数据挖掘实验三
数据挖掘实验指导书
《数据仓库与数据挖掘》实验指导书主编张磊审校2012-1-11目录实验报告模板 (1)实验一、SSIS教程1-3课 (3)实验二、SSAS教程1-3课 (5)实验三、数据挖掘教程 (10)实验报告模板见下页。
青岛大学实验报告年月日姓名系年级组别同组者科目题目仪器编号[注：下面空白处明确实验目的、内容和要求，简要概括实验过程，适量拷屏部分关键界面放到实验报告中，评价最终结果是否正确，记录实验过程遇到的问题及解决结果，简单总结心得体会。
必要时加页，每个实验报告1-3页篇幅为宜。
]实验一、SSIS教程1-3课实验目的：采用SQL Server 2005的Integration Service，熟悉ETL工具的功能和使用方法实验内容：结合教材的ETL知识，打开SQL Server 2005的SSIS教程，按教程步骤完成1-3课，4学时，其中第1课2学时，第2、3课2学时。
实验要求：每次实验课结束前5分钟关闭SQL Server Business Intelligence Development Studio和SQL Server Management Studio，将项目文件夹拷贝到U盘或压缩后发到自己邮箱保存起来，以便下次实验课可以继续往下做或最后上交。
每次实验课开始时先使用SQL Server Configuration Manager启动必需的SQL Server 服务。
按时完成实验内容，整理实验报告。
实验说明：注意SQL Server 2005与SQL Server 2000的差异，如“框架”，访问表时必须使用框架名来限定，如SalesOrders.Employee；注意因中文教程是由英文教程翻译而来，所以有些地方出现名称翻译不足（即软件界面上是中文而教程中是英文）或过翻译（即软件界面上是英文而教程中是中文），因为大家懂英文所以这点应该不成问题；注意因为我们安装的SQL Server不是采用默认实例名（而是DWDM），而教程中假设的是采用默认实例名，所以有些地方的配置受到影响，需要进行更改；注意解决方案、项目和项的区别：解决方案可以包含多个项目；每个项目包含一个或多个项；按下图打开SSIS教程，做的过程中，注意以下问题：（1）创建的项目放到一个方便找到的自定义文件夹中以便每次下课时可以拷贝带走（2）第1课的“添加和配置平面文件连接管理器”步骤中的“重新映射列数据类型”部分，将【但现在，请不要进行任何更改，单击“取消”返回“平面文件连接管理器编辑器”对话框的“高级”窗格，查看建议的列数据类型。
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。
数据挖掘实验(实验三-七)
实验三关联规则1. 实验目标•使用SSAS进行关联规则挖掘实验2. 实验要求（1）按“实验内容”完成操作，并记录实验步骤；（2）回答“问题讨论”中的思考题，并写出本次实验的心得体会；（3）完成实验报告。
3. 实验内容生成市场篮方案。
Adventure Works 的市场部希望改进公司的网站以促进越区销售。
在更新网站之前，需要根据客户的在线购物篮中已有的其他产品创建一个可预测客户购买需求的数据挖掘模型。
这些预测还有助于市场部将可能被集中购买的项统一放置在网站的一个位置上。
通过实验，创建关联规则模型，可预测可能出现在购物篮中的其他项或客户想要放入购物篮的项。
4. 实验步骤(1) 创建市场篮挖掘模型结构1.在Business Intelligence Development Studio 的解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”，再选择“新建挖掘结构”。
此时，系统将打开数据挖掘向导。
2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择定义方法”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“选择数据挖掘技术”页的“您要使用何种数据挖掘技术?”下，选中“Microsoft 关联规则”，再单击“下一步”。
“选择数据源视图”页随即显示。
默认情况下，“可用数据源视图”下的Adventure Works DW 为选中状态。
5.单击“下一步”。
6.在“指定表类型”页上，选中vAssocSeqOrders表旁的“事例”复选框，选中vAssocSeqLineItems表旁边的“嵌套”复选框，再单击“下一步”（注意先在视图中建立两个表之间的关联）。
如下图所示视图的内容显示7.如下图设置输入输出列或多维如下8.“指定定型数据”页上，LineNumber旁边的“键”和ordernumber设为键。
9.选中Model列旁边的“输入”和“可预测”复选框。
单击“下一步”。
10.在“指定列的内容和数据类型”页上，单击“下一步”。
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。
河北工业大学数据挖掘实验报告
实验一数据预处理一、实验目的1、熟悉 VC++编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。
2、浏览拟被处理的的数据，发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致性等，针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。
3、用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功能。
4、调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据，选择适于全局优化的参数。
5、写出实验报告。
二、实验原理1、数据预处理现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰，为提高数据质量进而提高挖掘结果的质量，产生了大量数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。
这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
2、数据清理数据清理例程通过填写遗漏的值，平滑噪音数据，识别、删除离群点，并解决不一致来“清理”数据。
3、数据集成数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据立方体。
4、数据变换通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
5、数据归约使用数据归约可以得到数据集的压缩表示，它小得多，但能产生同样（或几乎同样的）分析结果。
常用的数据归约策略有数据聚集、维归约、数据压缩和数字归约等。
三、实验内容和步骤1、实验内容1、用VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功能，并在实验报告中写出主要的预处理过程和采用的方法。
2、产生清洁的、一致的、集成的数据。
3、在试验报告中写明各主要程序片段的功能和作用。
2、实验步骤1）仔细研究和审查数据，找出应当包含在你分析中的属性或维，发现数据中的一些错误、不寻常的值、和某些事务记录中的不一致性。
2）进行数据清理，对遗漏值、噪音数据、不一致的数据进行处理。
例如：1、日期中的缺失值可以根据统一的流水号来确定。
2、购买的数量不能为负值。
生物数据挖掘聚类分析实验报告
实验三 聚类分析一、实验目的1. 了解典型聚类算法2. 熟悉聚类分析算法的思路与步骤3. 掌握运用Matlab 对数据集做聚类分析的方法二、实验内容1. 运用Matlab 对数据集做K 均值聚类分析2. 运用Matlab 对数据集做基于密度的聚类分析三、实验步骤1.写出对聚类算法的理解聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster ）分析是由若干模式（Pattern ）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement ）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。
在进行聚类分析时，出于不同的目的和要求，可以选择不同的统计量和聚类方法。
2.写出K-means 算法步骤通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标函数最大化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立。
具体步骤如下：(1)首先，随机选取k 个对象作为初始的k 个簇的质心；(2)然后，将其余对象根据其与各个簇质心的距离分配到最近的簇；(3)再要求形成的簇的质心。
这个迭代重定位过程不断重复，直到目标函数最小化为止。
设p 表示数据对象，i c 表示 簇i C 的均值，通常采用的目标函数形式为平法误差准则函数： 21||||∑∑=∈-=k i C p i i c p E （欧几里得距离）3.写出DBSCAN 算法步骤与均值漂移聚类类似，DBSCAN 也是基于密度的聚类算法。
具体步骤如下：（1）首先确定半径r 和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为中心，r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints，如果大于或等于minPoints则改点被标记为central point,反之则会被标记为noise point。
数据仓库与数据挖掘实验三(数据挖掘)
一、实验内容和目的目的：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会员卡选择模式。
请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将Member_Card 成员的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。
然后选择人口统计特征列表，算法将从中确定模式：婚姻状况、年收入、在家子女数和教育程度。
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设计新的会员卡，使其适应申请各类会员卡的客户类型。
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、实验原理知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。
KDD过程定义为：KDD是从数据集中识别出有效出、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的高级处理过程。
KDD过程可以概括为3部分：数据准备（data preparation），数据挖掘及结果的解释和评估（interpretation & evaluation）。
数据挖掘的对象主要是关系数据库和数据仓库，这是典型的结构化数据。
随着技术的发展，数据挖掘对象逐步扩大到半结构化或非结构化数据，这主要是文本数据、图像与视频数据以及Web数据等。
数据挖掘任务有6项：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测。
数据挖掘方法是由人工智能、机器学习的方法发展而来，结合传统的统计分析方法、模糊数学方法以及科学计算可视化技术，以数据库为研究对象，形成了数据挖掘方法和技术。
数据挖掘方法和技术可以分为6大类：1．归纳学习的信息论方法：ID3等方法（决策树方法）、IBLE方法（决策规则树方法）2．归纳学习的集合论方法：粗糙集（rough set）方法、关联规则挖掘、覆盖正例排斥反例方法、概念树方法。
数据挖掘实验三
实验三设计并构造AdventureWorks数据仓库实例【实验要求】在SQL Server平台上，利用AdventureWorks数据库作为商业智能解决方案的数据源，设计并构造数据仓库，建立OLAP口数据挖掘模型，并以输出报表的形式满足决策支持的查询需求。
【实验内容】步骤1:需求分析：以决策者的视角分析和设计数据仓库的需求；步骤2:根据所设计的需求，确定本数据仓库的主题和主题与边界；步骤3:设计并构造逻辑模型；步骤4：进行数据转换和抽取，建立数据仓库：创建数据源，，建立OLAF和挖掘模型，使用多维数据集进行分析，建立数据挖掘结构和数据挖掘模型，创建报表。
【实验平台】Win7 操作系统，SQL Server 2005【实验过程】一、创建Analysis Services 项目1. 打开Busin ess In tellige nee Developme nt 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”。
〒Q x-：AdventureWorksJ易卿漓集比堆sF- Q ftfi［逊二、创建数据库和数据源1. 运行AdventureWorks sql server 2005 示例数据库.msi，然后用SQL Server Management Studio 附加数据库AdventureWorks_Data.mdf 。
(1)运行AdventureWorks sql server 2005 示例数据库.msi(2)田SQL ServerManagements c d i o m s口」酩鲁幣aSQLserve 『2005P B T•!」■-.VWndhwsSow systemnJ-dWIN ・NBFtE2LQBAA ”wo (SQLsmrv吧g a田一田■«HI M S^D K SZ S5:汞B i jSI-3WWEs ns s s .S M …*Ir T nu2E・ITT:;Hsn Bcl ^tasssKi?*■WIH.HEREZSBKC^WO-J i - 3SS 3-L'5爵第一宁«nLB Bool. L md.¥20££ k 『trfLoctL Fogr-ulF1.H蛊■L ?o enJ13.蛊 E66j+■ V Cum吕 Til.盅R.1L n r*蛊E LEKP LLTR+ k・L oro seeail.匚ps-lm+ I ?d-o w ^of f ig I L Fsroil 。
数据挖掘实验指导书
《商务数据分析》实验指导书（适用于国际经济与贸易专业）江西财经大学国际经贸学院编写人：戴爱明目录前言 (1)实验一、SPSS Clementine 软件功能演练 (5)实验二、SPSS Clementine 数据可视化 (9)实验三、决策树C5.0 建模 (17)实验四、关联规则挖掘 (30)实验五、聚类分析（异常值检测） (38)前言一、课程简介商务数据分析充分利用数据挖掘技术从大量商务数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。
数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，因此，数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。
另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。
数据挖掘有机结合了来自多学科技术，其中包括：数据库、数理统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理、空间数据分析等，这里我们强调商务数据分析所处理的是大规模数据，且其算法应是高效的和可扩展的。
通过数据分析，可从数据库中挖掘出有意义的知识、规律，或更高层次的信息，并可以从多个角度对其进行浏览察看。
所挖掘出的知识可以帮助进行商务决策支持。
当前商务数据分析应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行等方面。
二、课程的任务和实验的教学目标课程编号：课程属性：专业任选课实验学时：8适用专业：国际经济与贸易先修课程：数据库技术、概率论与数理统计、统计学《商务数据分析》是一门理论和实践相结合的课程，其上机实验的目的主要是实现数据挖掘的主要算法，训练学生实际动手进行数据挖掘设计和软件应用的能力，加深对数据挖掘相关概念和算法的理解。
数据挖掘实验报告三
实验三一、实验原理K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
算法原理：(1) 随机选取k个中心点；(2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；(3) 更新中心点为每类的均值；(4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变.空间复杂度o(N)时间复杂度o(I*K*N)其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数二、实验目的：1、利用R实现数据标准化。
2、利用R实现K-Meams聚类过程。
3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。
三、实验内容依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。
对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。
编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数四、实验步骤1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。
2、确定要探索分析的变量3、利用R实现数据标准化。
4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。
五、实验结果客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数六、思考与分析使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。
kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。
这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇.1.与层次聚类结合经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果粗的数目，并找到一个初始聚类，然后用迭代重定位来改进该聚类。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告数据挖掘是一门涉及发现、提取和分析大量数据的技术和过程，它可以揭示出隐藏在数据背后的模式、关系和趋势，对决策和预测具有重要的价值。
本文将介绍我在数据挖掘实验中的一些主要收获和心得体会。
实验一：数据预处理在数据挖掘的整个过程中，最重要的一环就是数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，目的是为了提高数据的质量和可用性。
首先，我对所使用的数据集进行了初步的观察和探索。
发现数据集中存在着一些缺失值和异常值。
为此，我使用了一些常见的缺失值处理方法，如均值替代、中值替代和删除等。
对于异常值，我采用了离群值检测和修正等方法，使得数据在后续的分析过程中更加真实可信。
其次，我进行了数据集成的工作。
数据集合并是为了整合多个来源的数据，从而得到更全面和综合的信息。
在这个过程中，我需要考虑数据的一致性和冗余情况。
通过采用数据压缩和去重等技术，我成功地完成了数据集成的工作。
接着，我进行了数据转换的处理。
数据转换是为了将原始的数据转换成适合数据挖掘算法处理的形式。
在这个实验中，我采用了数据标准化和归一化等方法，使得不同属性之间具备了可比性和可计算性，从而便于后续的分析过程。
最后，我进行了数据规约的操作。
数据规约的目的在于减少数据的维数和复杂度，以提高数据挖掘的效果。
在这个阶段，我采用了主成分分析和属性筛选等方法，通过压缩数据集的维度和减少冗余属性，成功地简化了数据结构，提高了挖掘效率。
实验二：关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的一种方法，它用于发现数据集中项集之间的关联关系。
在这个实验中，我使用了Apriori算法来进行关联规则的挖掘。
首先，我对数据进行了预处理，包括数据清洗和转换。
然后，我选择了适当的最小支持度和最小置信度阈值，通过对数据集的扫描和频繁项集生成，找出了数据集中的频繁项集。
接着，我使用了关联规则挖掘算法，从频繁项集中挖掘出了具有一定置信度的关联规则。
在实验过程中，我发现挖掘出的关联规则具有一定的实用性和可行性。
数据挖掘实验三汇总
实验三设计并构造AdventureWorks数据仓库实例【实验要求】在SQL Server 平台上，利用AdventureWorks数据库作为商业智能解决方案的数据源，设计并构造数据仓库，建立OLAP和数据挖掘模型，并以输出报表的形式满足决策支持的查询需求。
【实验内容】步骤1：需求分析：以决策者的视角分析和设计数据仓库的需求；步骤2：根据所设计的需求，确定本数据仓库的主题和主题与边界；步骤3：设计并构造逻辑模型；步骤4：进行数据转换和抽取，建立数据仓库：创建数据源，，建立OLAP和挖掘模型，使用多维数据集进行分析，建立数据挖掘结构和数据挖掘模型，创建报表。
【实验平台】Win7操作系统，SQL Server 2005【实验过程】一、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”。
二、创建数据库和数据源1.运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi，然后用SQL Server Management Studio 附加数据库AdventureWorks_Data.mdf 。
(1)运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi(2)用SQL Server Management Studio附加数据库AdventureWorks_Data.mdf2.在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源”文件夹，然后选择“新建数据源”。
3.在“欢迎使用数据源向导”页面中，单击“下一步”按钮。
4.在“选择如何定义连接”页上，单击“新建”向Adventure Works 数据库中添加连接。
数据挖掘实验报告数据准备+关联规则挖掘+分类知识挖掘
数据挖掘实验报告数据准备+关联规则挖掘+分类知识挖掘数据挖掘实验报告班级学号姓名课程数据挖掘实验名称实验⼀：数据准备实验类型实验⽬的：（1）掌握利⽤⽂本编辑软件⽣成ARFF⽂件的⽅法；（2）掌握将EXCEL表格⽂件转换为ARFF⽂件的⽅法；（3）掌握数据的预处理⽅法。
实验要求：（1）将下列表格中的数据利⽤⽂本编辑软件⽣成ARFF⽂件：姓名出⽣⽇期性别婚否⼯资职业信⽤等级黄⼤伟1970.05.08 男3580 教师优秀李明1964.11.03 男是4850 公务员优秀张明明1975.03.12 ⼥是职员优秀覃明勇1981.07.11 男是2980 职员良好黄燕玲1986.05.08 ⼥否2560 ⼯⼈⼀般表中没有填上的数据为缺失数据。
请列出你编辑ARFF⽂件并在WEKA中打开该⽂件。
（2）将EXCEL表格⽂件“bankdata.xls”转换为ARFF⽂件的⽅法,并将它另存为ARFF⽂件“bankdata.arff”, 在WEKA中打开该⽂件，写出操作过程。
（3）数值属性的离散化：在WEKA中打开ARFF⽂件“bankdata.arff”，对属性“age”和“income”分别按等宽分箱和等深分箱进⾏离散化为三个箱。
给出分箱的结果。
实验结果：(1) @relation book1@attribute 姓名{黄⼤伟,'李明',张明明,覃明勇,黄燕玲}@attribute 出⽣⽇期{1970.05.08,1964.11.03,1975.03.12,1981.07.11,1986.05.08}@attribute 性别{男,⼥}@attribute 婚否{是,否}@attribute ⼯资numeric@data黄⼤伟,1970.05.08,男,?,3580李',1964.11.03,男,是,4850张明明,1975.03.12,⼥,是,?覃明勇,1981.07.11,男,是,2980黄燕玲,1986.05.08,⼥,否,2560（2）先把bankdata.xls转化为CSV⽂件格式得到bankdata.csv,再在WEKA中打开，再另存为ARFF格式，就可以得到bankdata.arff。
数据挖掘实验报告
机器学习与数据挖掘实验报告一、第一部分: 实验综述二、实验工具介绍三、WEKA是新西兰怀卡托大学开发的开源项目, 全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis）。
WEKA是由JAVA编写的, 它的源代码可通过/ml/weka/得到, 是一款免费的, 非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。
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。
数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题, WEKA的出现使得数据挖掘无需编程即可轻松搞定。
四、实验环境搭建在PC机上面安装java运行环境即JDK环境, 然后安装WEKA。
三、实验目的（1）探索数据集大小与C4.5模型的精度之间的关系。
（2）探索属性的个数对数据集大小与C4.5模型精度之间关系的影响。
四、实验理论依据测试分类模型精度的方法依据如下表所示。
Accuracy=(a+d)/(a+b+c+d)五、实验思路（1）为探索数据集大小与C4.5模型精度之间的关系, 采用实例数据集的训练集进行测试。
对数据集进行多次筛选采样, 通过移除不同百分比的数据实例形成大小的训练集（wake设置为Filter.filters.unsupervised.instance.RemovePercentage）, 在分类测试中采用use training set 方法进行测试, 并记录测试模型的精度, 在实验过程中不改变属性值得个数。
换用不同的数据集, 重复该实验过程, 并记录实验结果, 最后进行实验分析总结得出实验结论。
（2）为探索属性的个数对数据集大小与C4.5模型精度之间关系的影响, 使用一个数据集, 采用一个带筛选器的分类器。
对该数据集的属性进行随机抽样筛选, 并对处理后的训练集进行测试, 采用Cross-validation方法, 并记录测试结果。
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。
数据挖掘实验指导书
《数据挖掘》实验指导书2011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总结，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：∑∑=∈-=ki Cx iix xE12| |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<k;i++)For (j=0;j<AttSetSize;j++)ClusterCenter[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;i<k;i++)If (Distance(DataBase[j],ClusterCenter[i])<Sim){Sim=Distance(DataBase[j],ClusterCenter[i]);ClusterNo=i;}ObjectCluster[j]=ClusterNo;4.4 簇的更新For (i=0;i<k;i++){Temp=0;Num=0;For (j=0;j<n;j++)If (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;i<k;i++){Printf(“输出第%d个簇的对象:”，i);For (j=0;j<n;j++)If (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。
医学数据挖掘实验报告(3篇)
第1篇一、引言随着医疗信息技术的飞速发展，医学数据量呈爆炸式增长。
这些数据中蕴含着丰富的医疗知识，对于疾病诊断、治疗和预防具有重要意义。
数据挖掘作为一种从海量数据中提取有价值信息的技术，在医学领域得到了广泛应用。
本实验旨在通过数据挖掘技术，探索医学数据中的潜在规律，为临床诊断和治疗提供有力支持。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据库：MySQL4. 数据挖掘工具：Scikit-learn、Pandas、NumPy三、实验准备1. 数据收集：从医院信息系统、医学数据库等渠道收集了包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等在内的医学数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作，确保数据质量。
3. 数据库构建：将预处理后的数据导入MySQL数据库，建立医学数据仓库。
四、实验内容本实验主要围绕以下三个方面展开：1. 疾病预测- 数据描述：选取某医院近三年内的住院病历数据，包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等。
- 模型选择：采用支持向量机（SVM）进行疾病预测。
- 实验结果：通过交叉验证，SVM模型的预测准确率达到85%。
2. 药物敏感性分析- 数据描述：选取某医院近三年内的肿瘤患者病历数据，包括患者基本信息、病史、治疗方案、药物使用情况等。
- 模型选择：采用随机森林（Random Forest）进行药物敏感性分析。
- 实验结果：通过交叉验证，随机森林模型的预测准确率达到80%。
3. 疾病关联分析- 数据描述：选取某医院近三年内的住院病历数据，包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等。
- 模型选择：采用关联规则挖掘算法（Apriori）进行疾病关联分析。
- 实验结果：挖掘出多种疾病之间的关联关系，如高血压与心脏病、糖尿病与肾病等。
五、实验步骤1. 数据预处理：对收集到的医学数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作。
2. 数据导入：将预处理后的数据导入MySQL数据库，建立医学数据仓库。
数据挖掘实验报告3
四、实验过程与分析
本次实验通过运用SQL Server2000建立数据仓库，进行在线分析处理，学会建立数据挖掘的方法和步骤。创建一个数据挖掘模型以利பைடு நூலகம்销售数据，并使用“Microsoft决策树算法”在客户群中找出会员卡选择模式。通过对关系数据库和多维数据集中的数据进行数据挖掘。学会在海量数据中快速获得有用信息。
五、实验总结
在老师和同学的帮助下，通过这次实验，我掌握了使用SQL Server进行数据挖掘技术，并由此学会了利用一些挖掘工具来对大量数据进行挖掘。可以在短时间内获得自己所需要的数据。加快数据查找速度。为以后更深入学习SQLserver打下来坚实的基础。
（3）单击第一个客户类别“Cluster”。通过特性窗格可以查看该类客户的统计特性。特性窗格中包括一个下拉表和一个窗格。下拉表用于选择特定的客户类别的统计特征，网格显示当前类别基于该统特征的各个分布比率。
（4）再在“节点特性集”框中，选择“Customer Lname.Yearly Income”。网格中的分布显示0%的客户年收入在1万~3万美元范围之内；41.62%的客户收入在3万~5万美元范围之内；24.01%的客户收入在5万~7万美元范围之内。结果显示该聚集的65%以上的客户在中等收入范围之内。
创建数据挖掘模型——客户决策树
（1）在Analysis Manager树视图中，展开“多维数据集”文件夹，右击“Sales”多维数据集，然后选择“新建挖掘模型”命令，打开挖掘模型向导。在“选择数据挖掘技术”步骤中的“技术”框中选择“Microsoft”决策树
数据挖掘实验三报告
实验三：基于Weka 进行关联规则挖掘实验步骤1.利用Weka对数据集contact-lenses.arff进行Apriori关联规则挖掘。
要求：描述数据集；解释Apriori 算法及流程；解释Weka 中有关Apriori 的参数；解释输出结果Apriori 算法：1、发现频繁项集，过程为（1）扫描（2）计数（3）比较（4）产生频繁项集（5）连接、剪枝，产生候选项集（6）重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大的频集2、产生关联规则（1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集；（2）对于L的每个非空子集S，如果P（L）/P（S）≧min_conf(最小置信度阈值)则输出规则“S=>L-S”Weka 中有关Apriori 的参数：1. car 如果设为真，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。
2. classindex 类属性索引。
如果设置为-1，最后的属性被当做类属性。
3.delta 以此数值为迭代递减单位。
不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。
4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界。
5. metricType 度量类型。
设置对规则进行排序的度量依据。
可以是：置信度（类关联规则只能用置信度挖掘），提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度(conviction)。
在Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度，它们分别是：a)Lift ：P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。
这个数越大(>1)，越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度.b)Leverage :P(A,B)-P(A)P(B)Leverage=0时A和B独立，Leverage越大A和B的关系越密切c)Conviction:P(A)P(!B)/P(A,!B) （!B表示B没有发生）Conviction也是用来衡量A和B 的独立性。
数据挖掘实验三应用 Apriori 算法挖掘频繁项集
实验三、应用 Apriori 算法挖掘频繁项集学院计算机科学与软件学院•实验目的：（1）熟悉 VC++编程工具和 Apriori 频繁项集挖掘算法。
（2）根据管理层的需求，确定数据挖掘的任务，明确数据挖掘的功能，也就是明确要挖掘什么。
（3）由确定的数据挖掘任务，从实验一处理后的结果中，采用切块或切片等联机分析处理技术，选择出挖掘任务相关数据。
（4）用 VC++编程工具编写 Apriori 算法的程序，对任务相关数据运行 Apriori算法，挖掘出所有的频繁项集。
1.写出实验报告。
•实验原理：1 、Apriori 算法Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k 项集用于探索（k+1）项集。
首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁 1 项集的集合。
该集合记作 L 1 。
然后，L 1 用于找频繁 2 项集的集合L 2 ，L 2 用于找 L 3 ，如此下去，直到不能再找到频繁 k 项集。
找每个 L k 需要一次数据库全扫描。
2、提高频繁项集逐层产生的效率Apriori 性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。
三、实验内容：1、实验内容在给定的数据中提取统一购物篮购买的商品信息，由这些数据构成事务数据库 D，挖掘其中的频繁项集 L。
挖掘频繁项集的算法描述如下：Apriori 算法：使用逐层迭代找出频繁项集输入：事务数据库 D；最小支持度阈值。
输出：D 中的频繁项集 L。
（1） L 1 = find_frequent_1-itemsets(D); // 挖掘频繁 1-项集，比较容易（2） for (k=2;L k-1 ≠Φ ;k++) {（3） C k = apriori_gen(L k-1 ,min_sup); // 调用 apriori_gen 方法生成候选频繁k-项集分为两步：合并、减枝（4） for each transaction t ∈ D { // 扫描事务数据库 D（5） Ct = subset(C k ,t);（6） for each candidate c ∈ Ct（7） c.count++; // 统计候选频繁 k-项集的计数（8） }（9） L k ={c ∈ Ck|c.count≥min_sup} // 满足最小支持度的 k-项集即为频繁 k-项集（10） }（11） return L= ∪ k L k ; // 合并频繁 k-项集（k>0）算法在根据频繁 k-1 项集生成频繁 K 项集过程中要计算频繁 K 项集中每个元素的支持度，并计算 K 项集中每个 k-1 项子集是否在 F k-1 中，上述两条任何一条不满足，则删去这个 K 项集中的元素。
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实验三设计并构造AdventureWorks数据仓库实例【实验要求】在SQL Server 平台上，利用AdventureWorks数据库作为商业智能解决方案的数据源，设计并构造数据仓库，建立OLAP和数据挖掘模型，并以输出报表的形式满足决策支持的查询需求。
【实验内容】步骤1：需求分析：以决策者的视角分析和设计数据仓库的需求；步骤2：根据所设计的需求，确定本数据仓库的主题和主题与边界；步骤3：设计并构造逻辑模型；步骤4：进行数据转换和抽取，建立数据仓库：创建数据源，，建立OLAP和挖掘模型，使用多维数据集进行分析，建立数据挖掘结构和数据挖掘模型，创建报表。
【实验平台】Win7操作系统，SQL Server 2005【实验过程】一、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”。
二、创建数据库和数据源1.运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi，然后用SQL Server Management Studio 附加数据库AdventureWorks_Data.mdf 。
(1)运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi(2)用SQL Server Management Studio附加数据库AdventureWorks_Data.mdf2.在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源”文件夹，然后选择“新建数据源”。
3.在“欢迎使用数据源向导”页面中，单击“下一步”按钮。
4.在“选择如何定义连接”页上，单击“新建”向Adventure Works 数据库中添加连接。
5.在“连接管理器”的“提供程序”列表中，选择“本机OLE DB\SQL Native Client”。
6.在“服务器名称”列表中，键入或选择承载AdventureWorks 的服务器的名称。
7.在“登录到服务器”组中，选择身份验证方法，并输入凭据。
8.在“选择或输入一个数据库名”列表中，选择AdventureWorks，然后测试连接。
若连接成功，再单击“确定”按钮。
9.单击“下一步”按钮进入向导的下一页。
10.在“模拟信息”页中，选择“使用服务帐户”，再单击“下一步”。
11.请注意，在“完成向导”页中，数据源名称默认为Adventure Works。
12.单击“完成”。
新的数据源Adventure Works 将显示在解决方案资源管理器的“数据源”文件夹中。
三、创建数据源视图1.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”。
系统将打开数据源视图向导。
2.在“欢迎使用数据源视图向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择数据源”页的“关系数据源”下，系统将默认选中您在上一个任务中创建的Adventure Works 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”，启动数据源向导。
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：5.单击“下一步”。
6.在“完成向导”页上，默认情况下，系统将数据源视图命名为Adventure Works 。
单击“完成”。
系统将打开数据源视图设计器，显示Adventure Works 数据源视图。
四、定义维度1.在解决方案资源管理器中，右键单击“维度”，然后单击“新建维度”。
2. 在“欢迎使用维度向导”页上，单击“下一步”。
3. 在“选择生成方法”页上，验证是否选择了“使用数据源生成维度”选项，然后单击“下一步”。
4. 在“选择数据源视图”页上，验证是否选择了Adventure Works 数据源视图。
5.在“选择维度类型”列表中，选择“标准维度”。
6.在“选择主维度表”中，点击“下一步”。
7.在“选择维度属性”中，点击“下一步”。
8.在“指定维度类型”中，点击“下一步”。
9.在“定义父子关系”中，点击“下一步”。
10.“检测层次结构”中，点击“下一步”。
11.点击“下一步”，然后点击“完成”。
五、使用多维数据集进行分析1.在解决方案资源管理器中，右键单击“多维数据集”并选择“新建多维数据集”启动多维数据集向导。
2.在“欢迎使用多维数据集向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择生成方法”页上，确认已选中“使用数据源生成多维数据集”选项，然后单击“下一步”。
4.在“选择数据源视图”页上，点击“下一步”。
5.在“检测事实数据表和维度表”页上，点击“下一步”。
6.在“时间维度表”页上，如下所示。
7.在“查看共享维度”页上，点击“>”，然后“下一步”。
8.在“选择度量值”页上，选择可用度量值。
9.在“检测层级结构”页上，查看结果，点击“下一步”。
10.在“查看新建维度”中，选择新建维度，然后点击“下一步”。
“度量值组”和“维度”。
12.点击“完成”。
13.在多维数据集设计器的工具栏上，将“缩放”级别更改为50 %，以便更轻松地查看多维数据集内的维度和事实数据表。
注意，事实数据表是黄色的，维度表是蓝色的。
14.在“文件”菜单上，单击“全部保存”。
六、创建用于个人客户方案的挖掘结构1.在解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”并选择“新建挖掘结构”启动数据挖掘向导。
2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择定义方法”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”。
策树”。
5.单击“下一步”。
6.在“选择数据源视图”页上，请注意已默认选中Adventure Works 。
在数据源视图中，单击“浏览”查看各表，然后单击“关闭”返回该向导。
7.单击“下一步”。
8.在“指定表类型”页上，选中vIndividualCustomer 表旁边“事例”列中的复选框，再单击“下一步”。
据源视图中的源表表示一个键，则数据挖掘向导将自动选择该列作为模型的键。
10.选中FirstName和LastName 列旁边的“输入”和“可预测”。
11.单击“建议”打开“提供相关列建议”对话框。
只要选中至少一个可预测属性，即可启用“建议”按钮。
“提供相关列建议”对话框将列出与可预测列关联最密切的列，并按照与可预测属性的相互关系对属性进行排序。
值大于0.05 的列将被自动选中，以包括在模型中。
12.阅读建议，然后单击“取消”忽略建议并保留向导设置的原始值。
15.选中以下各列旁边的“输入”复选框：StateProvinceNameMiddleNameCountryRegionName16.单击“下一步”。
17.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确定数值列是否包含连续或离散值的算法。
例如，某列可包含薪金信息，用以作为连续的实际薪金值，也可包含整数，用以表示离散的编码薪金范围（例如1 = < $25,000；2 = 从$25,000 到$50,000）。
18.单击“检测”后，请查看“内容类型”和“数据类型”列中的各项；如有必要，请进行更改，以确保设置与下表所示一致。
通常，向导会检测数值，并分配相应的数值数据类型；但有些情况下，您可能想要将数值作为文本处理。
19.单击“下一步”。
20.在“完成向导”页上的“挖掘结构名称”中，键入Individual Customer。
21.在“挖掘模型名称”中，键入TM_Decision_Tree。
22.选中“允许钻取”复选框。
23.单击“完成”。
七、挖掘模型和挖掘结构如下图。
八、创建查询8.1创建预测查询的第一步是选择挖掘模型和输入表。
1.在数据挖掘设计器“挖掘模型预测”选项卡的“挖掘模型”框中，单击“选择模型”。
系统将打开“选择挖掘模型”对话框。
2.在整个树中导航到“个人客户”结构，展开该结构并选择TM_Decision_Tree，再单击“确定”。
3.在“选择输入表”框中，单击“选择事例表”。
系统将打开“选择表”对话框。
4.在“数据源”中，选择Adventure Works 。
5.在“表/视图名称”中，选择Department(HumanResources)表，再单击“确定”。
选择输入表之后，预测查询生成器便会根据各列的名称在挖掘模型和输入表之间创建默认映射。
8.2生成预测查询1. 在“挖掘模型预测”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Department。
2. 在Department 行的“字段”列中，选择DepartmentID。
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First Name。
这将会输出Microsoft 决策树模型中作为预测目标的列。
5.在“源”列下，单击下一个空行，然后选择“预测函数”。
6.在“预测函数”行的“字段”列中，选择PredictProbability。
预测函数提供有关模型如何进行预测的信息。
PredictProbability 函数提供有关正确预测的概率信息。
您可以在“条件/参数”列中指定预测函数的参数。
7.在PredictProbability 行的“条件/参数”列中，键入[TM_Decision_Tree].[Bike Buyer]。
这将指定PredictProbability 函数的目标列。
有关函数的详细信息，请参阅数据挖掘扩展插件(DMX) 函数参考。
8.3查看结果1.通过单击“切换到查询设计视图/切换到查询结果视图”按钮（即工具栏上的第一个按钮）旁边的箭头并选择“查询”，可以运行查询。
2.通过点击“单独查询”，结果如下：【总结】通过本次实验，我对SQL Server有了更深的了解。
知道SQL Server不等于SQL Server Management Studio，还有SQL Server Business Intelligence Development Studio和其他一些模块。
在这次实验中，遇到了一些困难：1.SQL Server 2000和SQL Server 2005有一些不同，利用SQL Server 2000中的Analysis service做完实验二后发现实验三不知道怎么做了，左右通过查找一些资料才解决问题；2.在新建数据源时，在“连接管理器”页上，“测试连接”一直失败，不知道是什么原因，老师给的AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi也一直不知道该怎么用，经过不断尝试才发现原来在运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi后会产生一个数据库文件，我们应该利用SQL Server Management Studio把它附加进数据库文件夹下，而且在“连接到服务器”页时，应该注意“服务器类型”、“服务器名称”、“身份验证”等的选择，否则会出错。