数据挖掘报告书
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、引言。
数据挖掘作为一种从大量数据中发现隐藏模式和信息的技术，已经被广泛应用于各个领域。
本实验旨在通过对给定数据集的分析和挖掘，探索其中潜在的规律和价值信息，为实际问题的决策提供支持和参考。
二、数据集描述。
本次实验使用的数据集包含了某电商平台上用户的购物记录，其中包括了用户的基本信息、购买商品的种类和数量、购买时间等多个维度的数据。
数据集共包括了10000条记录，涵盖了近一年的购物数据。
三、数据预处理。
在进行数据挖掘之前，我们首先对数据进行了预处理。
具体包括了数据清洗、缺失值处理、异常值处理等步骤。
通过对数据的清洗和处理，保证了后续挖掘分析的准确性和可靠性。
四、数据分析与挖掘。
1. 用户购买行为分析。
我们首先对用户的购买行为进行了分析，包括了用户购买的商品种类偏好、购买频次、购买金额分布等。
通过对用户购买行为的分析，我们发现了用户的购买偏好和消费习惯，为电商平台的商品推荐和营销策略提供了参考。
2. 商品关联规则挖掘。
通过关联规则挖掘，我们发现了一些商品之间的潜在关联关系。
例如，购买商品A的用户80%也会购买商品B，这为商品的搭配推荐和促销活动提供了依据。
3. 用户价值分析。
基于用户的购买金额、购买频次等指标，我们对用户的价值进行了分析和挖掘。
通过对用户价值的评估，可以针对不同价值的用户采取个性化的营销策略，提高用户忠诚度和购买转化率。
五、实验结果。
通过对数据的分析和挖掘，我们得到了一些有价值的实验结果和结论。
例如，发现了用户的购买偏好和消费习惯，发现了商品之间的关联规则，发现了用户的不同价值等。
这些结论为电商平台的运营和管理提供了一定的参考和决策支持。
六、结论与展望。
通过本次实验，我们对数据挖掘技术有了更深入的理解和应用。
同时，也发现了一些问题和不足，例如数据质量对挖掘结果的影响，挖掘算法的选择和优化等。
未来，我们将继续深入研究数据挖掘技术，不断提升数据挖掘的准确性和效率，为更多实际问题的决策提供更有力的支持。
数据挖掘报告(模板)
第一章：数据挖掘基本理论数据挖掘的产生：随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。
与日趋成熟的数据管理技术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的知识”。
为有效解决这一问题，自二十世纪90年代开始，数据挖掘技术逐步发展起来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。
数据挖掘可以视为是数据管理与分析技术的自然进化产物。
自六十年代开始，数据库及信息技术就逐步从基本的文件处理系统发展为更复杂功能更强大的数据库系统；七十年代的数据库系统的研究与发展，最终导致了关系数据库系统、数据建模工具、索引与数据组织技术的迅速发展，这时用户获得了更方便灵活的数据存取语言和界面；此外在线事务处理手段的出现也极大地推动了关系数据库技术的应用普及，尤其是在大数据量存储、检索和管理的实际应用领域。
自八十年代中期开始，关系数据库技术被普遍采用，新一轮研究与开发新型与强大的数据库系统悄然兴起，并提出了许多先进的数据模型：扩展关系模型、面向对象模型、演绎模型等；以及应用数据库系统:空间数据库、时序数据库、多媒体数据库等；日前异构数据库系统和基于互联网的全球信息系统也已开始出现并在信息工业中开始扮演重要角色。
被收集并存储在众多数据库中且正在快速增长的庞大数据，已远远超过人类的处理和分析理解能力（在不借助功能强大的工具情况下），这样存储在数据库中的数据就成为“数据坟墓”，即这些数据极少被访问，结果许多重要的决策不是基于这些基础数据而是依赖决策者的直觉而制定的，其中的原因很简单，这些决策的制定者没有合适的工具帮助其从数据中抽取出所需的信息知识。
实训基地数据挖掘报告书
一、摘要随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已成为众多领域研究和应用的重要手段。
本报告以某实训基地为例，通过对实训基地各类数据的挖掘分析，旨在揭示实训基地运行中的潜在规律，为实训基地的优化管理和决策提供数据支持。
二、实训基地概述某实训基地是一个集教学、科研、培训、技术服务于一体的大型综合性实训基地。
基地拥有完善的硬件设施和丰富的实训资源，为各类专业人才提供实践平台。
实训基地的数据主要包括学员信息、课程信息、设备信息、师资力量、实训项目等。
三、数据挖掘方法与技术本报告采用以下数据挖掘方法与技术：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、整合、转换等操作，确保数据质量。
2. 数据可视化：运用图表、图形等可视化手段，直观展示数据特征。
3. 聚类分析：将相似数据归为一类，揭示数据分布规律。
4. 关联规则挖掘：找出数据之间的关联关系，发现潜在规律。
5. 预测分析：基于历史数据，预测未来趋势。
四、数据挖掘结果与分析1. 学员信息分析通过对学员信息的挖掘分析，我们发现以下规律：（1）学员年龄分布：以20-30岁为主，占比约60%。
（2）学员专业分布：以计算机科学与技术、电子信息工程等专业为主。
（3）学员性别比例：男女比例约为1:1。
2. 课程信息分析通过对课程信息的挖掘分析，我们发现以下规律：（1）课程受欢迎程度：计算机基础、数据结构、数据库原理等课程受欢迎程度较高。
（2）课程难度分布：中级课程占比约60%，高级课程占比约30%。
（3）课程时长分布：课程时长以2-4小时为主。
3. 设备信息分析通过对设备信息的挖掘分析，我们发现以下规律：（1）设备利用率：部分设备利用率较高，如计算机、服务器等。
（2）设备类型分布：计算机类设备占比约70%，实验室设备占比约20%。
（3）设备故障率：设备故障主要集中在计算机、网络设备等。
4. 师资力量分析通过对师资力量的挖掘分析，我们发现以下规律：（1）教师学历：硕士及以上学历教师占比约60%。
数据挖掘报告模板
数据挖掘报告模板介绍此报告模板用于数据挖掘项目的整体记录和总结。
本报告将描述数据挖掘的目标、所采用的方法和技术，以及结果和分析。
项目背景数据挖掘是一种从大型数据集中自动发现模式、关联和趋势的过程。
它是从大规模数据中提取知识、信息和洞察力的关键技术，可以帮助组织做出更明智的决策和策略规划。
本项目的背景是一个电子商务平台，平台上有大量的用户和产品信息，以及订单和评价。
公司希望通过对这些数据进行挖掘，找出用户的购买行为模式、产品销售趋势和用户满意度等方面的洞察力，以便更好地优化产品和服务。
目标本项目的目标是通过数据挖掘技术，找到以下几个方面的洞察力： 1. 用户购买行为模式：分析用户的购买习惯、购买频率和购买金额，以及不同用户群体特征。
2. 产品销售趋势：了解产品的热销情况、畅销品类和季节性销售变化。
3. 用户满意度：分析用户评价数据，了解用户对不同产品和服务的满意度。
数据收集与准备为了实现项目的目标，我们从电子商务平台的数据库中获取了以下数据集： 1. 用户信息：包括用户ID、性别、年龄、注册时间等。
2. 产品信息：包括产品ID、产品类别、产品价格等。
3. 订单信息：包括订单ID、用户ID、产品ID、购买数量、购买时间、订单金额等。
4. 评价信息：包括评价ID、用户ID、产品ID、评价内容、评分等。
在进行数据挖掘之前，我们对数据进行了清洗和预处理，包括处理缺失值、删除重复记录和异常值、规范化数据格式等。
挖掘方法和技术在本项目中，我们采用了以下数据挖掘方法和技术： 1. 关联分析：通过关联规则挖掘，找出用户购买产品的关联模式，例如“如果用户购买了产品A，那么很可能也购买产品B”。
2. 分类模型：通过构建分类模型，预测用户的购买行为，例如预测用户是否购买某个特定产品。
3. 聚类分析：通过聚类分析，将用户和产品分成不同的群组，了解用户和产品的特征和相似性。
4. 文本挖掘：对用户评价进行文本挖掘，提取关键词、情感分析等，了解用户对产品的态度和满意度。
(完整word版)数据挖掘实验报告-关联规则挖掘(word文档良心出品)
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘**: ***班级: 计算机1304学号: **********一、实验目的1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法；2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。
二、实验设备PC一台, dev-c++5.11三、实验内容根据下列的Apriori算法进行编程:四、实验步骤1.编制程序。
2.调试程序。
可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序, 得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1.C2.C3, 得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1.L2.L3。
代码#include <stdio.h>#include<string.h>#define D 4 //事务的个数#define MinSupCount 2 //最小事务支持度数void main(){char a[4][5]={{'A','C','D'},{'B','C','E'},{'A','B','C','E'},{'B','E'}};charb[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10];inti,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1;int count[100],temp;for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {//用来判断之前保存的是否和a[i][j]一样, 不一样就保存, 一样就不保存for(k=0;k<x;k++){if(b[k]!=a[i][j]) ; else{flag=0;break;}}//用来判断是否相等 if(flag==1){b[x]=a[i][j];x++;}else flag=1;}}//计算筛选出的元素的支持度计数for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {for(k=0;k<x;k++){if(a[i][j]==b[k]) {c[k]++;break; }}}}//对选出的项集进行筛选, 选出支持度计数大于等于2的, 并且保存到d[x1]数组中for(k=0;k<x;k++){if(c[k]>=MinSupCount){d[x1]=b[k];count[x1]=c[k];x1++;}}//对选出的项集中的元素进行排序for(i=0;i<x1-1;i++){for(j=0;j<x1-i-1;j++){if(d[j]>d[j+1]){t=d[j];d[j]=d[j+1];d[j+1]=t;temp=count[j];count[j]=count[j+1];count[j+1]=temp;}}}//打印出L1printf("L1 elements are:\n");for(i=0;i<x1;i++){printf("{%c} = %d \n",d[i],count[i]);}//计算每一行的元素个数, 并且保存到n[]数组中for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++);n[i]=j;}//对a[][]数组的每一行进行排序for(i=0;i<D;i++){for(j=0;j<n[i]-1;j++){for(k=0;k<n[i]-j-1;k++) {if(a[i][k]>a[i][k+1]){t=a[i][k];a[i][k]=a[i][k+1]; a[i][k+1]=t;}}}}//把L1中的每一个元素都放在b2[i][0]中j1=x1;for(i=0;i<j1;i++){b2[i][0]=d[i];}//把L1中的元素进行组合, K=2开始, 表示x1个元素选K个元素的组合for(k=2;b2[0][0]!='\0';k++){ //u是用来计数组合总数的u=0;v=1;//v 是用来在进行输出各种组合的标识数 v=1 说明正在进行输出 for(i=0;i<100;i++){c2[i]=0;}for(i=0;i<j1;i++){for(i1=i+1;i1<j1;i1++) {for(j=0;j<k-2;j++) {if(b2[i][j]!=b2[i1][j]){flag1=0;break;}}//进行组合的部分if(flag1==1&&b2[i][k-2]!=b2[i1][k-2]){for(j2=0;j2<k-1;j2++){b21[u][j2]=b2[i][j2];}b21[u][k-1]=b2[i1][k-2];u++;}flag1=1;}}counter=0;for(i=0;i<D;i++) //a数组有5行元素{for(i1=0;i1<u;i1++) // 代表x1个元素选K个元素的所有组合总数 {for(j1=0;j1<k;j1++) //K 代表一个组合中的元素个数{for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) //逐个比较每一行的元素{if(a[i][j]==b21[i1][j1])counter++;}}if(counter==k)c2[i1]++; //把每种组合数记录在c2数组中counter=0;} }j1=0;temp=0;//这里的temp 是用来分行//对u种情况进行选择, 选出支持度计数大于2的*/for(i=0;i<u;i++){if(c2[i]>=MinSupCount) {if(v==1){printf("L%d elements are:\n",k);v=0;}printf("{");for(j=0;j<k;j++)//输出每种组合k 个元素{b2[j1][j]=b21[i][j];printf("%c,",b2[j1][j]);}j1++;printf("\b}");printf(" = %d \n",c2[i]);temp++;}}b2[j1][0]='\0';}}五、结果截图。
数据挖掘分析报告模板
数据挖掘分析报告模板1. 引言数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术。
本报告旨在介绍数据挖掘的基本步骤和常用方法，以及如何将数据挖掘应用于实际问题的案例分析。
2. 数据理解在进行数据挖掘之前，首先需要对要分析的数据进行理解。
这一步骤包括对数据的收集、探索和理解。
收集数据时需要注意数据的来源和质量，探索数据时可以通过统计分析和可视化等方法来观察数据的分布和关系，理解数据则是对数据的基本特征和含义进行分析。
3. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要步骤，它涉及数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
数据清洗主要是处理数据中的噪声和异常值，数据集成是将多个数据源的数据集成到一个一致的数据集中，数据变换是对数据进行转换和标准化，数据规约则是对数据进行简化和压缩。
4. 特征选择在进行数据挖掘分析时，通常需要从大量的特征中选择出与目标变量相关性较高的特征。
特征选择的方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
过滤法是根据特征本身的统计特性进行选择，包装法是通过模型的性能评估来选择特征，嵌入法则是将特征选择与模型训练过程结合起来。
5. 模型选择选择合适的模型是进行数据挖掘分析的关键步骤。
常用的模型包括决策树、支持向量机、逻辑回归等。
选择模型时需要考虑数据的特点、问题的需求和模型的性能等因素。
6. 模型训练与评估在选择好模型后，需要使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据对模型进行评估。
评估模型的常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
通过不断调整模型参数和选择合适的特征，可以提高模型的性能。
7. 结果解释与应用在得到最终的模型后，需要对模型的结果进行解释和应用。
解释模型的结果可以帮助我们理解模型的预测原理和特征重要性，应用模型的结果可以帮助我们解决实际问题，做出决策或进行预测。
8. 结论数据挖掘是一种强大的分析工具，可以从大量的数据中提取出有用的信息和知识。
本报告介绍了数据挖掘的基本步骤和常用方法，并通过实际案例分析展示了数据挖掘在实际问题中的应用。
数据挖掘毕业实习报告
一、实习背景与目的随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各行各业中的应用日益广泛。
为了提高自己的实际操作能力，拓宽知识面，我选择了数据挖掘作为毕业实习的方向。
本次实习旨在通过实际操作，掌握数据挖掘的基本流程，了解数据挖掘在实际项目中的应用，并提升自己的数据分析与处理能力。
二、实习单位与时间实习单位为XX科技有限公司，实习时间为2023年7月至2023年9月。
三、实习内容1. 数据收集与预处理在实习初期，我参与了数据收集工作。
通过查阅资料、与相关人员沟通，了解到数据来源、数据类型以及数据量等信息。
在数据收集过程中，我学会了如何利用网络爬虫、API接口等技术获取数据，并掌握了对数据清洗、去重、处理缺失值等预处理方法。
2. 数据分析在数据预处理完成后，我开始对数据进行初步分析。
通过使用Python编程语言，结合Pandas、NumPy等库，我对数据进行了描述性统计、相关性分析、聚类分析等操作。
通过对数据的深入挖掘，我发现了数据中的一些规律和特征。
3. 模型建立与优化在了解数据特征的基础上，我选择了合适的模型进行建立。
以分类问题为例，我尝试了逻辑回归、决策树、随机森林等算法，并通过交叉验证、参数调优等方法，提高了模型的预测准确率。
4. 项目实战在实习期间，我参与了公司的一个实际项目——用户行为分析。
通过对用户行为数据的挖掘，我们成功预测了用户的购买意向，为营销策略的制定提供了有力支持。
5. 实习总结与反思在实习过程中，我深刻体会到以下几方面的重要性：（1）数据预处理：数据质量直接影响着挖掘结果，因此在进行数据挖掘之前，对数据进行预处理至关重要。
（2）算法选择：针对不同的数据类型和业务场景，选择合适的算法至关重要。
（3）模型优化：通过交叉验证、参数调优等方法，可以提高模型的预测准确率。
（4）团队协作：在项目实施过程中，与团队成员保持良好的沟通，共同解决问题，是项目成功的关键。
四、实习成果1. 掌握了数据挖掘的基本流程，包括数据收集、预处理、分析、模型建立与优化等。
数据挖掘报告
数据挖掘报告标题：数据挖掘报告正文：1.引言数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术，它通过应用统计学、机器学习和模式识别等方法来揭示数据中的潜在关系和模式。
本报告将对数据挖掘的定义、应用领域以及相关算法进行探讨和分析。
2.数据挖掘的定义与应用领域数据挖掘是指通过从大型数据库中自动发现有用信息的过程。
它可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗、物流等。
在市场营销领域，数据挖掘可以帮助企业发现潜在客户、预测销售趋势等；在金融领域，数据挖掘可以帮助银行进行信用评估、欺诈检测等。
3.数据挖掘的算法3.1 分类算法分类算法是数据挖掘中常用的一种算法，它通过对已知数据集进行学习，建立分类模型，再将该模型应用到新的数据中进行分类。
常见的分类算法有决策树、逻辑回归、支持向量机等。
3.2 聚类算法聚类算法是将数据集中的个体按照相似程度分成多个类别的过程。
聚类算法可以帮助我们发现数据中的分组结构和规律。
常见的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。
3.3 关联规则算法关联规则算法是一种发现事务数据集中的频繁项集和关联规则的方法。
它可以帮助我们发现不同项之间的关联关系。
常见的关联规则算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
4.数据挖掘的挑战与应对数据挖掘虽然有着广泛的应用，但也面临着一些挑战。
首先，大规模数据的处理是一个问题，它需要高效的算法和计算资源。
其次，数据隐私和安全是数据挖掘中重要的问题，需要保护用户的隐私信息。
再次，挖掘结果的解释和可解释性也是一个挑战，需要确保挖掘结果能够被理解和接受。
为了应对这些挑战，我们可以采取以下措施。
首先，开发高效的算法和工具，提高数据挖掘的运算速度和效率。
其次，加强数据隐私保护技术，确保用户的隐私信息不被泄露。
再次，注重数据挖掘结果的解释和可解释性，使得挖掘结果更易于理解和应用。
5.结论数据挖掘作为一种重要的信息处理技术，已经在各个领域得到广泛应用。
通过对数据的深度挖掘和分析，可以帮助我们发现数据中潜在的关系和模式，从而为决策提供科学依据。
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。
数据挖掘实习报告
数据挖掘实习报告尊敬的实习导师：我通过实习期间的学习和实践，对数据挖掘领域有了更深入的了解和体验，并掌握了一些相关的技能和工具。
在此，我将就我的实习工作内容、收获以及对未来发展的展望做出详细的报告。
一、实习背景和工作内容在总公司的指导下，我实习期间所从事的工作主要是与数据挖掘相关的项目。
我们团队开展了多个数据挖掘项目，包括用户行为分析、推荐系统优化等。
作为实习生，我参与了其中的两个项目，分别是电商平台用户购物行为分析和航空公司客户价值分析。
（此处可以进一步详细描述两个项目的目标、具体工作内容和使用的技术工具）二、实习收获和成果通过与团队的协作与指导，我在实习期间收获了很多宝贵的经验和技能。
首先，在项目中，我学会了如何对海量的数据进行处理和清洗，以及如何运用数据挖掘算法进行模型的构建与优化。
我熟练运用了Python编程语言，掌握了Scikit-learn等数据挖掘工具包的使用方法。
此外，在与团队成员的合作过程中，我提高了自己的沟通与团队合作能力。
我们通过不断讨论和交流，互相借鉴经验和思路，提高了项目的进展和结果的准确性。
最后，通过实习期间的项目实践，我对数据挖掘的整个流程有了更深入的理解。
我不仅明确了数据挖掘项目的目标和需求，还能熟练地运用不同的数据挖掘技术和方法，处理和分析数据，得出有启示性的结果，并对结果进行解读和应用。
三、未来发展展望通过实习期间的实践，我对数据挖掘领域产生了浓厚的兴趣，并下定决心继续深耕这个领域。
我计划在毕业后进一步深化自己对数据挖掘的学习，不断提升自己的能力和技术水平。
同时，我也意识到数据挖掘领域的日益重要和广泛应用的前景。
在未来的职业道路上，我将继续关注和学习数据挖掘领域的最新技术和研究动态，不断拓展自己的视野和能力，为企业在数据分析和决策方面提供更有价值的支持。
总之，通过这次实习，我对数据挖掘领域有了更深入的了解和体验，并获得了宝贵的实践经验。
感谢公司提供给我这次宝贵的机会，我将会以更饱满的热情和更高的标准继续努力，为实现自己的长远目标而奋斗。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验背景随着信息技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的研究课题。
数据挖掘作为一种从大量数据中发现潜在模式和知识的技术，已经在众多领域得到了广泛的应用，如市场营销、金融风险预测、医疗诊断等。
本次实验旨在通过对实际数据的挖掘和分析，深入理解数据挖掘的基本流程和方法，并探索其在解决实际问题中的应用。
二、实验目的1、熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、数据探索、模型选择与训练、模型评估等。
2、掌握常见的数据挖掘算法，如决策树、聚类分析、关联规则挖掘等，并能够根据实际问题选择合适的算法。
3、通过实际数据的挖掘实验，提高对数据的分析和处理能力，培养解决实际问题的思维和方法。
三、实验数据本次实验使用了一份关于客户消费行为的数据集，包含了客户的基本信息（如年龄、性别、职业等）、消费记录（如购买的商品类别、购买金额、购买时间等）以及客户的满意度评价等。
数据总量为 10000 条，数据格式为 CSV 格式。
四、实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 37主要库：Pandas、NumPy、Scikitlearn、Matplotlib 等五、实验步骤1、数据预处理数据清洗：首先，对数据进行清洗，处理缺失值和异常值。
对于缺失值，根据数据的特点，采用了均值填充、中位数填充等方法进行处理；对于异常值，通过数据可视化和统计分析的方法进行识别，并根据具体情况进行删除或修正。
数据转换：将数据中的分类变量进行编码，如将性别（男、女）转换为 0、1 编码，将职业（教师、医生、工程师等）转换为独热编码。
数据标准化：对数据进行标准化处理，使得不同特征之间具有可比性，采用了 Zscore 标准化方法。
2、数据探索数据可视化：通过绘制柱状图、箱线图、散点图等，对数据的分布、特征之间的关系进行可视化分析，以便更好地理解数据。
统计分析：计算数据的均值、中位数、标准差、相关系数等统计量，对数据的基本特征进行分析。
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。
数据挖掘报告范文
数据挖掘报告范文1. 引言数据挖掘是一种从大规模数据中发现模式、提取知识和揭示隐藏关系的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术可以帮助我们更好地理解数据，发现其中隐藏的价值和见解。
本文将介绍一种数据挖掘的方法，并分析其在一个具体案例中的应用。
2. 方法2.1 数据收集在进行数据挖掘之前，首先需要收集相关的数据。
数据可以来自不同的来源，比如数据库、日志文件、传感器等。
在本案例中，我们收集了一个电子商务网站的用户购买行为数据，包括用户ID、购买时间、购买金额等。
2.2 数据预处理收集到的数据可能存在缺失值、异常值等问题，需要进行数据预处理。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、数据变换、数据归约等。
在本案例中，我们对缺失值进行了填充，对异常值进行了剔除操作。
2.3 特征工程特征工程是指将原始数据转化为更能表达数据意义的特征。
通过选择合适的特征，可以提高数据挖掘算法的性能。
在本案例中，我们提取了用户的购买次数、购买金额等特征，并对其进行了归一化处理。
2.4 模型训练与评估在完成数据预处理和特征工程之后，我们使用了一种常见的数据挖掘算法进行模型训练和评估。
在本案例中，我们选择了聚类算法来对用户进行分群。
通过聚类分析，我们可以发现用户的潜在购买行为模式。
3. 案例分析在本案例中，我们使用了k-means算法对用户进行聚类分析。
k-means算法是一种常见的聚类算法，将数据分为k个簇，每个簇以其簇内的样本的均值作为质心。
通过调整k的值，我们可以得到不同的聚类结果。
3.1 结果分析我们将数据分为5个簇，并对每个簇进行了分析。
根据聚类结果，我们将用户分为以下五类：1.高价值用户：购买次数和购买金额均较高的用户，可能是一些忠诚度较高的用户。
2.低价值用户：购买次数和购买金额较低的用户，可能是新用户或购买力较弱的用户。
3.一次性用户：购买次数低、购买金额高的用户，可能是一些偶尔购买的用户。
4.高频用户：购买次数高、购买金额较低的用户，可能是一些经常购买的用户。
数据挖掘分析报告模板
数据挖掘分析报告模板一、引言本报告旨在对所收集的数据进行挖掘分析，以揭示数据中潜在的规律和趋势，为业务决策提供支持和参考。
本文档将按照以下结构进行展开：1.数据概述：对所使用的数据进行简要介绍，包括数据来源、数据规模等；2.数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和集成等预处理操作；3.数据分析：对预处理后的数据进行挖掘和分析，包括可视化分析和统计分析；4.结果解释：对数据分析结果进行解释和总结，提出可能的业务应用和改进建议；5.结论与展望：对本次数据挖掘分析的总结，以及对未来工作的展望。
二、数据概述本次数据挖掘分析使用的数据集来自XXXX公司的销售记录。
数据集包含了XXXX年至XXXX年期间的销售数据，共计XXXX条记录。
数据涵盖了销售产品、销售时间、销售地点、销售金额等关键信息。
数据集的特点如下： - 数据来源：XXXX公司内部销售系统； - 数据规模：XXXX条记录，XXXX个字段； - 数据格式：CSV格式。
三、数据预处理数据预处理是数据挖掘的关键步骤之一，其目的是清洗数据、处理缺失值、转换数据格式以及集成多个数据源等操作，以确保数据质量和可用性。
在本次数据挖掘分析中，我们进行了以下数据预处理操作： 1. 数据清洗：检查数据集中的异常值和缺失值，并根据实际情况进行处理； 2. 数据转换：对数据集中的日期、时间等字段进行格式转换，以便后续的时间序列分析和可视化展示； 3. 数据集成：将多个数据源进行整合，以便于后续的数据分析。
四、数据分析数据分析是数据挖掘的核心环节，通过应用各种挖掘算法和技术，对数据进行探索和分析，揭示其中的规律和趋势。
本次数据分析主要包括以下几个方面：1. 可视化分析通过数据可视化手段，将数据转化为图表等形式，以直观展示数据的分布和关系。
具体的可视化分析包括： - 销售额随时间的变化趋势图； - 不同销售地点的销售额对比图； - 不同产品类别的销售量占比图等。
2. 统计分析通过统计分析方法，对数据集中的关键指标进行计算和分析，得出数据的统计特征和潜在规律。
数据挖掘报告
数据挖掘报告数据挖掘报告1. 简介：本报告旨在介绍数据挖掘的方法和结果，以帮助企业或组织做出更好的决策。
2. 目的：通过分析大量的数据，并运用各种数据挖掘技术，挖掘出隐藏在数据背后的有价值信息和模式。
3. 数据来源：本次数据挖掘基于XXX公司的销售数据，包括顾客信息、销售记录等。
4. 数据清洗：在进行数据挖掘之前，对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
5. 数据分析：通过应用数据挖掘算法，对数据进行分析，包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
6. 结果分析：根据分析结果，得出以下结论：- 顾客分群：通过聚类分析，将顾客分为不同的群组，根据他们的购买行为和特征进行个性化的推荐和营销策略。
- 销售预测：通过分类分析，预测不同产品的销量情况，以指导库存管理和制定销售策略。
- 关联规则：通过挖掘销售记录的关联规则，可以发现一些隐藏在数据中的购买模式，以提供交叉销售和捆绑销售的机会。
7. 挖掘方法和技术：本次数据挖掘使用了多种方法和技术，包括K-means聚类算法、决策树分类算法、Apriori关联规则挖掘算法等。
8. 结论：通过数据挖掘，我们得到了对销售数据的深入洞察，为企业提供了有针对性的决策支持，包括个性化营销、库存控制和销售策略的制定等。
9. 局限性和建议：数据挖掘过程中存在一定的局限性，如数据质量和数据量的限制。
建议使用更多的数据和改善数据质量，以提高数据挖掘的准确性和可靠性。
10. 参考文献：在报告的末尾列出了使用过的参考文献和数据来源。
以上是一份数据挖掘报告的基本结构，根据具体的项目和数据特点，可以进行适当的调整和补充。
数据发掘报告范文模板
数据挖掘报告模板•作者：xxx•时间：xxxx/xx/xx1. 概述这篇数据挖掘报告主要介绍了对于某个数据集进行挖掘的过程、方法以及得到的结论、建议等。
该数据集是关于 xxx 的数据集，该数据集共有 xxx 条数据，每条数据包含 xxx 个字段。
2. 数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约等。
具体地，我们对该数据集进行了以下预处理：1.缺失值填充：我们使用 xxx 方法对数据集中的缺失值进行填充，填充后的数据集中不再存在缺失值。
2.异常值处理：我们对数据集中的异常值进行了识别和处理，包括了xxx 方法和 xxx 方法，最终得到了处理后的数据集。
3.数据集成：我们将 xxx 数据集和 xxx 数据集进行了集成，得到了一个新的数据集，该数据集包含了 xxx 个字段和 xxx 条数据。
4.特征提取：我们针对该数据集中的特征进行了提取，其中包括了 xxx特征、xxx 特征和 xxx 特征。
3. 数据探索在进行数据挖掘之前，需要对数据进行探索，理解数据的特点和分布等。
具体地，我们对该数据集进行了以下探索：1.数据质量分析：我们对数据进行了质量分析，包括了 xxx 方法和 xxx方法。
2.统计量分析：我们计算了该数据集中的各种统计量，包括了均值、标准差、中位数等。
3.数据分布分析：我们对数据分布进行了分析，包括了直方图、箱线图、概率密度图等。
4. 模型建立在数据预处理和数据探索之后，我们开始建立数据挖掘模型。
我们选择使用了xxx 方法建立模型，并对模型进行了训练和测试。
5. 模型评估在建立模型之后，需要对模型进行评估，以确定模型的优劣和适用性。
我们选择使用了xxx 方法对模型进行了评估，包括了模型精度、召回率、F1 分数等指标。
6. 结论和建议基于对数据挖掘过程的分析和模型评估的结果，我们得到了以下结论和建议：1.[结论/发现1]2.[结论/发现2]3.[结论/发现3]在此基础上，我们提出了以下建议：1.[建议1]2.[建议2]3.[建议3]7. 总结本次数据挖掘分析主要针对 xxx 数据集进行，我们对数据进行了预处理、数据探索、模型建立和评估等过程，并得到了一些结论和建议。
数据挖掘学习报告(部门)
数据挖掘学习报告(部门)引言本报告旨在总结和分析我们部门在数据挖掘研究过程中的收获和成果。
通过研究和实践数据挖掘技术，我们希望能够更好地应用这些技术来解决实际问题，提升我们的工作效率和决策能力。
研究内容在研究过程中，我们主要关注以下几个方面的内容：数据挖掘基础我们通过研究数据挖掘的基本概念、原理和方法，建立了对数据挖掘的初步认识。
我们了解了数据挖掘的任务和流程，研究了常用的数据挖掘算法和模型，并通过实际案例进行了实践。
数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节。
我们研究了数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等预处理技术，掌握了如何处理缺失值、异常值和重复值，并对数据进行归一化、离散化和降维等操作。
分类和聚类在分类和聚类方面，我们研究了决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等分类算法，以及K-means、层次聚类等聚类算法。
我们了解了它们的原理和应用场景，并通过案例分析和实践进行了深入研究。
关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间关联关系的技术。
我们研究了关联规则挖掘的原理和方法，了解了Apriori算法和FP-Growth算法，并通过实际数据进行了关联规则挖掘的实验。
研究成果与应用通过研究和实践，我们部门取得了以下几方面的成果：1. 我们熟练掌握了数据挖掘的基本概念和方法，能够运用常见的数据挖掘算法解决实际问题。
2. 我们能够进行数据预处理，包括清洗、集成、变换和规约等操作，提高了数据的质量和可用性。
3. 我们能够使用分类和聚类算法对数据进行分析和挖掘，发现数据中隐藏的模式和规律。
4. 我们能够进行关联规则挖掘，发现数据项之间的关联关系，为决策提供支持。
在实际应用中，我们将数据挖掘技术应用于我们的工作中，通过对数据进行分析和挖掘，发现问题并提供解决方案。
数据挖掘技术帮助我们提高了工作效率和决策能力，为部门的发展做出了积极贡献。
结论通过数据挖掘研究，我们部门在数据分析和决策支持方面取得了显著的进展。
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。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验背景数据挖掘作为一种从大量数据中发现未知、隐藏和有用信息的技术，正日益受到广泛关注。
在本次实验中，我们尝试运用数据挖掘方法对给定的数据集进行分析和挖掘，以期能够从中获取有益的知识和见解。
二、实验目的本次实验的主要目的是利用数据挖掘技术对一个实际数据集进行探索性分析，包括数据预处理、特征选择、模型建立等步骤，最终得出对数据集的分析结果和结论。
三、实验数据集本次实验使用的数据集为XXX数据集，包含了XXX个样本和XXX个特征。
数据集中涵盖了XXX方面的信息，包括但不限于XXX、XXX、XXX等。
四、实验步骤1. 数据预处理在数据挖掘过程中，数据预处理是至关重要的一步。
我们首先对原始数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 特征选择特征选择是指从所有特征中选择最具代表性和价值的特征，以提高模型的效果和准确性。
我们通过相关性分析、主成分分析等方法对特征进行筛选和优化，选取最具信息量的特征用于建模。
3. 模型建立在特征选择完成后，我们利用机器学习算法建立模型，对数据集进行训练和预测。
常用的模型包括决策树、支持向量机、神经网络等，我们根据实际情况选择合适的模型进行建模。
4. 模型评估建立模型后，我们需要对模型进行评估和验证，以确保模型的泛化能力和准确性。
我们采用交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等方法对模型进行评估，得出模型的性能指标和结果。
五、实验结果与分析经过一系列步骤的数据挖掘分析，我们得出了如下结论：XXX。
我们发现XXX，这表明XXX。
同时，我们还对模型的准确性和可靠性进行了评估，结果显示XXX，证明了我们建立的模型具有较好的预测能力和泛化能力。
六、实验总结与展望通过本次数据挖掘实验，我们对数据挖掘技术有了更深入的了解，学习到了一些实用的数据挖掘方法和技巧。
未来，我们将进一步探究数据挖掘领域的新技术和新方法，提高数据挖掘的应用能力和实践水平。
- 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)。
数据挖掘报告书
题目：关联规则算法在电影爱好中的应用院系：经济管理学院
专业: 信息管理与信息系统
班级：07304班
小组成员：王梦宇李肖楠黄林橙沈岁张舒
2010年6月
〇、SQL Server 2005
Microsoft SQL Server 2005是微软公司在2005年12月推出的一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能工具，提供了企业级的数据管理。
使用Business Intelligence Development Studio 在Analysis Services 项目中定义数据源、数据源视图、维度和多维数据集，并可以利用其现有的数据挖掘算法方便简单的对数据进行分析。
SQL Server 2005包括算法主要有：决策树，关联规则，神经网络，时序，聚类分析等。
微软公司的数据库产品SQL Server 2005中包含了数据挖掘特性, 可以直接从数据库或者数据仓库中进行数据挖掘操作，实现数据挖掘与数据库以及应用程序的紧密耦合，从而大大提高数据挖掘效率。
Microsoft关联规则算法属于priori关联规则算法家族，该算法适用于挖掘频繁项集的非常流行和有效的算法。
在关联算法中有两个步骤：第一个步骤是挖掘频繁项集；第二步是基于频繁项集来生成关联规则。
关联规则算法对算法参数的设置非常敏感。
以下是用于Microsoft 关联规则算法的一系列参数：
1．Minimum_Support:定义了项要成为频繁项集所必须满足的最小支持度。
2．Maximum_Support：定义了频繁项集的最大支持度阈值。
3．Minimum_Probability：定义了一个关联规则的最小概率。
4．Minimum_Importance：重要性小于它的规则会被过滤掉。
5．Maximum_Itemset_Size：指定项集大小的最大值。
6．Minimum_Itemset_Size：指定项集大小的最小值。
7．Maximum_Itemset_Count：定义项集数目的最大值。
一、引言
当今社会是网络的社会，人们通过上网能做很多事情，比如学习、看新闻、交友等等。
当然我们觉得有很多人会和我们一样，无聊的时候上网看看电影电视剧。
因此说随着网络的发展，电影事业的也得到了发展。
现在电影的种类也越来越丰富，不过不是所有电影都符合大家的口味，有的人喜欢惊悚的，有的人喜欢搞笑的等等。
这些我们认为都和人们各自的兴趣爱好有一定的关系，同时我们也觉得也能通过人们喜欢看什么样的电影反应出那个人的兴趣爱好。
所以我们小组想通过数据挖掘的关联规则算法对电影（movies）和爱好（hobbies）的关系进行挖掘，并希望通过这次的研究挖掘，对SQL Server 2005和数据挖掘能有进一步的了解。
二、应用背景情况
数据来源：数据库MovieClick
挖掘算法：关联规则算法
三、数据挖掘算法的实施
1、添加数据库：打开SQL Server Management Studio ，建立连
接，然后右击数据库，点击“附加”，然后添加数据库
MovieClick ，确定后数据库就添加成功。
2、创建新项目：打开business intelligence development studio，选择
“文件”→“新建”命令，新建一个Analysis Services项目。
在“名称”文本框中将新项目命名为Adventure Works，点击“确定”
按钮。
3、创建数据源及视图：在解决方案管理器中，右击“数据源”，从弹
出的快捷菜单中选择“新建数据源”命令。
系统将打开数据源向导。
单击“新建”按钮，向数据库添加连接。
系统将打开“连接管理器”对话框，在提供程序下拉列表中选择“本机OLE DB\SQL Native Client”选项，在服务器名下拉列表中选择承载MovieClick 在“选择或者输入一个数据库名”下拉列表中选择MovieClick选项，再点击确定。
在创建视图时，在解决方案管理器中，右击“数据源视图”，从弹出的快捷菜单中选择“新建数据源视图”，系统将打开数据源视图向导。
在“选择数据源”页的“关系数据源”下，默认选中在上一步中创建的MovieClick数据源。
单击“下一步”，在“选择表和视图”页上选择表movies和hobbies，然后单击右箭头键，单击“下一步”。
在“完成向导”页上，默认情况下，系统将数据源视图命名为MovieClick。
单击完成。
系统将打开数据源视图设计器，显示该数据源视图。
在数据源视图设计器的数据源视图窗格中，选择Hobbies中的CustomerID列。
将该列托到Movies表中，并将其放到CustomerID 列上。
4、创建关联挖掘结构：在解决方案管理器中，右击“挖掘结构”从
弹出的快捷菜单中选择“新建挖掘结构”命令。
在“选择定义方法”页上，确保已选中的“从现有关系数据库或数据仓库”选项，在单击“下一步”按钮。
在“选择数据挖掘技术”页的“您要使用何种数据挖掘技术”列表框中选中“Microsoft关联规则”选项，再单击“下一步”按钮。
单击“下一步”按钮，在“指定表类型”页上选择情况如下表
单击“下一步”按钮，在“指定定型数据”页上依次勾上CustomerID 的“键”movie的“输入”，以及hobby的全部复选框。
5、查看挖掘结果：处理完成后，选择“数据模型查看器”，查看挖掘结果。
在点击挖掘模型查看器时，在处理的时候出现了问题
发现错误为在开始“创建数据源”时，对模拟信息选项的错误改正如下：
然后再进行处理，结果处理成功。
处理结果将在“挖掘结果和分析”中展现。
四、挖掘结果和分析
挖掘结果：
分析：从“规则查看器”中看出，如果喜欢看电影《A Man for all Seasons》（1966年的英国电影《四季之人》），那么这个人的兴
趣爱好可能会是书和图书馆。
从依赖关系网络中更能看出电影
和爱好的一些联系，比如上图中电影《American Pie》（1999 —
2009年的美国系列电影《美国派》），和它关联的为Computer、Travel、Movie&Television。
可以看出看什么电影和兴趣爱好是
有一定的关联关系的。
五、我们的心得
此次的小组研究，我们在对课本上知识点充分复习的基础上，对各种算法有了一定的了解。
但大家还是觉得对关联规则算法认识得多一点，所有就以关联规则算法为研究算法，并对我们已有的数据库中MovieClick中的数据进行研究。
在小组作业的过程中也遇到了一点曲折，最终也在小组成员的集思广益下得以解决。
在研究的过程中，我们小组成员发现数据挖掘能挖掘出一些表面上看不出来的联系，也认识到自己对数据库的了解还远远不够，在今后的学习生活中还得进一步学习。