理工大学数据仓库与数据挖掘实验一

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数据仓库与数据挖掘实验一(数据仓库的构建)

数据仓库与数据挖掘实验一(数据仓库的构建)

一、实验内容和目的目的: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。

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。

二、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等)操作系统平台:Windows 7数据库平台:SQL Server 2008 SP2三、实验原理数据仓库是在原有关系型数据库基础上发展形成的,但不同于数据库系统的组织结构形式,它从原有的业务数据库中获得的数据形成当前基本数据层,经过综合后形成轻度综合数据层,轻度综合数据再经过综合后形成高度综合数据层。

数据仓库结构包括当前基本数据(current detail data)、历史基本数据(older detail data)、轻度综合数据(lightly summarized data)、高度综合数据(highly summarized data)和元数据(meta data)。

数据仓库系统由数据仓库、仓库管理和分析工具3部分组成,结构形式如下图所示:数据仓库的逻辑数据模型是多维结构的数据视图,也称多维数据模型。

对于逻辑数据模型,可以使用不同的存储机制和表示模式来实现多维数据模型。

目前使用的多维数据模型主要有星型模型、雪花模型、星网模型、第三范式等。

ETL过程在开发数据仓库时,占去70%的工作量。

ETL过程的主要步骤概括为:(1)决定数据仓库中需要的所有的目标数据;(2)决定所有的数据源,包括内部和外部的数据源;(3)准备从源数据到目标数据的数据映射关系;(4)建立全面的数据抽取规则;(5)决定数据转换和清洗规则;(6)为综合表制定计划;(7)组织数据缓冲区域和检测工具;(8)为所有的数据装载编写规程;(9)维度表的抽取、转换和装载;(10)事实表的抽取、转换和装载。

四、实验方法、步骤要求: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。

理工大学数据仓库与数据挖掘实验一

理工大学数据仓库与数据挖掘实验一

XX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)DW数据库中包含7X维表和一X事实表。

7X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7X维表语句和建立7X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1X事实表语句和建立1X事实表的ETL如下:三、建事实表CREATE TABLE FACT_SALEORDER(SALEORDERID INT,TIME_CD VARCHAR(8),STATUS INT,ONLINEORDERFLAG INT,CUSTOMERID INT,SALESPERSONID INT,SHIPMETHOD INT,ORDER_VALUES INT,SUBTOTAL DECIMAL(10,2),TAXAMT DECIMAL(10,2),FREIGHT DECIMAL(10,2))-----------------------------------四、事实表的ETL/*4.1 FACT_SALEORDER的ETL*/TRUNCATE TABLE FACT_SALEORDERINSERT INTO FACT_SALEORDERSELECT SalesOrderID,CONVERT(CHAR(8),A.OrderDate,112) ,A.Status,A.OnlineOrderFlag,ISNULL(A.CustomerID,0),ISNULL(A.SalesPersonID,0), A.ShipMethodID,B.ORDER_VALUES_ID,A.SubTotal,A.TaxAmt,A.FreightFROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader A,V_SUBTOTAL_VALUES BWHERE A.SubTotal>=B.MIN_VALUE AND A.SubTotal<B.MAX_VALUE--缺省值处理INSERT INTO DIM_CUSTOMERselect 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_SALEORDERwhere CUSTOMERID not in (SELECT CUSTOMERIDFROM dbo.DIM_CUSTOMER )INSERT INTO DIM_CUSTOMERselect DISTINCT SALESPERSONID,'未知','未知' from FACT_SALEORDERwhere SALESPERSONID not in (SELECT SALESPERSONIDFROM dbo.DIM_SALEPERSON )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。

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

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课程实验

数据仓库与数据挖掘课程实验

数据仓库与数据挖掘课程实验课程实验课程实验部分安排八个有代表性的上机实验与课程内容相呼应,每一个实验安排两学时。

学生应在实际操作中规范地完成各项实验。

更深入理解数据仓库及OLAP系统工作原理,构建数据仓库、熟练掌握OLAP操作。

实验完成后,教师在实验结束前,现场验收学生的完成情况,并给出现场评定,最后结合实验报告给出实验成绩。

实验一认识sql server2000一、实验目的1、通过某个商用数据库管理系统的安装使用,初步了解DBMS的工作环境和系统构架。

2、熟悉对DBMS的安装。

搭建今后实验的平台。

3、了解所选DBMS系统的主要组件。

4、理解数据库、数据表、属性、关键字等关系数据库中的基本概念。

5、熟悉利用管理器创建数据库、数据表并向表中插入数据6、查询数据表中数据。

二、实验平台操作系统:windows2000或者windows XP数据库管理系统:国产如KingbaseES,国外如:MS SQL Server, Oracle。

三、实验内容及要求1.安装和启动i.根据安装文件的说明安装数据库管理系统。

在安装过程中记录安装的选择,并且对所作的选择进行思考,为何要进行这样的配置,对今后运行数据库管理系统会有什么影响。

ii.学会启动和停止数据库服务,思考可以用哪些方式来完成启动和停止。

2.初步了解DBMS的安全性i.这里主要是用户的登录和服务器预定义角色。

可以尝试建立一个新的用户,赋予其数据库管理员的角色,今后的实验可以用该用户来创建数据库应用。

3.数据库系统的构架i.了解数据库系统的逻辑组件:它们主要是数据库对象,包括基本表、视图、触发器、存储过程、约束等。

今后将学习如何操作这些数据库对象。

4.DBMS的管理和使用了解DBMS如何通过它提供的工具对数据和数据库服务器进行管理和使用的。

i.学会运用控制管理器和企业管理器进行操作。

◆利用管理器创建school数据库,创建关系数据库SCHOOL表:◆学生表student(sno,sname,ssex.sage,sdept,grade),◆课程表course(cno,cname,cpno,chour,ccredit),◆教师表teacher(tno,tname,email,salary)。

数据仓库与数据挖掘实验一

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“FoodMart2000”,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“FoodMart2000”的情况,操作如下:选择“FoodMart2000”→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”◆单击“确定”◆最后单击“确定”,关闭ODBC数据源管理器。

■创建Analysis Services数据库(Windows XP◆启动:开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→Analysis Manager→选择“新建数据库”◆在“数据库名称(D”下,输入“Sample”→单击“确定”◆单击“Sample”→展开数据库■ 创建和连接Analysis Services数据源(Windows XP)◆选择“Sample”→选择“数据源”→右击◆选择“提供程序”选项卡→选择“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”→选择“连接”选项卡◆在“使用数据源名称(D)”下→选择“FoodMart 2000”→单击“测试连接”→测试连接成功对话框。

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、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1实验报告册汽院科院2

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

数据仓库与数据挖掘实验

数据仓库与数据挖掘学号:姓名:任课教师:朱焱二零一四年十二月目录目录 (1)实验1.1 数据仓库的构建与OLAP分析 (1)1.实验题目及实验目的 (1)2.实验内容 (1)3.实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (1)4.实验结果分析与总结 (2)5.收获与问题分析 (5)实验1.2 创建OLAP数据立方体 (6)1.实验题目及实验目的 (6)2.实验内容 (6)3.实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (6)4.实验结果分析与总结 (7)5.收获与问题分析 (8)实验1.3 通过OLAP进行数据分析 (9)1.实验题目及实验目的 (9)2.实验内容 (9)3.实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (9)4.实验结果分析与总结 (10)5.收获与问题分析 (12)实验1.4/1.5 “Frequent-Flyer flight segment“信息进行数据仓储化管理1.实验题目及实验目的 (13)1.实验题目及实验目的题目:“Frequent-Flyer flight segment”信息进行数据仓储化管理. (13)2.实验内容 (13)3.实验相关的算法原理或所设计的模型介绍所建立的数据库模型为雪花模型,一个事实表对应多个飞机事件,一个飞机事件对面3个机场表:起始机场、中转机场、终点机场。

雪花模型中还有时间表、顾客模型等。

如图1-13: (14)4.实验结果分析与总结 (14)5.收获与问题分析 (15)实验2.1 Apriori关联规则算法应用实例 (16)1.实验题目及实验目的 (16)2.实验内容 (16)3.实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (16)4.实验结果分析与总结 (18)5.收获与问题分析 (19)实验2.2 KMeans聚类算法应用实例 (21)1.实验题目及实验目的 (21)2.实验内容 (21)3.实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (21)4.实验结果分析与总结 (22)5.收获与问题分析 (23)实验2.3 KNN分类算法应用实例 (24)1.实验题目及实验目的 (24)2.实验内容 (24)3.实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (24)4.实验结果分析与总结 (25)5.收获与问题分析 (26)2.4 在SQL Server2008上完成上述的数据挖掘实验 (26)1实验目的 (27)2实验内容 (27)3实验相关的算法原理或所涉及的模型介绍 (28)4实验结果与总结 (28)实验1.1 数据仓库的构建与OLAP分析1.实验题目及实验目的(1)熟悉SSIS工具,初步掌握数据仓库数据的ETL过程及操作流程(2)加深对ETL(提取、转换、加载的理解)2.实验内容此实例的背景是基于Adventure Works cycle公司,该公司新增了5个销售区域,以前这5个销售区域的数据没有汇总到数据仓库中,现在需要用到这些数据,于是公司让这5个区域的主管把客户信息全部导入到一个文本文件中,命名为customers.txt。

数据仓库与数据挖掘实验一

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

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。

数据仓库与数据挖掘实验一数据仓库的构建

数据仓库与数据挖掘实验一数据仓库的构建

数据仓库与数据挖掘实验一:数据仓库的构建1.简介数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而演化,为支持决策需求而设计的数据集合。

数据仓库的创建和维护需要投入大量的时间和资源。

本文将介绍如何构建数据仓库并对数据进行管理和维护。

2.数据仓库的构造2.1 明确需求在构建数据仓库之前,需要明确需求。

这包括对数据的收集、存储和分析要求的详细了解。

通过这个阶段,可以确定数据仓库的目的、范围以及需要收集哪些数据。

需要注意的是,需求明确性越高,数据仓库的建设成本越低。

2.2 数据收集和整合根据需求收集数据并对数据进行整合。

数据来源可能包括来自公司内部的各种系统,以及来自外部的数据源。

在数据整合的过程中,需要注意数据的质量,确保所有数据都是准确完整的。

2.3 数据存储在数据整合后,需要将数据存储在数据仓库中。

数据仓库通常使用关系型数据库来存储数据。

为了确保数据的高效管理和维护,应该给每个数据单元分配一个唯一的标识符。

2.4 数据管理和维护一旦数据仓库建立,就需要对数据进行管理和维护。

这意味着需要制定数据管理和维护策略。

数据管理和维护策略应该包括以下内容:•数据质量管理•数据备份和恢复•数据安全2.5 数据仓库的使用和分析一旦数据仓库建立并经过管理和维护,就可以开始使用它来进行数据分析。

数据分析通常包括以下内容:•数据挖掘•商业智能•决策支持系统3.数据仓库的优点数据仓库具有以下优点:•支持分析和决策制定•提高业务决策的准确性•提高数据采集和整合的效率•提高数据质量和一致性•降低数据管理和维护成本•增强企业竞争力4.数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而演化,为支持决策需求而设计的数据集合。

本文介绍了数据仓库的构建过程,包括需求明确、数据收集和整合、数据存储、数据管理和维护、以及数据分析等部分。

数据仓库的优点在于它能够提高数据采集和整合的效率,同时增强企业竞争力。

数据仓库与及数据挖掘实验报告

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》实验大纲

《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当今信息技术领域中备受关注的重要概念。

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。

而数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏的模式、关系和规律的过程。

本实验旨在帮助学生深入了解数据仓库与数据挖掘的基本概念及应用。

一、数据仓库的基本概念和特点:1.1 数据仓库的定义:数据仓库是一个用于集成、变换和展示数据的信息系统,用于支持管理决策。

1.2 数据仓库的特点:数据仓库具有面向主题、集成性、时间变化性和非易失性等特点。

1.3 数据仓库的应用:数据仓库广泛应用于企业的决策支持、市场分析、客户关系管理等领域。

二、数据仓库的架构和设计:2.1 数据仓库的架构:数据仓库通常包括数据源、数据清洗、数据集成、数据存储、元数据管理和数据展示等组成部分。

2.2 数据仓库的设计:数据仓库的设计需要考虑数据模型、ETL过程、数据存储结构、查询性能等方面。

2.3 数据仓库的实现:数据仓库可以通过关系数据库、OLAP工具、数据挖掘工具等技术实现。

三、数据挖掘的基本概念和技术:3.1 数据挖掘的定义:数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、关系和规律的过程。

3.2 数据挖掘的技术:数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等方法。

3.3 数据挖掘的应用:数据挖掘广泛应用于市场营销、金融风险管理、医疗诊断等领域。

四、数据仓库与数据挖掘的关系:4.1 数据仓库与数据挖掘的联系:数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础,数据挖掘则可以帮助发现数据仓库中隐藏的知识。

4.2 数据仓库与数据挖掘的协同作用:数据仓库和数据挖掘相互促进,共同为企业决策提供支持。

4.3 数据仓库与数据挖掘的发展趋势:数据仓库与数据挖掘技术不断发展,越来越多地应用于各个行业领域。

五、数据仓库与数据挖掘的实验内容:5.1 实验目的:通过实验,学生将深入了解数据仓库与数据挖掘的基本概念和应用。

数据仓库与数据挖掘实验指导书

数据仓库与数据挖掘实验指导书

信息管理与信息系统专业试验指导书系列实验指导书数据仓库与数据挖掘(DataWarehouse & DataMining)计算机科学与技术系编目录实验一WEKA的使用与数据准备 (3)实验二关联算法的实现 (12)实验三分类算法的实现 (15)实验四聚类算法的实现 (19)实验一WEKA的使用与数据准备一、实验目的数据挖掘的常用软件WEKA的安装和环境熟悉。

二、实验环境计算机、软件WEKA、UtraEdit三、准备知识计算机的基本操作能力四、实验内容及要求1. 简介WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过/ml/weka得到。

同时weka 也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰。

WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。

如果想自己实现数据挖掘算法,可以看weka的接口文档。

在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。

2005年8月,在第11届ACM SIGKDD国际会议上,怀卡托大学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖,Weka系统得到了广泛的认可,被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑,是现今最完备的数据挖掘工具之一(已有11年的发展历史)。

2. 数据格式跟很多电子表格或数据分析软件一样,WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。

图1 新窗口打开表格里的一个行称作一个实例(Instance),相当于统计学中的一个样本,或者数据库中的一条记录。

列称作一个属性(Attrbute),相当于统计学中的一个变量,或数据库中的一个字段。

这样一个表格(数据集),在WEKA看来,呈现了属性之间的一种关系(Relation)。

数据仓库与数据挖掘--决策树实验

数据仓库与数据挖掘--决策树实验

实验3 决策树一、实验目的1.了解决策树的根本概念。

2.掌握决策树挖掘分析的操作步骤。

二、实验容对三国志4 武将数据.xls 中的数据进展决策树分析。

三、实验仪、设备计算机、visual studio 2008、分析用数据、数据库服务四、实验步骤准备工作:三国志4 武将数据.xls 数据导入数据库中。

(1)打开visual studio 2008,新建项目,选择商业智能项目,analysis services项目图1 新建项目(2)在解决方案资源管理器中,右键单击数据源,选择新建数据源图2 数据源向导(3)在该界面中选择新建,进展数据源具体设置图3 新建数据源(4)在服务器名中填写要连接的数据库服务器名称,或者单击服务器名右方下拉按钮进展选择;勾选使用windows身份验证;选择或输入一个数据库名中填写将要分析数据所在的数据库或者单击右方下拉按钮进展选择图4 数据源具体设置(5)确定后配置完的数据源已显示在窗口上,继续下一步图5 完成数据源具体设置(6)勾选使用服务账户,继续下一步图6 模拟信息设置(7)数据源名称保持默认,完成图7 完成数据源设置向导(8)在解决方案资源管理器中,右键单击数据源视图,选择新建数据源视图图8 数据源视图向导(9)下一步图9 选择数据源(10)在可用对象中,将要分析数据所在表添加到包含的对象中,继续下一步图11 选择包含对象(11)默认名称,完成图12 完成数据源视图向导(12)在解决方案资源管理器中,右键单击挖掘结构,选择新建挖掘结构图13 数据挖掘向导(13)勾选从现有关系数据库或数据仓库,继续下一步图14 选择定义方法(14)选择microsoft 决策树,继续下一步图15 创建数据挖掘模型结构(15)下一步图16 选择数据源视图(16)勾选事例,继续下一步图17 指定表类型(17)在键列勾选序,在输入列勾选出身、国别、魅力、统御、武力、政治、智慧、忠诚,在可预测列勾选身份,继续下一步图18 指定定型数据(18)下一步图19 指定容和数据类型(19)勾选允许钻取,完成图21 完成数据挖掘向导(20)单击挖掘模型查看器图22 完成设置(21)询问是否部署项目,是图23 部署项目(22)询问是否继续,是图24 处理模型(23)单击运行图25 运行挖掘项目(24)待处理完成后,关闭图26 处理结果(25)关闭处理窗口后,就可在挖掘模型查看器的决策树中看到系统经过分析得出的结果图27 分类关系图依赖关系网络:图27 分类剖面图(26)在挖掘模型中,右键单击挖掘模型可以设置算法参数图28 算法参数(27)算法参数的意义COMPLEXITY_PENALTY:禁止决策树生长。

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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。

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