理工大学数据仓库与数据挖掘实验一
天津理工大学计算机专业数据库实验一
实验报告
学院(系)名称:计算机与通信工程学院
姓名范学号2009 专业计算机科学与技术
班级中加4班实验项目数据库创建与交互式SQL数据操作课程名称数据库系统概论课程代码0660096
实验时间2011年10月19日实验地点主校区7—219
批改意见成绩
教师签字:
一、实验目的
二、实验的软硬件环境
软件环境:Windows 2000
MS SQL Server
硬件环境:P4 2.4GHz 256内存
三、实验内容
1.熟悉SQL2008基本操作:包括服务器的启动、关闭;数据的备份、恢复;交互式SQL 窗口的打开;基本的可视化数据操作。
2.创建数据库,建立基本表,用SQL语句建立所需要的基本表,不得少于三个,并插入元组(课本第三章
3.3节例1-7,全做)。
3.基本表的修改与删除(课本第三章3.3节例8-12,全做)。
4.索引的建立与删除(课本第三章3.3节例13-15,全做)
5.针对单个基本表的查询。(课本第三章3.4节例1-例32,任选6个查询,覆盖单条件、多条件、去除重复行、使用别名、排序子句的使用、在目标列中包含一些计算值以及分组子句的使用等。
6.多表连接查询(课本第三章3.4节例33-例38,任选5个)。
7.嵌套查询(课本第三章3.4节例39-例47,任选5个)。
8.集合查询(课本第三章3.4节例48-例52,任选3个)。
9.复杂更新操作,带子查询的插入、修改和删除(选做)
10.个人自拟题目
实验前准备工作:
供应商-工程-零件”应用场景概念模型(用E-R图表示)
概念模型转换成关系模型:
S:
主码:SNO;
数据挖掘实验指导书
《数据仓库与数据挖掘》
实验指导书
主编张磊
审校
2012-1-11
目录
实验报告模板 (1)
实验一、SSIS教程1-3课 (3)
实验二、SSAS教程1-3课 (5)
实验三、数据挖掘教程 (10)
实验报告模板见下页。
青岛大学实验报告
年月日姓名系年级组别同组者
科目题目仪器编号
[注:下面空白处明确实验目的、内容和要求,简要概括实验过程,适量拷屏部分关键界面放到实验报告中,评价最终结果是否正确,记录实验过程遇到的问题及解决结果,简单总结心得体会。必要时加页,每个实验报告1-3页篇幅为宜。]
实验一、SSIS教程1-3课
实验目的:
采用SQL Server 2005的Integration Service,熟悉ETL工具的功能和使用方法实验内容:
结合教材的ETL知识,打开SQL Server 2005的SSIS教程,按教程步骤完成1-3课,4学时,其中第1课2学时,第2、3课2学时。
实验要求:
每次实验课结束前5分钟关闭SQL Server Business Intelligence Development Studio和SQL Server Management Studio,将项目文件夹拷贝到U盘或压缩后发到自己邮箱保存起来,以便下次实验课可以继续往下做或最后上交。
每次实验课开始时先使用SQL Server Configuration Manager启动必需的SQL Server 服务。
按时完成实验内容,整理实验报告。
实验说明:
注意SQL Server 2005与SQL Server 2000的差异,如“框架”,访问表时必须使用框架名来限定,如SalesOrders.Employee;
数据库数据仓库与数据挖掘案例
数据库数据仓库与数据挖掘案例在信息时代的今天,数据的价值日益突出,如何高效地存储、管理
和分析数据成为了各个领域所面临的重要挑战。数据库数据仓库和数
据挖掘作为其中的两个关键概念,已经在商业领域取得了广泛的应用
和推广。本文将探讨数据库数据仓库和数据挖掘的基本概念,以及它
们在实际应用中的案例。
一、数据库数据仓库
数据库数据仓库是指为了支持大规模数据分析和决策支持而构建的
数据存储系统。它不同于传统的事务型数据库,更加强调对数据的高
效查询和分析能力。数据仓库通过采集、清洗、整合和转换各种源系
统的数据,构建出一张以主题为中心的全面而一致的数据视图,为用
户提供决策所需的数据支持。
例子:某电商企业数据仓库
某电商企业为了更好地了解和分析用户行为,构建了一个数据仓库。在该数据仓库中,通过整合从各个业务系统中采集的用户购买行为、
浏览记录、评价等数据,建立了一个全面的用户行为数据视图。利用
这个数据仓库,企业可以快速地查询某个用户的购买历史、用户各个
行为指标的趋势变化等信息,为市场推广、商品定价和用户管理进行
决策提供支持。
二、数据挖掘
数据挖掘是指从大量的数据集中自动发现潜在的、先前未知的、有用的模式和规律的过程。数据挖掘技术可以帮助人们从庞大的数据中发现有价值的信息,进而提供决策依据和预测模型。
例子:银行客户信用评分
银行为了更好地评估客户的信用风险,利用数据挖掘技术构建了一个客户信用评分模型。通过分析客户的个人信息、收入情况、职业类型等数据,挖掘出对客户信用评分有重要影响的因素,并利用机器学习算法构建预测模型。通过该模型,银行可以根据客户的个人信息,快速而准确地评估客户的信用水平,为个人贷款和信用卡审批提供依据。
数据仓库与数据挖掘课程实验指导书
潘怡编著
《数据仓库与数据挖掘》课程实验指导书
长沙学院计算机科学与技术系
2009年9月
前言
本书是《数据仓库与数据挖掘》课程及《数据分析与挖掘》的实验指导书。全书分为三个部分,第一部分为实验内容对每个实验的实验目的、实验类型、实验学时、实验原理及知识点、实验环境(硬件环境、软件环境)和实验内容及步骤进行简单介绍,第二部分为实验指导对每个实验的实验方法,实验步骤及补充的实验知识进行详细介绍,第三部分为实验报告。
本实践课程主要介绍数据仓库的工作机理及其构建过程,。要求学生熟练使用数据库管理系统MS SQL Server,掌握典型的数据仓库系统及其开发工具的使用,理解数据挖掘的工作原理与流程,掌握典型数据挖掘技术及其工具的使用方法,熟悉SQL SERVER BI DE V集成挖掘环境。
要求学生实验前认真准备,实验后提供实验报告,给出详细设计方法以及设计依据。
实验报告的格式应采用统一封面,统一的实验报告纸。封面应包括:课程名称、实验序号、名称、专业、班级、姓名、同组实验者、实验时间。实验报告内容应包括:实验名称、目的、内容、实验步骤、实验记录、数据处理(或原理论证、或实验现象描述、或结构说明等)。
目录
第一部分实验内容实验1:实践SQL Server数据多维分析环境
实验2:实践关联规则挖掘方法
实验3:实践决策树挖掘方法
实验4:实践聚类挖掘方法
实验5:实践神经网络挖掘方法
第二部分实验指导实验1:实践SQL Server数据多维分析环境
实验2:实践关联规则挖掘方法
实验3:实践决策树挖掘方法
实验4:实践聚类挖掘方法
数据仓库和数据挖掘试题答案南京理工研究生
数据仓库及数据挖掘
I.选择题,为每个问题选择最适宜的答案(10×2%=20%)
1.数据仓库上的业务处理称作_B_。
A.联机事务处理
B.联机分析处理
C.联机输入处理
D.联机查询处理
2.在自然演化体系构造中,关于导致数据缺乏可信性的原因的说法哪个不正确?D
A.数据无时基
B.抽取程序的算法有差异
C.抽取的层次不同
D.缺乏集成性
3.下面哪项关于OLTP及OLAP访问特点的说法是不正确的。A
A.OLTP和OLAP对于响应时间的要求都高
B.OLTP访问频率高,OLAP访问频率低
C.OLAP访问大量的历史,执行大量统计操作
D.OLTP数据处理具有并发性
4.下面关于数据仓库中数据的说法错误的选项是?
A.数据越详细,粒度越小,层次级别就越高。
B.在估计直接存储设备数时,如数据超过1000万行必须强制采取双重粒度级。
C.数据仓库大局部分析是针对被压缩的、存取效率高的轻度级数据进展的。
D.数据分割便于数据的重构、重组和恢复,以提高创立索引和顺序扫描的效率。
5.下面关于数据仓库的数据存储方式的说法哪个是不正确的?F
E.虚拟存储方式中,数据仓库的数据仍然在源数据中。
F.星型模式下的维表标准化的,而雪花模式下的不需要标准化
G.在查询效率方面,星型模式效率更高
H.在事实星座模式中有多个事实表,且它们共享一样的维表
6.下面关于星型模型的说法哪个是不正确的?
I.有一个包含大量数据的事实表
J.有一组小的附属表,称为维表,每维一个。
K.事实表的每个字段都是事实度量字段
L.事实中每条元组都含有指向各个维表的外键和一些相应的度量数据。
(完整word版)数据挖掘文本分类实验报告
北京邮电大学
****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+jdk1.7
4.主要设计思想
4.1 实验工具介绍
1.NLPIR_ICTCLAS2013
NLPIR (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 Java
Eclipse 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).
数据挖掘实验大纲
《数据仓库和数据挖掘》实验教学大纲
课程编号:11241341
课程类别:必修课
适用层次:本科
适用专业:工商管理学院工商管理专业
适用学期:第6学期
课程总学时:64
实验学时:20
开设实验项目数:5
考核方式:考试
一、实验教学目的及要求
数据仓库与数据挖掘技术出现于20世纪80年代,90年代有了突飞猛进的发展,并可望在新的千年继续繁荣。数据仓库与数据挖掘是一个多学科领域,从多个学科汲取营养。这些学科包括数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高信能计算和数据可视化。本课程作为工商管理学院工商管理专业的专业选修课程,以数据仓库与数据挖掘的基本概念和基本方法为主要内容,以方法的应用为主线,系统叙述数据仓库和数据挖掘的有关概念和基础知识,使学生尽快掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念,基本方法和应用背景。
通过实验教学环节,对学生进行实践技能和科学研究方法的训练,巩固其在课堂上所学书本知识,加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解,掌握商务智能的核心基础技术与工具,并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。同时,通过实践教学活动,拓宽学生的知识领域,锻炼学生的实践技能,培养科学严谨、求真务实的工作作风。
三、实验考核方式与标准
1.实验报告
实验报告的内容包括:实验目的、实验题目、实验内容、程序代码、程序运行的数据及程序运行结果。
2.考核方式
实验课考核成绩按照出勤情况、上机情况和书写实验报告的情况给出成绩:优、良、中、及格、不及格等五级成绩,实验课成绩占课程总成绩的比例10%。
建立多维数据集和关联规则分析
成都理工大学管理科学学院
教学实验报告
2013~2013学年第二学期
2.定义数据源:
为了让挖掘服务器能够正确地找到被挖掘的数据,需要对数据源进行设置,步骤如下:
步骤一:在解决方案资源管理器中,右击“数据源”文件夹,在弹出的快捷菜单中选择【新建数据源】命令,之后将会出现数据源向导,如下图所示:
步骤三:如下图所示,在“提供程序”下拉列表中选择分析合适的提供程序,
Provider for SQL Server”选项;服务器名在下拉列表中选择网络中存在的
身份验证”单选按钮;选中“选择或输入一个数据库名”单选按钮,在下拉列表框中,选择或输入数据库名,本案例中我们选择 Adventure Works DW 示例数据库,作为挖掘时使用的数据库;设置完成后,单击【测试连接】按钮,如果连接成功,会弹出【连接测试成功】对话框;单击【确定】按钮。
步骤六:
在上一步中,单击【确定】按钮后,会重新切换到【选择如何定义连接】页面,点击【下一步】按钮,出现如下图所示的【模拟信息】页面;选中“默认值”单选按钮,单击【下一步】按钮,切换到下一个页面。
步骤七:在“数据源名称”框中输入数据源名称“销售分析数据源”
图所示:
步骤三:单击【下一步】按钮,切换到【选择表和视图】页面,如下图所示:在左侧“可用对象”列表框中,选择下列表,Dim Customer(客户维表
(产品维表),Dim Time(时间维表),FactInternet Sales(网上销售事实表)
步骤四:单击【下一步】按钮,切换到【完成向导】页面,如下图所示:在“名称”中输入“销售分析视图”,单击【完成】按钮,即可。
天津理工大学数据库实验一
实验报告
学院(系)名称:计算机与通信工程学院
姓名学号专业计算机(中加) 班级实验项目数据库创建与交互式SQL数据操作课程名称数据库与功能分析课程代码
实验时间2013.10.24 实验地点7-215
批改意见成绩
教师签字:
一、实验目的
1)了解DBMS 安装,搭建实验平台, 熟悉各数据库的交互式SQL工具;
2)熟悉通过SQL语言对数据库进行操作。
二、实验的软硬件环境
软件环境:Windows 2000
MS SQL Server
硬件环境:P4 2.4GHz 256内存
三、实验内容
1)表的创建
①建立学生选课数据库SCDatabase
②建立学生、课程和选课表。
打开数据库SQL Server 2000的查询分析器,用Create Table建表Student,表结构参考下表所示:
字段名类型长度含义
StudentID Varchar 20 学号
StudentName Varchar 10 姓名
Age Int 年龄
Department Varchar 30 所在系
用Create Table建表Course,表结构如下所示:
字段名类型长度含义
CourseID Varchar 15 课程号
4.实验报告
①建立的三个表的内容。
②书写的SQL语句和执行结果。
②书写的SQL语句和执行结果。
1)查询信息系和计算机系的学生,并按学生所在系和学号排序。
2)查询学生表中最小的年龄。
③查询课程名中包含“设计”的课程名
④查询先行课程为空值的课程号、课程名及学分。
⑤查询marci选修的数据库课程的成绩
⑥查询平均成绩80分以上的学生的学号。
《数据仓库与数据挖掘》课程简介
数据仓库与数据挖掘
(DataWarehouseandDataMining)
总学时:48学时理论:48学时实验(上机、实习等):。学时
学分:3
课程主要内容:
数据仓库(DW)与数据挖掘(DM)是20世纪90年代中期兴起的新技术。数据仓库用于决策分析,数据挖掘用于从数据库中发现知识。数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向,它们也是商业智能(B1)的主要技术。数据仓库与数据挖掘是计算机专业的选修课程,本课程主要讲述:数据仓库的基本概念、原理及应用;各类数据挖掘的分类、原理与方法。介绍数据仓库的概念、特征、存贮结构及数据分析的手段。重点介绍数据挖掘中的分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘的概念、原理、方法及应用特征。简单介绍WEB挖掘、空间数据挖掘、时序数据挖掘等的基本原理与方法。同时,结合高级语言与SQ1编写锻炼学习者在数据库中对数据进行提取与分析能力。
先修课程:
≪C语言程序设计》、《离散数学》、《数据结构》、《数据库系统原理》、《操作系统原理》等。
适用专业:
计算机科学与技术
教材:
MargaretH.Dunham著,郭崇慧等译.《数据挖掘教程》.北京:清华大学出版社,2005教学参考书:
[1]范明等译.《数据挖掘概念与技术》.北京:机械工业出版社,2008
《数据仓库与数据挖掘》实验大纲
《数据仓库与数据挖掘》实验大纲引言概述:
数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念,它们在数据管理和分析方面发挥着重要作用。本文将介绍《数据仓库与数据挖掘》实验大纲,以帮助读者了解实验的目的和内容,并为他们提供实验的指导。
一、实验目的
1.1 理解数据仓库的概念和作用
1.2 掌握数据仓库的设计与建模方法
1.3 学习数据仓库的实施与管理技术
二、实验内容
2.1 数据仓库的设计与建模
2.1.1 确定数据仓库的业务需求和目标
2.1.2 设计数据仓库的物理和逻辑模型
2.1.3 实施数据仓库的ETL(抽取、转换、加载)过程
2.2 数据仓库的实施与管理
2.2.1 选择合适的数据仓库平台和工具
2.2.2 构建数据仓库的基础设施和架构
2.2.3 管理数据仓库的运行和维护
三、实验步骤
3.1 确定实验需求和目标,制定实验计划
3.2 进行数据仓库的设计与建模实验
3.3 实施数据仓库的ETL过程
3.4 进行数据仓库的实施与管理实验
3.5 进行数据仓库的运行和维护实验
四、实验要求
4.1 熟悉数据库管理系统和SQL语言
4.2 具备数据分析和数据挖掘的基本知识
4.3 具备数据仓库的基本概念和理论知识
五、实验评估
5.1 根据实验报告和实验成果进行评估
5.2 考核学生对数据仓库和数据挖掘的理解和应用能力
5.3 评估学生对实验过程和结果的分析和总结能力
总结:
通过本次实验,学生将能够深入了解数据仓库与数据挖掘的概念、设计与实施方法,并能够应用所学知识解决实际问题。同时,实验大纲的设计也能够帮助学生系统地学习和掌握相关知识,提高他们在数据管理和分析方面的能力。希望本文所介绍的《数据仓库与数据挖掘》实验大纲能够为读者提供实验指导和学习参考。
北京理工大学-数据库-实验1-建立数据库
北京理工大学
数据库
实验1
主讲老师:赵晓林
学生:李经
2012/11/20
实验 1:建立数据库 (1)
1.1 作业声明 (1)
1.2 实验目的 (1)
1.2.1 熟悉数据库环境、建立表、插入数据、删除数据 (1)
1.3 实验过程 (1)
1.3.1 建立“学籍与成绩管理系统”表格 (1)
1.3.2 使用“INSERT ”语句向主表插入至少5行数据,向子表插入至少30行数据;
(2)
1.3.3 在子表中输入含有不存在外键值的数据; (4)
1.3.4 使用SELECT * FROM ......观察数据; (4)
1.3.5 更新部分学生的学籍情况、成绩 (4)
1.3.6 删除部分同学的学籍信息 (5)
1.3.7 使用所有学习的查询语句对表格的进行查询(自拟题目) (5)
1.4 实验结论 (7)
1.5 实验体会 (7)
实验 1:建立数据库
1.1 作业声明
本次作业全部由本人完成,若存在抄袭或雷同现象,本人愿意接受老师相应的处理1.2 实验目的
1.2.1熟悉数据库环境、建立表、插入数据、删除数据
1.3 实验过程
1.3.1建立“学籍与成绩管理系统”表格
•建立表之间的参照关系
•建立适当的索引
1.3.1.1 sql代码:
create database xueji
create table xb --系表
(
xdh char(2) not null PRIMARY KEY,
xmc varchar(30) not null,
)
create table xs --学生表
(
xm varchar(8) not null,
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
数据仓库与数据挖掘(论文)
数据仓库与数据挖掘(论文)数据仓库与数据挖掘
引言概述:数据仓库和数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大主题。数据仓库是指将企业的数据集中存储在一个地方,并通过各种分析工具来实现数据的查询和分析。数据挖掘则是利用各种算法和技术来发现数据中隐藏的规律和趋势,从而为企业决策提供支持。本文将分别介绍数据仓库和数据挖掘的概念、特点、应用以及二者之间的关系。
一、数据仓库
1.1 概念:数据仓库是一个集成的、面向主题的、时间变化的、非易失的数据集合,用于支持管理决策。
1.2 特点:数据仓库具有数据集成性、主题性、时间性、非易失性等特点。
1.3 应用:数据仓库广泛应用于企业的决策支持、业务分析、市场营销等方面。
二、数据挖掘
2.1 概念:数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关系或规律的过程。
2.2 特点:数据挖掘具有自动化、高效性、多样性等特点。
2.3 应用:数据挖掘应用于预测分析、客户关系管理、市场细分等领域,为企业提供决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的关系
3.1 数据仓库是数据挖掘的基础:数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础。
3.2 数据仓库与数据挖掘的集成:数据仓库和数据挖掘通常是结合使用,数据挖掘结果可以反馈到数据仓库中。
3.3 数据仓库驱动的数据挖掘:数据仓库中的数据可以为数据挖掘提供驱动力,帮助企业发现更多的商业价值。
四、数据仓库与数据挖掘的发展趋势
4.1 大数据时代:数据仓库和数据挖掘将面临更大规模、更多样化的数据挑战。
4.2 人工智能技术:人工智能技术的发展将为数据仓库和数据挖掘带来更多的机遇。
数据仓库与数据挖掘实验一
数据仓库与数据挖掘实验
实验1、数据仓库与OLAP
■ Analysis Services→Analysis Manager的安装、启动与退出
◆安装:
◆启动:
开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→Analysis Manager
◆退出。文件→退出
■创建和连接数据源(Windows XP)
◆启动Microsoft Access→创建、添加、修改、删除数据库和数据表。(内容自定)。
◆开始→设置→控制面板
◆双击“管理工具”
◆双击“数据源(ODBC)”
◆选择“系统DSN”
◆如果已经存在数据源“FoodMart 2000”,则转向(******)处;或者单击“删除”,删除该数据源,然后按照下面的步骤练习如何建立数据源;
◆否则,单击“添加”
◆选择相应的驱动程序,本例选择“Microsoft Access Driver(*.mdb)”→单击“完成”
◆在“数据源名(N):”处,输入:FoodMart 2000→单击“选择”
◆选择“C:\Program Files\Microsoft Analysis Services\Samples”目录中的“foodmart 2000.mdb”→单击“确定”
◆单击“确定”
◆最后单击“确定”,关闭ODBC数据源管理器。
◆(******)对于已经存在数据源“FoodMart 2000”的情况,操作如下:选择“FoodMart 2000”→单击“配置”
◆单击“选择”
◆选择“C:\Program Files\Microsoft Analysis Services\Samples”目录中的“foodmart 2000.mdb”→单击“确定”
数据仓库实验报告
四.实验总结
通过本次实验,对数据仓库中关联规则的应用以及如何发现关联规则有了简单的了解,通过使用Analysis Services服务进行关联规则模型的建立和处理,以可视化的方式查看模型结果对关联规则有了根本的了解。关联规则可以反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性,如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系,其中一个事物就能通过其他事物预测到。
处理进度完成之后,单击“关闭”按钮,建模完成。
7.查看挖掘结果
再次选择“挖掘模型查看器”选项卡,由vTargetMail数据集生成的决策树。
四实验总结
本次实验使用SQL Server2005中的决策树方法,进一步的了解数据库Analysis Services的功能,对它的使用方法有了更深入的了解,能做一些基本的操作。通过应用数据库Analysis Services的一些功能,能够分析一些数据之间的联系,有利于做出判断与决策。
四实验总结
本次实验使用SQL Server 2005中的Analysis Service服务进行k-means算法模型的建立和处理并且可视化的方式查看结果,本次实验使我对k-means的算法加深了认识与了解。能做到简单的应用。
k-means聚类算法是将各个聚类子集内的所有数样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类的性能的准则函数达到最优从而使生成的每个聚类内紧凑。
实验名称实验五SQLServer 2005中贝叶斯网络应用
四实验总结
通过本次实验对贝叶斯网络有了更深入的了解,贝叶斯网络是一个白匣子,各个结点之间的影响程度和条件概率关系都可以显示地看到,并且意义明确,因此其更适合那些影响因素少而且关系明确的情况,但贝叶斯网络使用者更多地了解领域,以增加网络的可理解性和预测、诊断的准确性。通过使用SQLService2005的朴素贝叶斯网络功能使用能够做预测、诊断然后查看各个变量对被预测和被诊断的各个值得影响力。
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昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
(2012 —2013 学年第 1 学期)
课程名称:数据库仓库与数据挖掘开课实验室: 2012 年10月 30日
一、上机目的
1.理解数据库与数据仓库之间的区别与联系;
2.掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法;
3.掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。
二、上机内容
内容:以SQL Server为系统平台,设计、建立数据库,并以此为基础创建数据仓库。
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项目,真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程,并绘出模拟实验案例的数据仓库模型。实验完成后,应根据实验情况写出实验报告。
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SQL 2008软件
四、实验方法、步骤和截图(或:程序代码或操作过程)
采用SQL语句创建数据库,数据库命名为:DW。如图所示:
DW数据库中包含7张维表和一张事实表。7张维表分别为:订单方式维表、销售人员及销售地区维表、发货方式维表、订单日期维表、客户维表、订单状态维表、客户价值维表。建立7张维表语句和建立7张维表的ETL如下:
语句执行成功的结果如图所示:
DW数据库包含的事实表为FACT_SALEORDER。建立1张事实表语句和建立1张事实表的ETL如下:
三、建事实表
CREATE TABLE FACT_SALEORDER(
SALEORDERID INT,
TIME_CD V ARCHAR(8),
STATUS INT,
ONLINEORDERFLAG INT,
CUSTOMERID INT,
SALESPERSONID INT,
SHIPMETHOD INT,
ORDER_V ALUES INT,
SUBTOTAL DECIMAL(10,2),
TAXAMT DECIMAL(10,2),
FREIGHT DECIMAL(10,2))
-----------------------------------
四、事实表的ETL
/* FACT_SALEORDER的ETL*/
TRUNCATE TABLE FACT_SALEORDER
INSERT INTO FACT_SALEORDER
SELECT SalesOrderID,CONVERT(CHAR(8),,112) ,
,,ISNULL,0),ISNULL,0),,,,,
FROM A,
V_SUBTOTAL_V ALUES B
WHERE >= AND <
--缺省值处理
INSERT INTO DIM_CUSTOMER
select DISTINCT CUSTOMERID,'未知','商店',0,'N','N','未知','未知','未知',0,0,'未知','未知','未知' from FACT_SALEORDER
where CUSTOMERID not in (SELECT CUSTOMERID
FROM )
INSERT INTO DIM_CUSTOMER
select DISTINCT SALESPERSONID,'未知','未知' from FACT_SALEORDER
where SALESPERSONID not in (SELECT SALESPERSONID
FROM )
语句执行成功的结果如图所示:
五、实验结果、分析和结论(误差分析与数据处理、成果总结等。其中,绘制曲线图时必须用计算纸或程序运行结果、改进、收获)
通过这次上机实验了解了数据库各种表间的关系,对建立事实表有了直观的体会和理解。