商务智能与数据挖掘实验报告
数据挖掘_实习报告
数据挖掘_实习报告数据挖掘实习报告一、实习目的进入大学以来，我一直在学习数据挖掘的相关理论知识，包括统计学、机器学习、数据库管理等。
为了将理论应用于实践，提升自己的专业技能，我选择了在XX公司进行数据挖掘实习。
二、实习内容在实习期间，我主要参与了以下几个项目：1. 用户画像构建：通过对用户历史数据的分析，提取用户的特征和兴趣点，构建用户画像。
这涉及到数据清洗、特征工程、标签制定等环节。
2. 推荐系统开发：基于用户画像，开发推荐算法，为用户提供个性化的商品或服务推荐。
这需要对推荐算法有深入的理解，并熟悉相关工具和平台。
3. 广告投放策略优化：通过数据分析和机器学习算法，优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。
这涉及到数据处理、模型训练、AB测试等环节。
三、实习过程在实习过程中，我遇到了很多挑战和问题。
其中最大的挑战是如何将理论知识与实际应用相结合，我对数据挖掘的知识有了深入的理解，但在实际应用中，却发现自己对某些概念的理解还不够深入。
为了解决这个问题，我主动向同事请教，并阅读了大量相关文档和资料。
我还积极参加团队讨论和分享会，与其他同事交流经验和看法，不断加深对数据挖掘的理解和应用。
除了技术层面的挑战外，我还面临了时间管理和工作压力的挑战。
由于项目进度紧张和任务繁重，我需要在有限的时间内完成大量的工作和学习任务。
为了应对这些挑战，我制定了详细的工作计划和时间表，并学会合理安排时间和优先级。
我也积极调整自己的心态和情绪，保持积极乐观的态度，以应对工作中的压力和挑战。
四、实习收获通过这次实习，我不仅提升了自己的专业技能和实践能力，还学会了如何将理论知识与实际应用相结合，解决实际问题。
我还培养了自己的团队协作能力和沟通能力，学会了如何与他人合作完成任务。
在未来的学习和工作中，我将更加注重理论与实践的结合，不断提升自己的专业素养和实践能力。
五、总结与展望这次实习是一次非常宝贵的学习和成长经历，通过这次实习，我不仅掌握了数据挖掘的基本理论和技能，还提升了自己的实践能力和团队协作能力。
天津商业大学商务智能实验报告4 (2)
天津商业大学学生实验报告开课实验室：信息专业实验室403 开课时间 2016 -3-2实验报告（4）在“选择数据源视图”窗口中，已默认选中xixin。
在数据源视图中，单击“浏览”按钮查（5）指定表类型。
3.浏览数据挖掘模型。
（1）在“数据挖掘设计器”中，选择“挖掘模型查看器”选项卡。
默认情况下是分类关系图，设计器显示10个分类，所有链接居中。
颜色深表示事例多，颜色浅表示事例少。
（2）当左边的“所有链接”向上滑动时，显示所有的链接。
其中深色灰线表示两个聚类的关联度强，浅色线表示两个聚类的关联度弱。
八、思考题1、将客户分为五类进行分析，找到最强关联的两个分类，分析其学历、收入、孩子数目、会员卡等情况。
答：首先将客户分为5类，进行如下操作：（6）查看最强链接，如图所示，可以知道最强链接是分类2和分类4.（8）分类剖面图如图所示。
（10）分类对比图如图所示。
（2）查看分类剖面图，分析教育情况，分类4的教育情况和分类2的教育情况如下图所示，可以对比出两个（6）分析孩子数目情况，如下图所示，分类4大多数是4个孩子，而分类2大多数是2（7）分析孩子数目情况，如图所示，可以看到分类2相比于分类4更有可能为3个孩子。
注1.每个实验项目一份实验报告。
2.实验报告第一页学生必须使用规定的实验报告纸书写，附页用实验报告附页纸或A4纸书写，字迹工整，曲线要画在坐标纸上，线路图要整齐、清楚（不得徒手画）。
3．实验教师必须对每份实验报告进行批改，用红笔指出实验报告中的错、漏之处，并给出评语、成绩，签全名、注明日期。
4.待实验课程结束以后，要求学生把实验报告整理好，交给实验指导教师，加上实验课学生考勤及成绩登记表（见附件2）、目录和学院统一的封面（见附件3）后，统一装订成册存档。
制表单位：设备处。
数据挖掘及商务智能总结
数据挖掘及商务智能总结第一章绪论什么是数据挖掘，什么是商业智能从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。
商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。
分类算法的评价标准召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库什么是数据仓库是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。
数据仓库的基本特征1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性第三章数据挖掘简介数据挖掘的一般功能1分类2估计3 预测4关联分类5聚类数据挖掘的完整步骤1理解数据与数据所代表的含义2获取相关知识与技术3整合与检查数据4取出错误或不一致的数据5建模与假设6数据挖掘运行7测试与验证所挖掘的数据8解释与使用数据数据挖掘建模的标准CRISP-CM跨行业数据挖掘的标准化过程第四章数据挖掘中的主要方法基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么1.决策树2.聚类3.Bayes分类4.有序规则5. 关联规则6.神经网络7.线性回归8. Logistic回归9. 时间序列10. 文本挖掘第五章数据挖掘与相关领域的关系数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下）32页处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。
数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。
相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的是方便企业用户的使用。
第六章SQL Server 2005中的商业智能商业智能（BI）的核心技术是什么数据仓库和数据挖掘第七章SQL Server 2005中的数据挖掘Microsoft SQL Server Management Studio提供了两个用于管理数据库项目（如脚本、查询、数据连接和文件）的容器是什么？1项目 2解决方案第八章SQL Server 2005的分析服务什么是UDM？统一维度模型第九章SQL Server 2005的报表服务什么是报表服务，其功能是一个基于服务器的完整平台，可创建、管理和交付传统报表和交互式报表。
数据挖掘与商务智能总结
第一章绪论什么是数据挖掘，什么是商业智能从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。
商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。
分类算法的评价标准召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库什么是数据仓库是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。
数据仓库的基本特征1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性第三章数据挖掘简介数据挖掘的一般功能1分类2估计3 预测4关联分类5聚类数据挖掘的完整步骤1理解数据与数据所代表的含义2获取相关知识与技术3整合与检查数据4取出错误或不一致的数据5建模与假设6数据挖掘运行7测试与验证所挖掘的数据8解释与使用数据数据挖掘建模的标准CRISP-CM跨行业数据挖掘的标准化过程第四章数据挖掘中的主要方法基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么1.决策树2.聚类3.Bayes分类4.有序规则5. 关联规则6.神经网络7.线性回归8. Logistic回归9. 时间序列10. 文本挖掘第五章数据挖掘与相关领域的关系数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下）32页处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。
数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。
相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的是方便企业用户的使用。
第六章SQL Server 2005中的商业智能商业智能（BI）的核心技术是什么数据仓库和数据挖掘第七章SQL Server 2005中的数据挖掘Microsoft SQL Server Management Studio提供了两个用于管理数据库项目（如脚本、查询、数据连接和文件）的容器是什么？1项目 2解决方案第八章SQL Server 2005的分析服务什么是UDM？统一维度模型第九章SQL Server 2005的报表服务什么是报表服务，其功能是一个基于服务器的完整平台，可创建、管理和交付传统报表和交互式报表。
商务智能与数据挖掘实验报告
商务智能与数据挖掘实验报告课程：商务智能与数据挖掘地点:L2607时间：2012年5月13日==Summary ====Detailed Accuracy By Class ===0.8241Weighted Avg. 0.885 =Confusion Matrix === ab<—classifiedas 14 31 a = N 0 91 b = Y minNumObj 2345Correctly Classified Instances23 22 23 23 (8&4615%)(84.6154%)(8&4615%)(88.4615%)由上表，可知minNumObj 为2时，准确率最高。
根据测试数集，利用准确率最高的模型得到的结果:PrecisionRecall F-McasurcROC AreaClass1 0.824 0.903 0.892 N ().75 1 0.857 0.892 Y0.9130.8850.8870.892Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances Kappa statistic Mean absolute error Root mean squared error Relative absolute error Root relative squared error Total Number of Instances 23 88.4615 % 311.5385 %0.7636 0.141 0.3255 30.7368 % 68.0307 % 26TP Rate 系统默认trees-J48决策树算法中minNumObj=2,得到如下结果FP Rate 0 ().176［制Weka Classifier Tree Visualizer: 11:22:13 ・ trees.J48 （旳帖02）［u> ］回j Tree View分析说明：在用J48对数据集进行分类时采用了10折交叉验证(Folds=10)来选择和评估模型，其中属性值有两个Y, No 一部分结果如下：Correctly Classified Instances 23 88.4615 %Incorrectly Classified Instances 3 11.5385 %===Confusion Matrix ==a b <— classified as14 31 a = N0 91 b = Y这个矩阵是说，原来是“Y”的实例，有14个被止确的预测为“Y”,有3个错误的预测成了原本是“NO”葩实例有0个被止确的预测成为“Y”，有9个正确的预测成了“N”。
商务智能实验报告
商务智能实验报告标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]《数据挖掘与商务智能实验》实验报告实验题目：数据挖掘的基本数据分析姓名：王俊学号：4指导教师：张大斌实验时间：2016年 11月 10日实验题纲：一、实验目的1）熟悉基本数据分析的处理流程。
2）进一步熟练掌握拍SPSS Modeler工具的操作。
二、实验内容内容一：数据的质量探索步骤1 建立数据流1)在“源”中通过拖入“Statistics”文件节点读入数据。
2)建立“类型”节点，并说明各个变量角色。
这里指定“流失”为目标变量。
3）选择“输出”选项卡中“数据审核”节点并将其连接到数据流的恰当位置，点击鼠标右键，在“质量”选项卡下，选择检测方法为平均值的标准差。
步骤2 结果输出实验结果输出如图所示。
图中蓝色部分表示输出变量取YES，即客户流失的样本数，可以看出，各个变量上流失客户的取值均不同。
内容二：基本描述分析这里分析的目标是对电信客户数据的基本服务、开通月数、免费部分和无线费用之间的相关系数以反映变量之间的相互关系。
步骤1 建立数据流选择“输出”选项卡中的“统计量”节点。
步骤2 设置相关参数1）双击“统计量”节点，进行相应的设置。
在“检查”框中添加开通月数、基本费用、免费部分和无线费用。
2）在“相关”框中添加年龄、收入和家庭人数。
如图所示。
3）在“相关设置”中，勾选“按重要性定义相关强度”。
如图所示。
计算结果如图所示。
可以看出，以“基本费用”为例，它与“年龄”和“收入”都有相关性，它们之间简单相关系数虽然为和，但从统计量的角度来看有95%以上的把握认为它们之间是非0相关。
“基本费用”与“家庭人数”呈负弱相关。
内容三：绘制散点图数值之间变量的相关性可以采用上一个实验，也可以通过散点图来直接观察，此次主要观察基本费用和年龄之间的相关性。
步骤1 构建数据流选择“图形”选项卡中的“图”节点。
步骤2 设置相关参数1）双击“图”节点，选择编辑菜单，进行参数窗口的设置。
《商务智能与数据挖掘》教学研究
２ ．课程开 设 背景 与意 义
从２０ ０ ９年 第 四届 全 国高 校 电子 商 务 专 业 建 设 工 作 会议 上 获悉 ， 京 大学 电子 商 务专 业偏 向技 术 与 管理 ， 南 安排 了 《 务智 商
３ ．研 究性 ｉ 设计 思想 果程
《 务 智 能 与 数 据 挖 掘 》 研 究 性 课 程 是 以 商 学生 为 中心 、教 师 为主导 ， 学 内容 注重 深度 ， 教
大 量 课 时采 用讨 论 式 、 启发 式教 学 和基 于 问题 的教 学 方 式 ， 激励 学 生 主动 学 习 ， 学 生 由被 把 动 的接 受者 转 变为 主动 的探究 者 。 《 务 智 能 与 数 据 挖 掘 》 课程 增 加 了研 究 商 性 内容 ， 期 布 置 一定 超 出 课堂 知 识 的 开放 式 定
Ｐ Ｒ ＯＮ Ｉ Ｅ Ｓ
Ｅ ＤＵＣＡＴＩ ｏＮ ｌ
商 务 智 能 与数 据挖 掘 教 学研 究
摘 要 ： 着物 联 网的 兴起 ， 务 智能 与数 据挖 掘逐 渐 成为 随 商
电子 商务 领 域 的研 究 和 应 用热 点 。 结合 本 校 电子 商 务 专 业 的特 点 ， 析 了 《 务 智 能 与 数 据 挖 掘》 课 程 开 设 的 背 景 和 意义 ， 分 商
（ 转 ７ 下 ｇ页 ）
随 着数据 挖掘 的研 究 进展 和 电子 商务 的行业 发展 ， 商务 智能 已成
进 行有效 的挖 掘 、 享和 利用 ， 共 以保持 电子 商 务企 业的 竞争 优势 。 在创 新性 思维 上得 到加 强 。 与传 统 教学 方 式相 比 ， 过研 究性 教 学 可 以培 养学 生 多方 通 面 的能 力 ， 括提 出 问题 与 分 析 问题 的 能 力、 团 队合 作的 精神 、 包
商务智能概论实验报告
商务智能概论实验报告商务智能，这个词听上去就像是高深莫测的科技语言，其实没那么复杂。
想象一下，你在公司里拼命工作，数据在你面前像一堆没头苍蝇似的飞来飞去。
每天面对那些枯燥的数字，真是让人头疼得想撞墙。
不过，别担心，商务智能就是为了让这一切变得简单易懂。
就像开车一样，明明有个导航系统帮你指路，结果你还非要用老式地图，那真是自找麻烦。
商务智能就像那台导航，帮你从繁琐的数据中找到方向，驾驭那些看似混乱的信息。
说到这里，咱们得先搞明白商务智能到底是个什么东西。
它可不是天上掉下来的仙丹，而是一个综合了数据分析、数据挖掘、数据可视化等一系列技术的大礼包。
你可以把它想成是一个强大的工具箱，里面有各种各样的工具，能帮你从大量的数据中提取出有价值的信息。
就像寻宝一样，你需要花点时间去翻找，才能找到那颗闪闪发光的宝石。
通过这些工具，你可以更好地了解市场、客户和竞争对手，简直就像一位智慧的顾问，让你在商战中始终占得先机。
我知道，有些人一听到“数据分析”就像看到数学题一样心慌。
但商务智能的魅力就在于它的直观和简单。
举个例子，很多商务智能工具都有那种炫酷的图表功能，数据一输入，瞬间变成五颜六色的饼图、柱状图。
看着这些图表，谁会再觉得数据乏味呢？就像在餐桌上，色香味俱全的菜肴总是能勾起人的食欲。
你看看这边的销售数据，哎呀，这个季度的销售额突然上升，想必是产品火了。
再看看那边的客户反馈，嘿，原来大家都在夸这个服务好，难怪生意越来越红火。
商务智能不仅能帮你看清大局，还是个好帮手呢。
想象一下，你作为一个小公司的老板，每天忙得像个陀螺，根本没时间关注每一个细节。
这时候，商务智能就像是你的得力助手，帮你监测销售趋势、客户行为，让你随时掌握公司的动态。
你只需要在工具上点点鼠标，数据就会乖乖地呈现在你面前。
真是省时省力，心里踏实得很。
有了这些数据支持，你在做决策时就能底气十足，不用再像过去那样摸着石头过河，生怕走错一步。
商务智能不仅仅是简单的图表和数据，它还有更深的意义。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验背景。
数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的、有价值的信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术越来越受到重视，被广泛应用于商业、科研、医疗等领域。
本次实验旨在通过数据挖掘技术，对给定的数据集进行分析和挖掘，从中发现有用的信息并进行分析。
二、实验目的。
本次实验的目的是通过数据挖掘技术，对给定的数据集进行分析和挖掘，包括数据的预处理、特征选择、模型建立等步骤，最终得出有用的信息并进行分析。
三、实验内容。
1. 数据预处理。
在本次实验中，首先对给定的数据集进行数据预处理。
数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，包括数据清洗、数据变换、数据规约等。
通过数据预处理，可以提高数据的质量，为后续的分析和挖掘奠定基础。
2. 特征选择。
在数据挖掘过程中，特征选择是非常关键的一步。
通过特征选择，可以筛选出对挖掘目标有用的特征，减少数据维度，提高挖掘效率。
本次实验将对数据集进行特征选择，并分析选取的特征对挖掘结果的影响。
3. 模型建立。
在数据挖掘过程中，模型的建立是非常重要的一步。
通过建立合适的模型，可以更好地挖掘数据中的信息。
本次实验将尝试不同的数据挖掘模型，比较它们的效果，并选取最优的模型进行进一步分析。
4. 数据挖掘分析。
最终，本次实验将对挖掘得到的信息进行分析，包括数据的趋势、规律、异常等。
通过数据挖掘分析，可以为实际问题的决策提供有力的支持。
四、实验结果。
经过数据预处理、特征选择、模型建立和数据挖掘分析，我们得到了如下实验结果：1. 数据预处理的结果表明，经过数据清洗和变换后，数据质量得到了显著提高，为后续的分析和挖掘奠定了基础。
2. 特征选择的结果表明，选取的特征对挖掘结果有着重要的影响，不同的特征组合会对挖掘效果产生不同的影响。
3. 模型建立的结果表明，经过比较和分析，我们选取了最优的数据挖掘模型，并对数据集进行了进一步的挖掘。
4. 数据挖掘分析的结果表明，我们发现了数据中的一些有意义的趋势和规律，这些信息对实际问题的决策具有重要的参考价值。
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。
商业智能数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告摘要随着大数据时代的到来，商业智能（BI）数据分析在企业决策中的作用日益凸显。
本报告通过对某企业进行深入的BI数据分析，旨在揭示企业运营中的关键问题，为企业提供科学合理的决策依据。
报告将从业务概述、数据收集与分析、关键指标解读、问题诊断与建议四个方面展开。
二、业务概述某企业成立于20XX年，主要从事某行业产品的研发、生产和销售。
经过多年的发展，企业已在国内市场占据一定份额，并逐步拓展海外市场。
近年来，企业面临市场竞争加剧、成本上升等多重压力，希望通过BI数据分析找出问题所在，提升企业竞争力。
三、数据收集与分析1. 数据来源本报告所涉及的数据来源于企业内部系统，包括销售系统、财务系统、人力资源系统等，共计10个系统。
数据时间范围为20XX年至20XX年，共计5年。
2. 数据处理为确保数据准确性，我们对原始数据进行以下处理：（1）清洗：去除重复、错误、异常数据；（2）整合：将不同系统数据整合为一个数据集；（3）转换：将非数值型数据转换为数值型数据；（4）标准化：对数值型数据进行标准化处理。
3. 数据分析工具本报告采用Python、SQL、Tableau等工具进行数据分析。
四、关键指标解读1. 销售业绩（1）销售额：20XX年至20XX年，企业销售额呈上升趋势，但增速逐年放缓。
尤其在20XX年，销售额同比增长仅3.2%，创五年新低。
（2）销售增长率：20XX年至20XX年，企业销售增长率逐年下降，从20XX年的15.6%降至20XX年的3.2%。
2. 成本费用（1）成本率：20XX年至20XX年，企业成本率逐年上升，从20XX年的85.6%上升至20XX年的91.2%。
（2）费用率：20XX年至20XX年，企业费用率波动较大，20XX年达到最高点，为15.2%，20XX年降至10.6%。
3. 盈利能力（1）毛利率：20XX年至20XX年，企业毛利率逐年下降，从20XX年的20.8%降至20XX年的12.3%。
商务智能实验五
计算机科学与技术学院实验报告实验步骤:聚类分析在这里, 依然使用之前给出的bank-data.arff数据集进行聚类分析的实验, 使用最常见的K均值（K-means）算法。
下面简单描述一下K均值聚类的步骤:1)K均值算法首先随机的指定K个簇中心。
然后:2)将每个实例分配到距它最近的簇中心, 得到K个簇；计分别计算各簇中所有实例的均值, 把它们作为各簇新的簇中心。
重复1)和2), 直到K个簇中心的位置都固定, 簇的分配也固定。
步骤一: 数据预处理K均值算法只能处理数值型的属性, 遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。
Weka将自动实施这个分类型到数值型的变换, 而且Weka会自动对数值型的数据作标准化。
因此, 对于原始数据“bank-data.arff”, 此处的预处理只是删去属性“id”, 修改属性“children”为分类型。
这样得到的数据文件另存为“bank-data_cluster.arff”。
步骤二: 进行聚类配置用“Explorer”打开刚才得到的“bank-data_cluster.arff”, 并切换到“Cluster”。
点“Choose”按钮选择“SimpleKMeans”, 这是Weka中实现K均值的算法。
点击旁边的文本框, 修改“numClusters”为6, 说明希望把这600条实例聚成6类, 即K=6。
下面的“seed”参数是要设置一个随机种子, 依此产生一个随机数, 用来得到K均值算法中第一次给出的K个簇中心的位置。
不妨暂时让它就为10。
选中“Cluster Mode”的“Use training set”, 点击“Start”按钮, 观察右边“Clusterer output”给出的聚类结果。
也可以在左下角“Result list”中这次产生的结果上点右键, “View in separate window”在新窗口中浏览结果。
关联规则挖掘步骤一: 数据预处理打开数据集“bank-data.arff”后, 需要去除ID属性, 方法参照之前的实验内容；此外, 由于在这次关联规则挖掘中采用的是Apriori算法, 该算法不支持连续的数值型属性, 所以需要将bank-data中关于age、income两个属性离散化。
天津商业大学商务智能实验报告3
天津商业大学学生实验报告开课实验室：信息专业实验室403 开课时间 2016 -3-2实验报告
（5）指定表类型。
注1.每个实验项目一份实验报告。
2.实验报告第一页学生必须使用规定的实验报告纸书写，附页用实验报告附页纸或A4纸书写，字迹工整，曲线要画在坐标纸上，线路图要整齐、清楚（不得徒手画）。
3．实验教师必须对每份实验报告进行批改，用红笔指出实验报告中的错、漏之处，并给出评语、成绩，签全名、注明日期。
4.待实验课程结束以后，要求学生把实验报告整理好，交给实验指导教师，加上实验课学生考勤及成绩登记表（见附件2）、目录和学院统一的封面（见附件3）后，统一装订成册存档。
制表单位：设备处。
商务智能实验7报告
《数据挖掘与商务智能实验》实验报告实验题目：统计分析：逻辑回归：王俊学号：4指导教师：大斌实验时间：2016.11.092016年11月10日实验题纲：一、实验目的1）了解和熟悉SPSSModeler及其相关知识。
2）掌握SPSSModeler工具建立多项Logistic回归的方法。
3）学会运用SPSSModeler进行多项Logistic回归的容。
二、实验容本实验采用的数据源来自文件Brand.sav。
该数据集的变量分别是不同性别（x2，1为男，2为女）、三种职业（x1）顾客选购三种品牌（x3）的数据。
本实验主要探讨的例子说明多项Logistic回归的操作和意义。
三、实验步骤与结果步骤1构建多项式Logistic回归数据流1）通过“Statistic文件”节点读入文件名为Brand.sav的数据。
2）数据流中添加“类型”节点。
3）在“建模”模块下选择“Logistic”节点连接在数据流的恰当位置。
步骤2设置相关参数1）右击“类型”节点，将x3设置为目标，其他保持不变，如图所示。
2）右击“Logistic”节点，在模型下，将使用分区数据勾选为“无”，采用的过程选择“多项式”，“多项式过程”中“方法”采用“进入法”，其他保持不变，如图所示。
步骤3结果运行本例的计算结果如图所示。
结果包含两个回归方程。
以第三种职业作为职业的参照水平，以女性作为性别的参照水平，研究对象是选择第一品牌的概率与第三品牌概率之比的自然对数。
当性别相同时，第一种职业的比数自然对数比第三种职业（参照水平）平均减少了1.315，第一种职业是第三种职业的0.269倍。
第一种职业选择第一品牌的倾向不如第三种职业，且统计显著，第一种职业选择第一品牌的倾向性与第三种职业有显著差异。
当职业相同时，男性的比数自然对数比女性（参照水平）平均多0.747个单位，男性是女性的2.112倍。
男性较女性更倾向选择第一品牌，且统计表明，男性选择第一品牌的倾向性与女性有显著差异。
商务智能实训实验报告
商务智能实训实验报告组长：李承冲2012211195组员：姜俏南2012211172刘启丽2012211171贾晓锋2012211173王昱2012211194陆为2012211180一、BP算法.................................................................................................................................. - 0 -1.算法介绍........................................................................................................................... - 0 -2.BP网络的解析步骤.......................................................................................................... - 2 -3.运行的可视结果............................................................................................................... - 3 -4.算法特点分析................................................................................................................... - 4 -5.发展趋势........................................................................................................................... - 5 -6.参考文献........................................................................................................................... - 5 -二、Apriori算法 .......................................................................................................................... - 5 -1.算法介绍........................................................................................................................... - 5 -2.算法流程........................................................................................................................... - 5 -3.运行的可视结果............................................................................................................... - 6 -4.最新改进或最新应用情况............................................................................................... - 8 -5.参考文献列表................................................................................................................... - 8 -三、Bays算法............................................................................................................................. - 9 -1.算法介绍........................................................................................................................... - 9 -2.伪代码及流程................................................................................................................... - 9 -3.运行的可视结果............................................................................................................. - 10 -4.最新改进及最新应用情况............................................................................................. - 11 -5.参考文献列表................................................................................................................. - 11 -四、ID3算法 ............................................................................................................................. - 12 -1.算法介绍......................................................................................................................... - 12 -2.流程................................................................................................................................. - 12 -3.运行的可视结果............................................................................................................. - 12 -4.不足及改进思路............................................................................................................. - 12 -5.参考文献列表................................................................................................................. - 13 -五、kNN算法............................................................................................................................ - 13 -1.算法介绍......................................................................................................................... - 14 -2.算法流程......................................................................................................................... - 14 -3.运行的可视结果............................................................................................................. - 14 -4.算法特点分析................................................................................................................. - 15 -5.最新改进或最新应用情况............................................................................................. - 15 -六、K均值算法....................................................................................................................... - 16 -1.算法介绍......................................................................................................................... - 16 -2.流程................................................................................................................................. - 16 -3.运行的可视结果............................................................................................................. - 17 -4.最新改进或最新应用情况............................................................................................. - 20 -5.参考文献列表................................................................................................................. - 20 - 附录 ............................................................................................................................................ - 20 -1.BP算法代码.................................................................................................................... - 21 -2.Apriori算法代码.......................................................................................................... - 51 -3.B ays算法代码................................................................................................................ - 60 -4.ID3算法代码.................................................................................................................. - 90 -5.kNN算法代码.................................................................................................................. - 99 -6.K均值算法代码............................................................................................................ - 102 -一、BP 算法1.算法介绍典型的BP 网络分为三层（图4.4），即输入层、隐含层和输出层。
数据挖掘实验报告(两篇)2024
引言概述：数据挖掘是一项广泛应用于各个行业的技术，通过对大数据的处理和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
本文是数据挖掘实验报告（二），将对具体的数据挖掘实验进行详细的阐述和分析。
本实验主要聚焦于数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤，以增加对实验过程和结果的理解，提高实验的可靠性和准确性。
通过实验结果的分析和总结，可以帮助读者更好地理解数据挖掘的方法和技术，并为实际应用提供参考和指导。
正文内容：1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和异常值等数据问题，以确保数据的质量和准确性。
在本实验中，我们采用了多种方法对数据进行预处理。
其中包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
具体的操作包括了数据去重、数据标准化、缺失值的填补和异常值的处理等。
2. 特征选择特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它的目的是从原始数据中选择出对问题解决有价值的特征。
在本实验中，我们通过使用相关性分析、方差选择和递归特征消除等方法，对原始数据进行特征选择。
通过分析特征与目标变量之间的关系，我们可以得出最有价值的特征，从而减少计算复杂度和提高模型准确性。
3. 模型建立模型建立是数据挖掘实验的核心步骤之一。
在本实验中，我们采用了多种模型进行建立，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
具体而言，我们使用了ID3决策树算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法等进行建模，并通过交叉验证和网格搜索等方法选择最佳的模型参数。
4. 模型评估模型评估是对建立的模型进行准确性和可靠性评估的过程。
在本实验中，我们采用了多种评估指标进行模型评估，包括准确率、召回率、F1分数等。
通过对模型的评估，我们可以得出模型的准确性和可靠性，并进一步优化模型以达到更好的效果。
5. 结果分析与总结总结：本文是对数据挖掘实验进行详细阐述和分析的实验报告。
通过对数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤的分析和总结，我们得出了对数据挖掘方法和技术的深入理解。
数据挖掘与商业智能应用效果评估与优化工作总结
数据挖掘与商业智能应用效果评估与优化工作总结一、引言在过去的一年里，我作为数据挖掘与商业智能团队的一员，参与了多个项目的数据挖掘与商业智能应用的开发与优化工作。
通过对这些项目的总结与分析，我认为我们团队在数据挖掘与商业智能领域取得了一定的成绩。
本文将对这一年来的工作进行总结，并探讨如何进一步提升数据挖掘与商业智能应用的效果。
二、项目一：用户行为分析与个性化推荐系统在这个项目中，我们通过对用户行为数据进行挖掘，建立了一个强大的个性化推荐系统。
通过分析用户的浏览历史、购买记录、喜好等数据，我们能够准确地预测用户的兴趣，并给用户提供相关的推荐内容。
在经过一段时间的试运行后，该系统的效果得到了用户的普遍认可，并取得了较好的商业效益。
然而，该项目仍然存在一些问题。
首先，我们的数据挖掘算法在某些特定情况下存在一定的误差，导致推荐结果不够准确。
其次，在高峰时段，系统的响应速度较慢，需要进一步进行性能优化。
因此，我们计划在接下来的一年里，通过不断地改进算法，并进行系统的性能优化，提升个性化推荐系统的效果。
三、项目二：市场营销策略与智能决策支持系统在这个项目中，我们通过对市场数据进行挖掘，分析顾客的购买行为、消费偏好以及市场趋势等，为决策者提供决策支持。
在过去的一年里，我们团队成功的开发了一个智能决策支持系统，帮助企业在市场竞争中获得更大的优势。
然而，该项目在实际应用中还存在一些不足之处。
首先，我们的数据源较为有限，需要进一步扩大数据覆盖范围，以提供更全面的数据支持。
其次，目前系统在短期市场动态变化的响应方面还有待提高。
因此，我们计划在未来的一年里，加强与各大数据提供商的合作，进一步完善数据源，以及改进算法，提升系统的智能化程度。
四、项目三：欺诈检测系统在这个项目中，我们通过对大量交易数据进行挖掘，构建了一个高效的欺诈检测系统，可以帮助企业及时发现与防范各类欺诈行为。
该系统经过一段时间的实际应用后，取得了显著的效果，帮助企业减少了不必要的损失。
商务智能与数据挖掘
伴随着以电子商务为特征的新经济逐步走向成熟，企业需要处理的数据量越来越多，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，已经从点(单台机器)，线(局域网)发展到面(网络)，甚至到因特网全球信息系统。
近年来商业条码的推广，企业和政府交易的管理，以及数据采集工具的发展，都提供了巨大规模的数据，在商业管理，政府部门和工业数据处理等领域中应用了数以百万计的数据库。
对于企业来源，这些数据一方面来自与客户间的交易记录，另外，还可能来自企业内部的管理或生产系统，以及从其他途径搜集到的市场信息、协作伙伴和竞争对手的信息等。
企业急切地希望通过快速处理这些数据获得有利于企业进一步发展的决策依据，而是否能够最大限度地使用信息资源来管理和影响企业决策流程，将决定企业是否能拥有最大程度的竞争优势。
比如：从吸引新客户和保持老的客户角度来说，您将可以针对以下情况作出正确的决策：哪一类顾客给企业带来最大的利润，企业应该怎样加强和这类顾客的联系？怎样才能提高顾客整体满意程度？哪一类产品与服务结合得最成功，而他所面向的客户群又是哪些？事实上，很多企业具备了回答以上问题的数据积累，但是从这些数据中发现规律以回答以上问题却是很困难的事，企业面临的真正挑战是如何从中挖掘出潜在的商机。
目前，大多数企业只利用了很少的数据资源用于统计汇总，而余下的数据资源则不断随时间增长，成为一座含金量很高、但是被忽略了的矿山。
而商务智能(BI)则可以通过对这些数据的分析提出企业战略性决策的依据。
使得您手头掌握的有关商务、顾客、合作伙伴以及运作的有用情报越多，您就越能做出明智的决策，提高竞争能力。
商务智能（BI）是指将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。
它允许用户查询和分析数据库可以得出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。
其中的报告、在线分析处理和数据挖掘等工具从不同的层面帮助企业实现这个目标。
从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基本功能包括个性化的信息分析、预测、辅助决策。
数据挖掘与商业智能实习报告
数据挖掘与商业智能实习报告通过学习和实习，我对数据挖掘和商业智能有了更深入的了解和实践。
在实习期间，我主要参与了公司的数据挖掘项目，以及商业智能的应用和分析。
本文将详细介绍我的实习内容和所学到的一些经验和技能。
1. 项目背景在实习开始前，我对数据挖掘和商业智能的理论知识有了一定的了解，但在实践中缺乏经验。
因此，我希望通过这次实习，能够亲身参与真实项目，掌握实际应用技巧。
公司在实习期间安排了我参与一个销售数据挖掘项目，旨在通过对销售数据的分析来提高销售业绩。
2. 项目流程项目开始时，我首先与项目组成员进行了详细的讨论，了解了项目的业务背景和目标。
然后，我们共同确定了项目的需求，明确了数据挖掘的目标和方向。
接下来，我开始收集项目所需的数据，并进行数据清洗和预处理。
这个过程中，我学到了数据清洗的重要性，以及如何处理缺失值和异常值。
3. 数据分析清洗完数据后，我开始进行数据分析。
首先，我使用统计方法对销售数据进行了描述性分析，了解了数据的分布和特征。
然后，我使用数据挖掘算法进行模型建立和训练。
通过对比不同算法的结果，我选择了最合适的算法进行模型优化，并对模型进行了评估和调整。
4. 商业智能应用在数据分析的基础上，我开始将结果应用于商业智能。
通过可视化技术，我将数据分析结果转化为易于理解和传达的图表和报表。
这些报表可以帮助业务部门更好地了解销售情况，为决策提供参考。
同时，我学到了数据可视化的重要性，以及如何设计有效的可视化图表。
5. 经验总结通过这次实习，我收获了很多经验和技能。
首先，我对数据挖掘和商业智能有了更深入的理解。
其次，我掌握了数据清洗、模型建立和商业智能应用等相关技术和方法。
最后，我学到了如何与团队合作，并且在项目中解决实际问题的能力。
总结起来，这次实习为我提供了宝贵的机会，让我将理论知识转化为实际能力。
通过参与项目，我不仅掌握了数据挖掘和商业智能的相关技术，也学会了与团队合作和解决实际问题的能力。