存在NBTrain工程下的totalWordsNum.txt文件中。
这样我们就得到最后的训练模型。
5.5测试过程通过上述步骤，我们得到四个文件，即记录测试数据绝对路径的文件，cateWordsNum.txt，cateWordsProb.txt，totalWordsNum.txt，我们将这四个文件的绝对路径作为TestMain类的参数，运行，通过朴素贝叶斯的算法，得到每个文件属于每个类的后验概率，取其中最大值，作为文件最终被分到的类别，并将数据以文件绝对路径+空格+类别的形式输出到NBTest工程下的classifyResultNew11.txt文件中，方便后期的实验数据统计。
5.6实验结果和性能评估最后实验结果用混淆矩阵来记录，由于我一共做了十次实验，这里就不一一列举，我拿第一次的实验结果来展示一下（后面数据均展示第一次实验结果），完整的实验结果记录在E:\DataMiningSample\docVector\五组实验数据目录下的分类结果.xlsx文件下。
第一次实验结果的混淆矩阵如图5.2所示。
图5.2 朴素贝叶斯分类结果-混淆矩阵表示上面混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目，每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目。