大数据仓库与大数据挖掘1实验报告材料册汽院科院2
《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++; Temp+=DataBase[j];} If (ClusterCenter[i]!=Temp) HasChanged=TRUE;ClusterCenter[i]=Temp; }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。
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
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
数据挖掘-实验一 数据仓库的构建(实验报告)
实验一数据仓库的构建
一、实验目的
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、实验要求
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、实验平台
Microsoft SQL Server 2000 的Analysis Services
四、实验方法与步骤
1、建立系统数据源连接
（1）、启动 Analysis Manager
（2）建立数据库结构（3）建立数据源
3、建立多维数据集
（1）打开多维数据集向导
（3）建立时间维度
（4）建立产品维度
（5）建立客户维度
（6）何生成商店维度
（7）完成多维数据集的生成
（1）启用多维数据集编辑器
（2）向现有多维数据集添加维度
5、设计存储和处理多维数据集
（1）使用多维数据集浏览器查看多维数据集数据
（2）替换网格中的维度
（3）按时间筛选数据
7、存档教程数据库
五、实验心得。
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。
- 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)。
《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 (9)
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：
2、建立系统数据源连接。
3、建立数据库和数据源，多维数据集
编辑多维数据集
4、设计存储和处理多维数据集
5、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。
思考：如何将其它格式的数据文件（如.XLS）转换为.ARFF格式？
3、根据选择的数据挖掘算法，如果有必要，在Weka Explorer界面，Preprocess选项中，进行相应的数据预处理。
要求：熟悉Preprocess界面中各个功能选项的含义，理解数据的特征。
思考：在filter中，supervised和unsupervised的区别?
4、在Weka Explorer界面，单击Visualize选项，进入WEKA 的可视化页面，可以对当前的关系作二维散点图式的可视化浏览。
要求:熟悉Visualize界面中各个功能选项的含义，理解可视化图形的意义。
5、选择相应的分类与预测挖掘算法对数据集进行分析，进行算法参数的具体设置。
如利用WEKA->Classifier->trees->J48 决策树算法，对泰坦尼克号数据集进行分析；如利用回归模型对连续数值进行预测。
要求：对你选择的分类和预测算法思想分别进行介绍，熟悉classify 界面的容，对classifier中的参数含义分别进行介绍。
思考：classifier->trees->J48算法与classifier->trees->id3算法的区别与联系。
6、对分析所获得的结果进行解释。
如，根据决策树和分类规则尝试讨论泰坦尼克号幸存者的特征。
理解评估分类和预测优劣的一些准则。
实验小结：
实验中遇到的问题及解决办法、心得、体会等等...
思考题
给出数据挖掘中分类与预测成功应用的案例，并简要介绍。
实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析
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、关联规则与聚类的挖掘算法、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，了解属性选择，能选择合适的关联规则与聚类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），将要处理的数据集转换成WEKA能处理的格式，如.ARFF格式。
根据选择的数据挖掘算法，如果有必要，在Weka Explorer界面，Preprocess选项中，进行相应的数据预处理。
3、在Weka Explorer界面，单击Select attributes选项，进入WEKA 的属性选择页面。
要求:了解该界面中主要功能选项的含义，理解该界面的功能。
5、在Weka Explorer界面，单击Associate选项，进入WEKA 的关联规则页面。
选择一个关联规则算法对数据集进行分析，进行算法参数的具体设置。
要求：对你选择的关联规则算法思想进行介绍，熟悉Associate界面的容，对Associate中的参数含义分别进行介绍。
理解用来衡量规则的关联程度的几个度量指标。
理解并解释分析所获得的结果。
6、在Weka Explorer界面，单击Cluster选项，进入WEKA 的聚类页面。
选择一个聚类算法（如K均值）对数据集进行分析，进行算法参数的具体设置。
要求：对你选择的聚类算法思想进行介绍，熟悉Cluster界面的容，对Cluster中的参数含义进行介绍。
理解并解释分析所获得的结果。
实验小结：
实验中遇到的问题及解决办法、心得、体会等等...
思考题
给出数据挖掘中关联规则与聚类成功应用的一些案例，并简要介绍。
实验四数据挖掘算法的程序实现
实验类型：设计性实验学时：4
实验目的：
运用数据挖掘、程序设计等相关知识，选择一个数据挖掘的常用算法进行程序设计实现。
加深对数据挖掘算法基本原理、详细执行过程和具体应用情况的理解。
实验容：
采用任何一种自己熟悉的编程语言，完成算法的程序设计，并在每个程序设计语句后面进行详细的注释。
能够运用实现的算法来解决某个具体的问题，得到并解释程序运行的结果。
推荐的算法:
1 关联规则：Apriori算法
2 分类与预测：ID3, C4.5, KNN, BP,
3 聚类：k-means
实验步骤：
1.提前预习，选择算法，理解原理。
2.针对具体问题，选择熟悉的编程平台，进行算法的程序实现，尽量在每个程序语句后面
进行详细注释。
3.自己选择某个数据集，应用实现的算法得到结果并解释。
实验小结：
实验中遇到的问题及解决办法、心得、体会等等...。