数据仓库和数据挖掘实验报告

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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》实验二聚类分实验报告37

实验二、聚类分析实验报告一、实验目的通过计算机编程实现并验证谱系聚类法的模式分类能力，了解和掌握最小距离归类原则在模式识别中的重要作用与地位。

二、实验内容1）用Matlab 实现谱系聚类算法，并对给定的样本集进行分类；2）通过改变实验参数，观察和分析影响谱系聚类算法的分类结果与收敛速度的因素；三、实验原理、方法和手段人类认识世界往往首先将被认识的对象进行分类，聚类分析是研究分类问题的多元数据分析方法，是数值分类学中的一支。

多元数据形成数据矩阵，见下表1。

在数据矩阵中，共有n 个样品 x 1，x 2，…，x n （列向），p 个指标（行向）。

聚类分析有两种类型：按样品聚类或按变量（指标）聚类。

距离或相似系数代表样品或变量之间的相似程度。

按相似程度的大小，将样品（或变量）逐一归类，关系密切的类聚到一个小的分类单位，然后逐步扩大，使得关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到所有的样品（或变量）都聚集完毕，形成一个表示亲疏关系的谱系图，依次按照某些要求对样品（或变量）进行分类。

⑴ 分类统计量----距离与相似系数① 样品间的相似性度量----距离用样品点之间的距离来衡量各样品之间的相似性程度（或靠近程度）。

设(,)i j d x x 是样品 ,i j x x 之间的距离，一般要求它满足下列条件：1)(,)0,(,)0;2)(,)(,);3)(,)(,)(,).i j i j i j i j j i i j i k k j d x x d x x x x d x x d x x d x x d x x d x x ≥=⇔==≤+且在聚类分析中，有些距离不满足3），我们在广义的角度上仍称它为距离。

欧氏距离1221(,)()pi j ik jk k d x x x x =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⏹ 绝对距离1(,)||pi j ik jk k d x x x x ==-∑⏹ Minkowski 距离11(,)()pmm i j ik jk k d x x x x =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⏹ Chebyshev 距离1(,)max ||i j ik jk k pd x x x x ≤≤=-⏹ 方差加权距离12221()(,)pik jk i j k k x x d x x s =⎡⎤-=⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑ 其中 221111,().1n n ik k ik k i i x x s x x n n ====--∑∑ ⏹ 马氏距离112(,)()()T i j i j i j d x x x x S x x -⎡⎤=--⎣⎦其中 S 是由样品12,,...,,...,j n x x x x 算得的协方差矩阵：1111,()()1n n T i i i i i x x S x x x x n n ====---∑∑ 样品聚类通常称为Q 型聚类，其出发点是距离矩阵。

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。

数据挖掘实验报告结论(3篇)

第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。

实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。

二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。

通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。

（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。

（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。

2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。

实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。

以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。

通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。

- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。

- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。

（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。

实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。

- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。

3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。

通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。

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。

数据仓库与数据挖掘实验四

数据仓库与数据挖掘实验四一、引言数据仓库与数据挖掘实验四旨在通过实际操作，加深学生对数据仓库与数据挖掘的理解，掌握数据挖掘的基本技术和方法。

本实验将涉及数据清洗、数据预处理、特征选择、模型构建等方面的内容。

本文将详细介绍实验所需的步骤、方法和结果。

二、实验步骤1. 数据清洗数据清洗是数据挖掘的第一步，旨在去除数据中的噪声和冗余信息，提高数据质量。

在本实验中，我们将使用一个包含大量数据的数据集进行清洗。

首先，我们需要导入数据集，并检查数据的完整性和准确性。

接下来，我们将使用数据清洗工具，如Python中的pandas库，对数据进行处理，包括去除重复值、处理缺失值和处理异常值等。

2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的关键步骤，旨在将原始数据转化为可用于挖掘的形式。

在本实验中，我们将使用数据预处理技术对数据进行转换和规范化。

首先，我们将对数据进行特征选择，选择出与目标变量相关性较高的特征。

然后，我们将对数据进行数据变换，如归一化、标准化等，以便于后续的模型构建和分析。

3. 特征选择特征选择是数据挖掘的重要环节，旨在从大量特征中选择出与目标变量相关性较高的特征，提高模型的准确性和可解释性。

在本实验中，我们将使用特征选择算法，如卡方检验、信息增益等，对数据进行特征选择。

通过计算特征的相关性和重要性指标，我们可以选择出最具有代表性和区分性的特征。

4. 模型构建模型构建是数据挖掘的核心环节，旨在通过建立合适的模型来预测或分类未知数据。

在本实验中，我们将使用机器学习算法，如决策树、支持向量机等，对数据进行建模。

首先，我们将根据实验需求选择合适的算法，并设置相应的参数。

然后，我们将使用训练数据集对模型进行训练，并使用测试数据集对模型进行评估和验证。

最后，我们将根据评估结果选择最优的模型，并对未知数据进行预测或分类。

三、实验方法1. 数据清洗方法在数据清洗阶段，我们将使用Python中的pandas库来处理数据。

具体步骤如下：- 导入数据集：使用pandas库的read_csv()函数导入数据集。

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：。

数据挖掘实例实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。

数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。

本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。

二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。

2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。

3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。

4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。

数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。

五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。

（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。

（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。

2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。

（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。

3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。

（2）支持向量机：采用线性核函数。

（3）聚类：采用K-Means算法。

（4）关联规则：采用Apriori算法。

4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。

5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。

六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。

2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。

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

选择Flag, True value :为T，Falsevalue为F,
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
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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，数据仓库是一个集成的、面向主题的、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。

本文将重点介绍数据仓库与数据挖掘实验四的相关内容，包括数据仓库设计、数据挖掘技术和实验步骤。

一、数据仓库设计1.1 数据仓库模型设计：数据仓库模型是数据仓库的核心，包括维度模型和事实模型。

维度模型描述了业务过程中的维度和度量，事实模型描述了维度之间的关系和度量的计算规则。

1.2 数据仓库架构设计：数据仓库架构包括数据源层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。

数据源层用于采集数据，数据存储层用于存储数据，数据处理层用于处理数据，数据展示层用于展示数据。

1.3 数据仓库ETL设计：ETL是数据仓库中的重要组成部分，包括数据抽取、数据转换和数据加载。

ETL设计需要考虑数据的来源、格式和质量。

二、数据挖掘技术2.1 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

数据预处理的目的是提高数据质量，减少噪声和冗余。

2.2 数据挖掘算法：数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

常用的数据挖掘算法有决策树、神经网络、支持向量机等。

2.3 模型评估和优化：数据挖掘模型需要进行评估和优化，包括准确率、召回率、精确率等指标的评估，以及参数调优和模型选择的优化。

三、实验步骤3.1 数据准备：实验前需要准备好数据集，包括数据的来源、格式和质量。

数据准备的过程包括数据清洗、数据集成和数据变换。

3.2 模型建立：根据实验的目的和数据特点选择合适的数据挖掘算法，建立模型并进行训练。

3.3 模型评估：对建立的模型进行评估，包括准确率、召回率、精确率等指标的评估，以及模型的泛化能力和稳定性的评估。

四、实验结果分析4.1 结果展示：展示实验结果，包括数据可视化、模型预测结果等。

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。

数据仓库与数据挖掘实验三

数据仓库与数据挖掘实验三一、实验目的本实验旨在通过实际操作，加深对数据仓库与数据挖掘的理解，并掌握数据挖掘的基本流程和常用算法。

二、实验背景随着信息技术的发展，大量的数据被不断产生和积累。

数据挖掘作为一种从大数据中发现有价值信息的技术，受到了广泛关注。

数据仓库作为数据挖掘的基础，提供了数据的集成、存储和管理等功能。

本实验将通过使用数据仓库和数据挖掘工具，对给定的数据集进行分析和挖掘。

三、实验内容1. 数据集准备从给定的数据集中选择合适的数据，进行预处理和清洗。

包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。

2. 数据集集成将不同数据源的数据进行集成，合并成一个数据集。

可以使用工具或者编程语言来实现数据集的集成。

3. 数据转换对数据进行转换，使其适应数据挖掘算法的要求。

包括数据规范化、数据离散化、数据编码等。

4. 数据挖掘选择合适的数据挖掘算法，对处理后的数据进行挖掘。

可以使用分类、聚类、关联规则等算法进行分析。

5. 模型评估对挖掘得到的模型进行评估和验证。

可以使用交叉验证、混淆矩阵等方法来评估模型的性能。

6. 结果展示将挖掘结果进行可视化展示，可以使用图表、报表等方式呈现。

四、实验步骤1. 数据集准备从给定的数据集中选择合适的数据，并进行数据预处理和清洗。

例如，可以使用Python编程语言的pandas库来处理数据。

2. 数据集集成将不同数据源的数据进行集成，合并成一个数据集。

可以使用SQL语句或者数据集成工具来实现数据集的集成。

3. 数据转换对数据进行转换，使其适应数据挖掘算法的要求。

例如，可以使用数据规范化来将数据转换为统一的范围。

4. 数据挖掘选择合适的数据挖掘算法，对处理后的数据进行挖掘。

例如，可以使用决策树算法来进行分类分析。

5. 模型评估对挖掘得到的模型进行评估和验证。

例如，可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。

6. 结果展示将挖掘结果进行可视化展示，例如，可以使用Matplotlib库来绘制图表，展示分类结果。