数据仓库与数据挖掘实验2
数据仓库与数据挖掘实验报告
一【2 】.上机目标及内容目标：1．懂得数据发掘的根本概念及其进程;2．懂得数据发掘与数据仓库.OLAP之间的关系3．懂得根本的数据发掘技巧与办法的工作道理与进程,控制数据发掘相干对象的运用.内容：将创建一个数据发掘模子以练习发卖数据,并运用“Microsoft 决议计划树”算法在客户群中找出购置自行车模式.请将要发掘的维度（事例维度）设置为客户,再将客户的属性设置为数据发掘算法辨认模式时要运用的信息.然后算法将运用决议计划树从中肯定模式.下一步须要练习模子,以便可以或许浏览树视图并从中读取模式.市场部将依据这些模式选择潜在的客户发送自行车促销信息.请求:运用试验室和指点教师供给的试验软件,卖力完成划定的试验内容,真实地记载试验中碰到的各类问题息争决的办法与进程,并依据试验案例绘出模子及操作进程.试验完成后,应依据试验情形写出试验报告.二.试验道理及根本技巧路线图（方框道理图或程序流程图）联系关系剖析：联系关系剖析是从数据库中发明常识的一类主要办法.时序模式：经由过程时光序列搜刮出反复产生概率较高的模式.分类：分类是在聚类的基本上对已肯定的类找出该类别的概念描写,代表了这类数据的整体信息,既该类的内在描写,一般用规矩或决议计划树范式表示.三.所用仪器.材料（装备名称.型号.规格等或运用软件）1台PC及Microsoft SQL Server套件四.试验办法.步骤（或：程序代码或操作进程）及试验进程原始记载( 测试数据.图表.盘算等)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,将新项目定名为 AdventureWorks.5.单击“肯定”.更改存储数据发掘对象的实例1.在 Business Intelligence Development Studio 的“项目”菜单中,选择“属性”.2.在“属性页”窗格的左侧,单击“部署”.3.在“目标”选项部分,验证数据库名称是否为 localhost.假如运用的是其他实例,请键入该实例的名称.单击“肯定”.创建数据源1.在解决计划资本治理器中,右键单击“数据源”文件夹,然后选择“新建数据源”.体系将打开数据源领导.2.在“迎接运用数据源领导”页面中,单击“下一步”按钮.3.在“选择若何界说衔接”页上,单击“新建”向 Adventure Works 数据库中添加衔接.体系将打开“衔接治理器”对话框.4.在“衔接治理器”的“供给程序”列表中,选择“本机 OLE DB\Microsoft OLE DB Provider forSQL Server”.5.在“办事器名称”列表中,键入或选择承载 AdventureWorksDW 的办事器的名称.6.在“登录到办事器”组中,选择身份验证办法,并输入凭证.7.在“选择或输入数据库名称”列表中,选择 AdventureWorksDW,再单击“肯定”按钮.8.单击“下一步”按钮进入领导的下一页.9.在“模仿信息”页中,选择“运用办事帐户”,再单击“下一步”.10.请留意,在“完成领导”页中,数据源名称默以为 Adventure WorksDW.11.单击“完成”.新的数据源 Adventure Works DW 将显示在解决计划资本治理器的“数据源”文件夹中.创建数据源视图1.在解决计划资本治理器中,右键单击“数据源视图”,选择“新建数据源视图”.体系将打开数据源视图领导.2.在“迎接运用数据源视图领导”页上,单击“下一步”.3.在“选择数据源”页的“关系数据源”下,体系将默认选中您在上一个义务中创建的 AdventureWorks DW 数据源. 单击“下一步”.若要创建新数据源,请单击“新建数据源”,启动数据源领导.4.在“选择表和视图”页上,选择下列各表,然后单击右箭头键,将这些表包括在新数据源视图中：•dbo.ProspectiveBuyer•dbo.vAssocSeqLineItems•dbo.vAssocSeqOrders•dbo.vTargetMail•dbo.vTimeSeries5.单击“下一步”.6.在“完成领导”页上,默认情形下,体系将数据源视图定名为 Adventure Works DW. 单击“完成”.体系将打开数据源视图设计器,显示 Adventure Works DW 数据源视图.创建用于目标邮件计划的发掘构造1.在解决计划资本治理器中,右键单击“发掘构造”并选择“新建发掘构造”启动数据发掘领导.2.在“迎接运用数据发掘领导”页上,单击“下一步”.3.在“选择界说办法”页上,确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”,再单击“下一步”.4.在“创建数据发掘构造”页的“您要运用何种数据发掘技巧？”下,选择“Microsoft 决议计划树”.5.单击“下一步”.6.在“选择数据源视图”页上,请留意已默认选中 Adventure Works DW.在数据源视图中,单击“浏览”查看各表,然后单击“封闭”返回该领导.7.单击“下一步”.8.在“指定表类型”页上,选中 vTargetMail 表旁边“事例”列中的复选框,再单击“下一步”.9.在“指定定型数据”页上,确保已选中 CustomerKey 列旁边 Key 列中的复选框.假如数据源视图中的源表表示一个键,则数据发掘领导将主动选择该列作为模子的键.10.选中 BikeBuyer 列旁边的“输入”和“可猜测”.11.单击“建议”打开“供给相干列建议”对话框.只要选中至少一个可猜测属性,即可启用“建议”按钮.“供给相干列建议”对话框将列出与可猜测列联系关系最亲密的列,并按照与可猜测属性的互相关系对属性进行排序.值大于 0.05 的列将被主动选中,以包括在模子中.12.浏览建议,然后单击“撤消”疏忽建议并保留领导设置的原始值.13.选中以下各列旁边的“输入”复选框：•Age•CommuteDistance •EnglishEducation •EnglishOccupation •FirstName•Gender •GeographyKey •HouseOwnerFlag •LastName •MaritalStatus •NumberCarsOwned •NumberChildrenAtHome •Region•TotalChildren •YearlyIncome14.单击“下一步”.15.在“指定列的内容和数据类型”页上,单击“检测”以运行对数值数据进行取样并肯定命值列是否包含持续或离散值的算法.例如,某列可包含薪金信息,用以作为持续的现实薪金值,也可包含整数,用以表示离散的编码薪金规模（例如 1 = < $25,000;2 = 从 $25,000 到 $50,000）.16.单击“检测”后,请查看“内容类型”和“数据类型”列中的各项;若有必要,请进行更改,以确保设置与下表所示一致.平日,领导会检测数值,并分派响应的数值数据类型;但有些情形下,您可能想要将数值作为文本处理.例如,GeographyKey 应作为文本处理,因为对此标识符进行数学运算是不对的.YearlyIncome Continuous Double17.单击“下一步”.18.在“将数据拆分为定型集和测试集”页上,对于“测试数据百分比”,请保留默认值 30.19.对于“测试数据分散的最大事例数”,请键入 1000.单击“下一步”.20.在“完成领导”页上的“发掘构造名称”中,键入 Targeted Mailing.21.在“发掘模子名称”中,键入 TM_Decision_Tree.22.选中“许可钻取”复选框.23.单击“完成”.测试发掘模子的精确性映射输入列假如运用外部数据测试发掘模子,则必须确保发掘构造中的列与输入数据中的列匹配.为此,可以运用“指定列映射”对话框.假如直接映射列名,则数据发掘设计器将主动创建关系.若要删除两列之间的映射,请选择将“发掘构造”表中的列链接到“选择输入表”表中的列的行,再按Delete 键.还可以经由过程单击“选择输入表”中的列并将其拖到“发掘构造”中响应的列来手动创建映射.将输入列映射到发掘构造1.在数据发掘设计器中的“发掘精确性图表”选项卡的“输入选择”选项卡中,选择选项“指定其他数据集”.2.单击“指定其他数据集”选项右侧的(…)按钮.此时将打开“指定列映射”对话框.假如您要测试的构造未显示在“发掘构造”窗格中,请单击“选择构造”并选择目标邮件.3.在“选择输入表”框中,单击“选择事例表”.体系将打开“选择表”对话框.在此对话框中选择包含表或须要运用的表的数据源视图,然后选择该表.用于肯定模子精确性的数据必须包含可以映射到可猜测列的列.为了实现本教程的教授教养目标,您须要对用于处理模子的输入列运用雷同的数据并对数据运用筛选器.但是,幻想情形下,您将运用用于处理该模子的数据中保留的测试数据集.在“选择输入选择”选项卡上选择选项“运用发掘构造测试事例”,将选择该数据作为输入.4.在“数据源”列表中,确保已选中 Adventure Works DW.5.在“表/视图名称”列表中,选择 vTargetMail,再单击“肯定”.发掘构造中的列会主动映射到输入表中具有雷同名称的列.筛选输入行假如选择“指定其他数据集”选项,则可以经由过程运用显示事例表列和嵌套表列的一组对话框生成筛选前提.可以从运算符.类型值的列表中进行选择,并衔接前提与逻辑运算符,以创建限制测试所用事例的庞杂前提.对测试数据运用筛选器1.在数据发掘设计器中的“发掘精确性图表”选项卡的“输入选择”选项卡上,单击“打开筛选器编辑器”.2.此时将打开“vTargetMail 数据集筛选器”对话框.在此网格内,输入转换为将运用于源表的WHERE 子句的前提,以限制用于测试的事例.3.在“发掘构造列”下,单击网格内顶部的行.选择 vTargetMail.4.单击“值”单元.此时将打开“筛选器”对话框,该对话框可关心您对 vTargetMail 表设置前提.5.在第一行中,单击“发掘构造列”下的网格,然后从列的列表中选择 Age.6.单击 Age 旁边的“运算符”框,并选择 >（大于）运算符.7.在统一行单击“值”框,并键入 20.8.单击“表达式”窗格以刷新该表达式,并验证它是否精确.单击“肯定”.9.再次单击“肯定”,封闭“筛选数据集”对话框.“输入选择”选项卡中的“筛选表达式”窗格会显示适才创建的筛选表达式vTargetMail:([Age] > 20).当制造晋升图时,模子将仅运用其年纪大于 20 的客户进行测试.显示模子的晋升1.在“选摘要在晋升图中显示的可猜测的发掘模子列”下,确保已在每个模子的“可猜测的列名”列表中选中 Bike Buyer.2.在“猜测值”列中,选择 1.对于具有雷同可猜测列的每个模子,将主动填充雷同的值.显示模子的精确性1.在“选摘要在晋升图中显示的可猜测的发掘模子列”下,确保已在每个模子的“可猜测的列名”列表中选中 Bike Buyer.2.将“猜测值”列保留为空.查看晋升图若要查看晋升图,请切换到“发掘精确性图表”的“晋升图”选项卡.当您单击该选项卡时,便会对办事器和数据库的发掘构造和输入表或测试数据运行猜测查询.猜测成果随后会与已知的现实值进行比较,并将绘制在图上.有关若何运用该图的具体信息,请参阅晋升图（Analysis Services - 数据发掘）.创建查询创建猜测查询的第一步是选择发掘模子和输入表.选择模子和输入表1.在数据发掘设计器“发掘模子猜测”选项卡的“发掘模子”框中,单击“选择模子”.体系将打开“选择发掘模子”对话框.2.在全部树中导航到“目标邮件”构造,睁开该构造并选择 TM_Decision_Tree,再单击“肯定”.3.在“选择输入表”框中,单击“选择事例表”.体系将打开“选择表”对话框.4.在“数据源”中,选择 Adventure WorksDW.5.在“表/视图名称”中,选择 ProspectiveBuyer 表,再单击“肯定”.选择输入表之后,猜测查询生成器便会依据各列的名称在发掘模子和输入表之间创建默认映射.生成猜测查询1.在“发掘模子猜测”选项卡上的网格内的“源”列中,单击第一个空行中的单元格,然后选择ProspectiveBuyer.2.在 ProspectiveBuyer 行的“字段”列中,选择 ProspectAlternateKey.这会将独一标识符添加到猜测查询中,以便标识谁可能购置自行车,以及谁不可能购置自行车.3.在“源”列中,单击下一个空行,然后选择 TM_Decision_Tree.4.在 TM_Decision_Tree 行的“字段”列中,选择 Bike Buyer.这将会输出 Microsoft 决议计划树范子中作为猜测目标的列.5.在“源”列下,单击下一个空行,然后选择“猜测函数”.6.在“猜测函数”行的“字段”列中,选择 PredictProbability.猜测函数供给有关模子若何进行猜测的信息.PredictProbability 函数供给有关精确猜测的概率信息.您可以在“前提/参数”列中指定猜测函数的参数.7.在 PredictProbability 行的“前提/参数”列中,键入 [TM_Decision_Tree].[Bike Buyer].这将指定 PredictProbability 函数的目标列.有关函数的具体信息,请参阅数据发掘扩大插件(DMX) 函数参考.“发掘模子猜测”选项卡的对象栏中的第一个对象是“切换到查询设计视图/切换到查询成果视图”按钮.经由过程单击此按钮上的下箭头,可在所创建的查询的视图之间切换.运用“查询”视图可以查看猜测查询生成器创建的 DMX 代码.运用“成果”视图可以运行查询并查看成果.运用“设计”视图可以向查询中添加新猜测函数.留意：假如在“查询”视图中手动更改查询的文本,则切换回“设计”视图时,不会保留修正后的查询.查看成果经由过程单击“切换到查询设计视图/切换到查询成果视图”按钮（即对象栏上的第一个按钮）旁边的箭头并选择“成果”,可以运行查询.六.试验成果.剖析和结论（误差剖析与数据处理.成果总结等.个中,绘制曲线图时必须用盘算纸或程序运行成果.改良.收成）运用 Microsoft SQL Server Analysis Services 可以很便利地创建庞杂的数据发掘解决计划.Analysis Services 对象可关心我们设计.创建和治理来自数据仓库的多维数据集和数据发掘模子,还可治理对 OLAP 数据和数据发掘数据的客户端拜访.经由过程试验懂得了数据发掘的根本概念及其进程及数据发掘与数据仓库.OLAP之间的关系.对根本的数据发掘技巧与办法的工作道理与进程,控制数据发掘相干对象的运用有了初步的懂得.注：教师必须按照上述各项内容严厉请求,卖力批改和评定学生成绩.。
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指导书样本
实验一、DTS使用一、实验目:1.理解MS SQL Server 安装, 熟悉MS SQL Server 数据库使用环境2.理解数据库和数据仓库关系, 为数据仓库建立数据库3.纯熟使用MS SQL Server DTS, 可以将各种数据源数据按照数据仓库设计规定导入到数据仓库二、实验内容:1.熟悉MS SQL Server 数据库和表基本操作。
2.为数据仓库建立新数据库Mynorthwind。
3.使用DTS导入TXT文本文献到Mynorthwind。
4.使用DTS导入Access数据库到Mynorthwind。
5.使用DTS导入Excel文献到Mynorthwind。
6.使用DTS从Northwind导出Products和Categories两个表到Mynorthwind。
7、使用DTS查询导入, 从Northwind导出Employees表到Mynorthwind, 并将源表中first name和lastname列合成一种列fullname。
8、使用DTS查询导入, 从Northwind导出Orders表到Mynorthwind为Dates 表, 并将源表Orders表中OrderDate一列提成年、月、日、周、季五列, 同步保存OrderDate一列。
9、使用DTS查询导入, 从Northwind导出Order Details表到Mynorthwind 为Facts表。
一方面用Select语句将产品类别编号和员工编号等从各自表中取出, 另一方面计算共计列值, 计算办法为单价*(1-折扣)*数量, 然后将Order Details表内容复制到Facts表各列。
三、实验环节:1、启动Microsoft SQL Server“服务管理器”, 打开“公司管理器”, 在浮现“SQL Server Enterprise Manager”窗口中, 单击加号找到数据库, 右键选取“新建数据库…”, 打开对话框如图1.1所示, 输入数据库名：Mynorthwind, 点击拟定完毕创立。
数据仓库与数据挖掘实验指导书王浩畅资料.doc
数据仓库与数据挖掘实验指导书王浩畅资料.doc数据仓库与数据挖掘实验指导书东北⽯油⼤学计算机与信息技术系王浩畅实验⼀Weka实验环境初探⼀、实验名称:Weka实验环境初探⼆、实验⽬的：通过⼀个已有的数据集，在weka环境下，测试常⽤数据挖掘算法，熟悉Weka 环境。
三、实验要求1.熟悉weka的应⽤环境。
2.了解数据挖掘常⽤算法。
3.在weka环境下，测试常⽤数据挖掘算法。
四、实验平台新西兰怀卡托⼤学研制的Weka系统五、实验数据Weka安装⽬录下data⽂件夹中的数据集weather.nominal.arff，weather.arff六、实验⽅法和步骤1、⾸先，选择数据集weather.nominal.arff，操作步骤为点击Explorer，进⼊主界⾯，点击左上⾓的“Open file...”按钮，选择数据集weather.nominal.arff⽂件，该⽂件中存储着表格中的数据，点击区域2中的“Edit”可以看到相应的数据：选择上端的Associate选项页，即数据挖掘中的关联规则挖掘选项，此处要做的是从上述数据集中寻找关联规则。
点击后进⼊如下界⾯：2、现在打开weather.arff，数据集中的类别换成数字。
选择上端的Associate选项页，但是在Associate选项卡中Start按钮为灰⾊的，也就是说这个时候⽆法使⽤Apriori算法进⾏规则的挖掘，原因在于Apriori算法不能应⽤于连续型的数值类型。
所以现在需要对数值进⾏离散化，就是类似于将20-30℃划分为“热”，0-10℃定义为“冷”，这样经过对数值型属性的离散化，就可以应⽤Apriori算法了。
Weka提供了良好的数据预处理⽅法。
第⼀步：选择要预处理的属性temperrature从中可以看出，对于“温度”这⼀项，⼀共有12条不同的内容，最⼩值为64（单位：华⽒摄⽒度，下同），最⼤值为85，选择过滤器“choose”按钮，或者在同⾏的空⽩处点击⼀下，即可弹出过滤器选择框，逐级找到“Weka.filters.unsupervised.attribute.Discretize”，点击；若⽆法关闭这个树，在树之外的地⽅点击“Explorer”⾯板即可。
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指导
数据仓库与数据挖掘课程实验本实验是《数据仓库与数据挖掘》课程的验证性实验环节课程共计8学时。
实验目标：1、掌握建立和配置数据仓库的基本操作技能。
主要包括数据仓库系统的安装。
2、掌握数据仓库中数据的处理技术。
主要包括数据仓库的建模、事务数据的转换、备份数据的恢复。
3、掌握基于数据仓库的自动数据分析技术的基本操作技能。
包括多维数据分析和数据挖掘。
4、掌握一种专用数据挖掘软件,用以分析处理文本或电子表格的数据。
实验环境：l Microsoft SQLServer2000l Microsoft SQLServer2000Analysis Servcel DBMiner2.0l Microsoft SQLServer2000PACK4l JAVA 运行时环境： JRE5.0l WEKA3.55实验项目：l 实验1:安装数据仓库系统平台1.5 学时l 实验2:构建数据仓库数据环境1.5学时l 实验3:多维数据分析1.5 学时l 实验4:基于数据仓库的数据挖掘实验2.0 学时l 实验5:数据挖掘平台应用实验1.5 学时实验1:安装数据仓库系统平台l 实验任务:1.掌握Microsoft Server2000数据仓库系统的安装与配置2.安装实验分析环境:1安装Microsoft Server2000analysisService2安装DBMiner2.03安装Java运行时环境JRE5.04 安装WEKAl 实验准备:请从黑板或网上获取安装文件所在的网络地址。
并记在下面:网络资料的地址是: ______________________________________________ 本实验不得超过1 .5学时。
l 实验指导:Lab1.1 检查并安装Microsoft Server2000单元目标:确保完整正确的数据仓库实验环境工作步骤:1.检查你所使用的电脑上是否有MicrosoftServer200（。
如果有,启动并检查Microsoft Server2000是否安装了Server Pack3以上的补丁文件。
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。
《数据仓库与数据挖掘》实验指导书
五邑大学实验指导书数据仓库与数据挖掘Ｖ１．０执笔：何国辉 开课系部：计算机学院二零一三年十月实验一 数据仓库的建立一、实验目的：通过本实验加深在ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ ２００８环境下建立数据仓库，并对数据仓库进行管理的方法。
二、实验内容：使用ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ ２００８中的Analysis Server工具建立数据仓库和数据源，能察看和编辑数据仓库中的基本模型（即事实表与维度表之间的关系）。
三、实验要求：结合SQL Server 2008提供的示例数据库AdventureWorks建立数据仓库数据源，并能通过相关设置察看和编辑数据仓库中的基本模型，为数据挖掘做好准备。
四、实验学时：４学时 五、实验步骤：1．创建Analysis Service 项目步骤如下：开始－程序－Microsoft SQL Server 2008 R2－SQL Server Business Intelligence Development Studio，如图1所示，进入新建一个Business Intelligence Solution界面，如图2所示，为工程命名并保存。
【说明一】：即使你安装了vs2010 sp1，也不会有现成的Analysis Services项目模板（在线模板也没有）。
因此，还得在vs2008环境下新建BI项目。
图１ 进入ＢＩ界面 ２、创建数据源在解决方案资源管理器中的“数据源”中，右击“新建数据源”，创建数据源界面如图3所示，进入数据源向导。
图3 数据源向导界面图２ 新建工程界面 点击“Next”按钮，在图4界面中设置连接数据库参数，包括对应的服务器名、数据库名、登录帐号和密码。
图4 设置连接数据库参数界面通过点击“Test Connection”可以测试连接情况。
当确认连接无误后点击“OK”按钮，进入图5。
图５ 数据源向导界面点击“Next”按钮，进入设置Analysis Server连接数据源方式界面，如图6所示。
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。
四、实验总结与展望本实验通过数据仓库与数据挖掘的实践，掌握了数据仓库建设和数据挖掘的基本方法和流程，并成功应用于电商平台的数据分析。
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
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0
数据仓库与数据挖掘实验指导.
数据仓库与数据挖掘课程实验本实验是《数据仓库与数据挖掘》课程的验证性实验环节。
课程共计8学时。
·实验目标:1、掌握建立和配置数据仓库的基本操作技能。
主要包括数据仓库系统的安装。
2、掌握数据仓库中数据的处理技术。
主要包括数据仓库的建模、事务数据的转换、备份数据的恢复。
3、掌握基于数据仓库的自动数据分析技术的基本操作技能。
包括多维数据分析和数据挖掘。
4、掌握一种专用数据挖掘软件,用以分析处理文本或电子表格的数据。
实验环境:l Microsoft SQLServer2000l Microsoft SQLServer2000 Analysis Servcel DBMiner2.0l Microsoft SQLServer2000 PACK4l JAVA运行时环境:JRE5.0l WEKA3.55实验项目:l实验1:安装数据仓库系统平台 1.5学时l实验2:构建数据仓库数据环境 1.5学时l实验3:多维数据分析 1.5学时l实验4:基于数据仓库的数据挖掘实验 2.0学时l实验5:数据挖掘平台应用实验 1.5学时实验1:安装数据仓库系统平台l实验任务:1.掌握Microsoft Server2000 数据仓库系统的安装与配置2.安装实验分析环境:1安装Microsoft Server2000 analysis Service2安装DBMiner2.03 安装Java运行时环境JRE5.04安装WEKAl实验准备:请从黑板或网上获取安装文件所在的网络地址。
并记在下面:网络资料的地址是:_____________________________________________ 本实验不得超过1.5学时。
l实验指导:Lab1.1检查并安装Microsoft Server2000单元目标:确保完整正确的数据仓库实验环境工作步骤:1.检查你所使用的电脑上是否有Microsoft Server2000。
如果有,启动并检查Microsoft Server2000 是否安装了Server Pack3以上的补丁文件。
《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非常重要的研究方向，它们对于数据管理和分析具有重要的意义。
本文将介绍《数据仓库与数据挖掘》实验的大纲，包括实验目的、实验内容、实验要求、实验步骤和实验评估等方面的内容。
一、实验目的：1.1 掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。
1.2 熟悉数据仓库与数据挖掘的常用工具和技术。
1.3 培养数据分析和决策支持的能力。
二、实验内容：2.1 数据仓库的设计与构建2.1.1 数据仓库的概念和特点2.1.2 数据仓库的架构和模型2.1.3 数据仓库的设计方法和步骤2.2 数据挖掘的基本任务和方法2.2.1 数据挖掘的概念和应用领域2.2.2 数据挖掘的任务和分类2.2.3 数据挖掘的方法和算法2.3 数据仓库与数据挖掘工具的使用2.3.1 常用的数据仓库工具介绍2.3.2 常用的数据挖掘工具介绍2.3.3 数据仓库与数据挖掘工具的比较与选择三、实验要求：3.1 熟悉数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。
3.2 掌握数据仓库的设计与构建方法。
3.3 熟练使用数据仓库与数据挖掘工具进行数据分析和挖掘。
四、实验步骤：4.1 学习相关理论知识，包括数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法。
4.2 进行数据仓库的设计与构建实验，包括确定需求、设计架构、建立模型等步骤。
4.3 进行数据挖掘的实验，包括数据预处理、选择算法、模型训练和评估等步骤。
五、实验评估：5.1 根据实验报告和实验结果评估学生的实验成果。
5.2 评估学生对数据仓库与数据挖掘的理解和应用能力。
5.3 综合考虑实验报告、实验结果和实验操作等因素进行评估。
总结：通过《数据仓库与数据挖掘》实验的学习和实践，学生将能够掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理，熟悉常用工具和技术，培养数据分析和决策支持的能力。
实验大纲的设计旨在匡助学生全面了解和掌握相关知识和技能，提高数据管理和分析的能力。
数据仓库与数据挖掘实验二多维数据组织与分析
数据仓库与数据挖掘实验二：多维数据组织与分析引言：数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统的重要组成部分。
数据仓库是一个对企业数据进行集成、管理和分析的存储系统，而数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的过程。
在本实验中，我们将探讨多维数据的组织和分析，这是数据仓库技术和数据挖掘应用的关键领域。
一、多维数据的概念多维数据是指在多个维度上组织的数据。
传统的关系型数据库以二维表的形式存储数据，而多维数据可以在更高维度上进行组织和分析。
多维数据的一个重要特点是可以通过不同的维度进行分析和查询，以发现数据之间的关联和趋势。
二、多维数据模型多维数据模型是一种在多维空间中组织和表示数据的方法。
最常用的多维数据模型是星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心事实表为核心，周围围绕着多个维度表，形成星型结构；而雪花模型在星型模型的基础上进一步将维度表进行规范化，形成更复杂的结构。
多维数据模型的选择要根据具体的数据分析需求和数据结构来进行。
三、多维数据的组织在实际应用中，多维数据需要经过一系列的处理和组织，才能方便地进行分析和查询。
这包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，数据清洗和集成，以及数据的存储和索引等。
多维数据的组织需要考虑数据的粒度、精确度和一致性等方面的问题，以保证数据的准确性和可靠性。
四、多维数据的分析多维数据的分析是通过查询和聚集操作等方法，从多维数据中提取有用的信息和模式。
常见的多维数据分析方法包括切片和切块、钻取和滚动、旋转和透视等。
这些方法可以帮助用户从不同角度来分析数据，以发现隐藏在数据背后的规律和关联。
多维数据的分析可以为企业提供重要的决策支持，帮助他们更好地理解和预测市场趋势，优化运营和提高竞争力。
五、多维数据的应用多维数据的应用涵盖了各个领域，例如销售预测、市场分析、客户关系管理、风险评估和医疗诊断等。
在销售预测中，多维数据可以帮助企业分析客户购买行为和趋势，以便制定更准确的销售计划和优化营销策略。
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》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。
数据仓库是指用于存储和管理大量结构化数据的系统，而数据挖掘则是指通过分析大数据集中的模式和关联来发现有价值的信息。
本文将介绍《数据仓库与数据挖掘》实验大纲，包括实验目的、实验内容、实验流程和实验评估等方面。
一、实验目的：1.1 了解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理1.2 掌握数据仓库的构建和管理方法1.3 熟悉数据挖掘的常用算法和技术二、实验内容：2.1 数据仓库的构建和管理2.1.1 数据仓库的架构和组成2.1.2 数据仓库的数据抽取、转换和加载2.1.3 数据仓库的查询和分析2.2 数据挖掘的基本任务和方法2.2.1 数据预处理和特征选择2.2.2 分类和聚类算法2.2.3 关联规则和异常检测2.3 数据仓库与数据挖掘的应用案例2.3.1 电商行业的用户购买行为分析2.3.2 医疗领域的疾病预测和诊断2.3.3 金融行业的信用评估和风险控制三、实验流程：3.1 数据仓库的构建和管理实验流程3.1.1 确定数据仓库的需求和目标3.1.2 设计数据仓库的模式和结构3.1.3 实施数据抽取、转换和加载3.1.4 进行数据仓库的查询和分析3.2 数据挖掘的基本任务和方法实验流程3.2.1 数据预处理和特征选择的步骤3.2.2 实施分类和聚类算法3.2.3 进行关联规则和异常检测3.3 数据仓库与数据挖掘的应用案例实验流程3.3.1 收集和清洗相关领域的数据集3.3.2 运用数据挖掘技术进行分析和预测3.3.3 根据分析结果提出相应的应用建议四、实验评估：4.1 根据实验目的和内容，设计实验评估指标4.2 进行实验数据的收集和整理4.3 对实验结果进行分析和评估4.4 根据评估结果优化实验方案和方法综上所述，《数据仓库与数据挖掘》实验大纲包括实验目的、实验内容、实验流程和实验评估等方面。
通过实验的学习，可以帮助学生深入理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理，掌握构建和管理数据仓库的方法，熟悉数据挖掘的常用算法和技术，并能应用于实际案例中。
数据仓库与数据挖掘实验数据挖掘实验指导书
数据仓库与数据挖掘实验数据挖掘实验指导书数据仓库与数据挖掘实验数据挖掘实验指导书《数据挖掘》实验指导书xx年3月1日长沙学院信息与计算科学系前言随着数据库技术的发展，特别是数据仓库以及Web 等新型数据源的日益普及，形成了数据丰富，知识缺乏的严重局面。
针对如何有效地利用这些海量的数据信息的挑战，数据挖掘技术应运而生，并显示出强大的生命力。
数据挖掘技术使数据处理技术进入了一个更高级的阶段，是对未来人类产生重大影响的十大新兴技术之一。
因此加强数据挖掘领域的理论与实践学习也已成为专业学生的必修内容。
本实验指导书通过大量的实例，循序渐进地引导学生做好各章的实验。
根据实验教学大纲，我们编排了五个实验，每个实验又分了五部分内容：实验目的、实验内容、实验步骤、实验报告要求、注意事项。
在实验之前，由教师对实验作一定的讲解后，让学生明确实验目的，并对实验作好预习工作。
在实验中，学生根据实验指导中的内容进行验证与，然后再去完成实验步骤中安排的任务。
实验完成后，学生按要求完成实验报告。
整个教学和实验中，我们强调学生切实培养动手实践能力，掌握数据挖掘的基本方法。
实验一 K-Means聚类算法实现一、实验目的通过分析K-Means 聚类算法的聚类原理，利用Vc 编程工具编程实现K-Means 聚类算法，并通过对样本数据的聚类过程，加深对该聚类算法的理解与应用过程。
实验类型：验证计划课间：4学时二、实验内容1、分析K-Means 聚类算法；2、分析距离计算方法；3、分析聚类的评价准则；4、编程完成K-Means 聚类算法，并基于相关实验数据实现聚类过程；三、实验方法1、K-means 聚类算法原理K-means聚类算法以k 为参数，把n 个对象分为k 个簇，以使簇内的具有较高的相似度。
相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。
算法描述：输入：簇的数目k 和包含n 个对象的数据库输出：使平方误差准则最小的k 个簇过程：任选k 个对象作为初始的簇中心； Repeatfor j=1 to n DO根据簇中对象的平均值，将每个对象赋给最类似的簇 for i=1 to k DO 更新簇的平均值计算EUnitl E不再发生变化按簇输出相应的对象2、聚类评价准则： E 的计算为：E =∑∑|x -xi =1x ∈C iki|2四、实验步骤 4.1 实验数据P192：154.2初始簇中心的选择选择k 个样本作为簇中心For (i=0;i For (j=0;jClusterCenter[i][j]=DataBase[i][j]4.3 数据对象的重新分配Sim=某一较大数；ClusterNo=-1;For (i=0;iIf (Distance(DataBase[j],ClusterCenter[i])ClusterNo=i;}ObjectCluster[j]=ClusterNo;4.4 簇的更新For (i=0;i{Temp=0;Num=0; For (j=0;jIf (ObjectCluster[j]==i){Num++; T emp+=DataBase[j];} If (ClusterCenter[i]!=Temp) HasChanged=TRUE;ClusterCenter[i]=T emp; }4.5 结果的输出 For (i=0;iPrintf(“输出第%d个簇的对象:”，i); For (j=0;jIf (ObjectCluster[j]==i) printf(“%d ”,j); Printf(“\n”);Printf(“\t\t\t 簇平均值为(%d,%d)\n”, ClusterCenter[i][0], ClusterCenter[i][1]); }五、注意事项 1、距离函数的选择 2、评价函数的计算实验二 DBSCAN算法实现一、实验目的要求掌握DBSCAN 算法的聚类原理、了解DBSCAN 算法的执行过程。
- 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。
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《数据仓库与数据挖掘》实验报告2012/2013学年第2学期
实验项目：数据仓库的数据钻取
班级：信息管理101
学生：（学号）
地点：经管院A 实验室
机器号：29
指导教师：
时间：2013 年 4 月21 日
经济与管理学院信息管理教研室
《数据仓库与数据挖掘》课程实验报告
开课实验室：经济管理基础实验室（一）年月日
学院经济与管理学院班级信管101 姓名成绩
课程
数据仓库与数据挖掘实验名称数据仓库的数据钻取指导教师
名称
教师
评语教师签名：
年月日一、实验目的
通过本实验的学习，使学生掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下关联规则和数据分类（决策树）应用的知识，训练其把教材上的内容应用到实际中的技能，为今后继续关联规则知识的学习奠定基础。
二、实验内容
在SQL Server 2005示例数据仓库环境下关联规则和数据分类（决策树）的应用两个部分的内容。
三、实验原理、方法和手段
1.关联规则：项目与项集，关联规则的支持度与最小支持度，关联规则的可信度与最小可信度。
2.数据分类（决策树）：精确度，查全率和查准率，信息增益，信息增益比。
四、实验组织运行要求
根据本实验的特点、要求和具体条件，采用“以学生自主训练为主的开放模式组织教学”。
五、实验环境
SQL Server 2005示例数据仓库环境。
六、实验步骤
101页新建挖掘命令
部署成功
105页查看挖掘结果
七、实验总结
实验总结
本次试验分为两个小实验，第一个子实验是紧接实验一的，在多维数据集中修改度量值，增加维度属性，这个子实验也是只要根据书上的步骤慢慢做就行了，第二个子实验是关于数据钻取的，这个实验没有成功，因为指导书上的关于订单的描述在我们做实验时，没有这个选项，选择别的选项，虽然部署能够成功，但是钻取不了，查看不了，一直提示服务器错误。
要不然就是部署不成功。
关于这次试验，我们需要在课后多加练习，钻取一直不能成功，我们应该去寻找原因，不能放任他，不去管这个问题。