数据仓库与数据挖掘实验一
数据挖掘实验报告1
实验一 ID3算法实现一、实验目的通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。
加深对相关算法的理解过程。
实验类型：验证计划课间：4学时二、实验内容1、分析决策树算法的实现流程；2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程；3、根据算法描述编程实现算法，调试运行；4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。
三、实验方法算法描述：以代表训练样本的单个结点开始建树；若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记；否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性；对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本；算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止：给定结点的所有样本属于同一类；没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行四、实验步骤1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述：Struct{int Attrib_Col; // 当前节点对应属性int Value; // 对应边值Tree_Node* Left_Node; // 子树Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点int ClassNo; // 对应分类标号}Tree_Node;2、整体算法流程主程序：InputData();T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib);OutputRule(T);释放内存;3、相关子函数：3.1、 InputData(){输入属性集大小Num_Attrib;输入样本数Num_Record;分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib];输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]；获取类别数C(从最后一列中得到);}3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib){Int Class_Distribute[C];If (Record_No==0) { return Null }N=new tree_node();计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0;For (i=0;i<Num_Attrib;i++)If (Data[0][i]>=0) Temp_Num_Attrib++;If Temp_Num_Attrib==0{N->ClassNo=最多的类；N->IsLeaf=TRUE;N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL;Return N;}If Class_Distribute中仅一类的分布大于0{N->ClassNo=该类；N->IsLeaf=TRUE;N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL;Return N;}InforGain=0;CurrentCol=-1;For i=0;i<Num_Attrib-1;i++){TempGain=Compute_InforGain(Data,Record_No,I,Num_Attrib); If (InforGain<TempGain){ InforGain=TempGain; CurrentCol=I;}}N->Attrib_Col=CurrentCol;//记录CurrentCol所对应的不同值放入DiferentValue[]；I=0;Value_No=-1;While i<Record_No {Flag=false;For (k=0;k<Value_No;k++)if (DiferentValu[k]=Data[i][CurrentCol]) flag=true;if (flag==false){Value_No++;DiferentValue[Value_No]=Data[i][CurrentCol] } I++;}SubData=以Data大小申请内存空间；For (i=0;i<Value_No;i++){k=-1;for (j=0;j<Record_No-1;j++)if (Data[j][CurrentCol]==DiferentValu[i]){k=k++;For(int i1=0;i1<Num_Attrib;i1++)If (i1<>CurrentCol)SubData[k][i1]=Data[j][i1];Else SubData[k][i1]=-1;}N->Attrib_Col=CurrentCol;N->Value=DiferentValu[i];N->Isleaf=false;N->ClassNo=0;N->Left_Node=Build_ID3(SubData,k+1, Num_Attrib);N->Right_Node=new Tree_Node;N=N->Right_Node;}}3.3、计算信息增益Compute_InforGain(Data,Record_No, Col_No, Num_Attrib) {Int DifferentValue[MaxDifferentValue];Int Total_DifferentValue;Int s[ClassNo][MaxDifferentValue];s=0;// 数组清0;Total_DifferentValue=-1;For (i=0;i<Record_No;i++){J=GetPosition(DifferentValue,Total_DifferentValue,Data[i][Col_no]);If (j<0) {Total_DifferentValue++;DifferentValue[Total_DifferentValue]=Data[i][Col_no];J=Total_DifferentValue;}S[Data[i][Num_Attrib-1]][j]++;}Total_I=0;For (i=0;i<ClassNo;i++){Sum=0;For(j=0;j<Record_No;j++) if Data[j][Num_Attrib-1]==i sum++; Total_I=Compute_PI(Sum/Record_No);}EA=0;For (i=0;i<Total_DifferentValue;i++);{ temp=0;sj=0; //sj是数据子集中属于类j的样本个数；For (j=0;j<ClassNO;j++)sj+=s[j][i];For (j=0;j<ClassNO;j++)EA+=sj/Record_No*Compute_PI(s[j][i]/sj);}Return total_I-EA;}3.4、得到某数字在数组中的位置GetPosition(Data, DataSize,Value){For (i=0;i<DataSize;i++) if (Data[i]=value) return I;Return -1;}3.5、计算Pi*LogPiFloat Compute_PI(float pi){If pi<=0 then return 0;If pi>=1 then return 0;Return 0-pi*log2(pi);}五、实验报告要求1、用C语言实现上述相关算法（可选择利用matlab函数实现）2、实验操作步骤和实验结果，实验中出现的问题和解决方法。
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”。
《网络数据挖掘》实验一
《网络数据挖掘》实验一一、实验目的在SQL Server2005上构建数据仓库二、实验内容1.每个学生按自己的学号创建一个空的数据库。
2.将“浙江经济普查数据”目录下的11个城市的生产总值构成表导入该数据库。
要求表中列的名称为EXCEL表中抬头的名称，表的名称分别为对应的excel文件名。
往城市表中输入前面导入的11个城市名称和城市ID（注意不能重复），5.仔细阅读excel表格，分析产业结构的层次，找出产业、行业大类、行业中类的关系。
有些行业的指标值为几个子行业的累加。
比如：第一产业→农林牧渔业第二产业→工业→采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业类ID可按顺序编写。
8.创建一个新表汇总11个城市的生产总值，表的名称为“按城市和行业分组的生产总值表”。
表中的列名和第二步导入表的列名相同，同时添加一个新列（放在第一列），列名为“城市ID”，数据类型为整型；再添加一个新列（放在第二列），列名为“行业中类ID”，数据类型为整型。
9.将11个城市的生产总值构成表导入到第6步创建的新表中，注意不同的城市，要用不同的城市ID代入，行业中类ID可暂时为空值。
10.将行业门类表中的行业中类ID值输入至表“按城市和行业分组的生产总值表”中的“行业中类ID”列上。
11.检查3个表：“按城市和行业分组的生产总值表”、“城市表”、“行业门类表”中主键和外键是否一致（可通过关联查询检查）。
12.删除“按城市和行业分组的生产总值表”中除了行业中类纪录以外的其他高层次的记录，如指标为“第一产业”的行等等（如果不删除，将在汇总中出错）。
13.删除“按城市和行业分组的生产总值表”中原有的“指标”列（由于这列在行业门类表中已存在，因此是冗余的）。
14. 建立以下查询，和原EXCEL文件中的数据对比a)查询杭州市第二产业工业大类下各行业中类的总产出、增加值、劳动者报酬、营业盈余b)分别查询11个城市的第二产业总产出汇总值c)分别查询11个城市的工业劳动者报酬汇总值d)分别查询11个城市的第三产业增加值14.使用SSIS创建一个包，来完成第9步和第10步的过程，执行包，检查数据是否一致。
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课程实验指导书
潘怡编著《数据仓库与数据挖掘》课程实验指导书长沙学院计算机科学与技术系2009年9月前言本书是《数据仓库与数据挖掘》课程及《数据分析与挖掘》的实验指导书。
全书分为三个部分，第一部分为实验内容对每个实验的实验目的、实验类型、实验学时、实验原理及知识点、实验环境（硬件环境、软件环境）和实验内容及步骤进行简单介绍，第二部分为实验指导对每个实验的实验方法，实验步骤及补充的实验知识进行详细介绍，第三部分为实验报告。
本实践课程主要介绍数据仓库的工作机理及其构建过程，。
要求学生熟练使用数据库管理系统MS SQL Server，掌握典型的数据仓库系统及其开发工具的使用，理解数据挖掘的工作原理与流程，掌握典型数据挖掘技术及其工具的使用方法，熟悉SQL SERVER BI DE V集成挖掘环境。
要求学生实验前认真准备，实验后提供实验报告，给出详细设计方法以及设计依据。
实验报告的格式应采用统一封面，统一的实验报告纸。
封面应包括：课程名称、实验序号、名称、专业、班级、姓名、同组实验者、实验时间。
实验报告内容应包括：实验名称、目的、内容、实验步骤、实验记录、数据处理（或原理论证、或实验现象描述、或结构说明等）。
目录第一部分实验内容实验1：实践SQL Server数据多维分析环境实验2：实践关联规则挖掘方法实验3：实践决策树挖掘方法实验4：实践聚类挖掘方法实验5：实践神经网络挖掘方法第二部分实验指导实验1：实践SQL Server数据多维分析环境实验2：实践关联规则挖掘方法实验3：实践决策树挖掘方法实验4：实践聚类挖掘方法实验5：实践神经网络挖掘方法第三部分实验报告第一部分实验内容实验1：实践SQL Server数据多维分析环境一．实验目的学习和掌握Sql Server 2005 Analysis Services 工具集，包括如何在BI Development Studio 的Analysis Services 项目中定义数据源、数据源视图、维度、属性、层次结构和多维数据集，如何查看多维数据集和维度，理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法。
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用1. 引言数据是当今社会的核心资源之一，企业需要从海量数据中提取有价值的信息以支持业务决策和发展。
数据仓库和数据挖掘技术是处理和分析大规模企业数据的重要手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术的研究与应用。
2. 数据仓库技术2.1 数据仓库定义和特点数据仓库是一个面向主题、集成、历史和稳定的数据存储库。
数据仓库的主要特点包括：面向主题，即聚焦于特定业务领域的数据集合；集成，即从不同数据源中提取数据，转换为一致的格式和编码；历史，即保留不同时间点的数据快照以分析趋势和历史演变；稳定，即数据仓库结构和内容相对稳定，不随源系统而改变。
2.2 数据仓库架构数据仓库架构包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。
数据源层包括企业各个应用系统、数据文件和传感器等各种数据来源。
ETL层负责数据的提取、转换和加载，将数据转换为适合数据仓库的格式。
存储层为数据提供持久化存储，包括数据仓库、数据集市和数据清单等不同层次的存储结构。
应用层提供多种用户界面和分析工具，以供用户查询和分析数据。
2.3 数据仓库建设数据仓库建设需要遵循一些基本原则，如需求驱动、迭代开发、数据治理和数据质量保障等。
实施建设的流程包括：需求分析、设计规划、技术实现和运营管理。
在规避风险和提高效率方面，可采用敏捷开发、自动化测试和基础设施自动化等现代开发技术。
3. 数据挖掘技术3.1 数据挖掘定义和技术分类数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘技术可分为分类、聚类、关联规则和最优化等多种类型。
分类是明确将数据分为不同类别，如预测客户流失或判断股票波动等；聚类是将相似的数据分为同一类别，如在销售数据中识别消费者购买偏好；关联规则是寻找数据项之间的联系和规律，如在购物篮数据中识别购物行为模式；最优化则是寻求最佳状态或解决方案，如关于生产效率和资源利用的优化问题。
3.2 数据挖掘流程数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、建模、评估和应用等阶段。
数据仓库与数据挖掘案例分析
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
数据仓库与数据挖掘实验报告3
开课实验室：经济管理基础实验室（一）2013年6月10日
学院
经济管理学院
年级、专业、班
信息管理101
姓名
张江平目
名称
数据仓库的数据挖掘
指导教师
黄传峰
教师评语
教师签名：
年月日
一、实验目的、内容、原理与环境
1、实验目的
通过本实验的学习，使学生掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下关联规则和数据分类（决策树）应用的知识，训练其把教材上的内容应用到实际中的技能，为今后继续关联规则知识的学习奠定基础。
经济管理基础实验室一2013学院经济管理学院年级专业班信息管理101姓名张江平成绩课程名称数据仓库与数据挖掘实验项目数据仓库的数据挖掘指导教师一实验目的内容原理与环境1实验目的通过本实验的学习使学生掌握在sqlserver2005示例数据仓库环境下关联规则和数据分类决策树应用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关联规则知识的学习奠定基础
2、实验内容
在SQL Server 2005示例数据仓库环境下关联规则和数据分类（决策树）的应用两个部分的内容。
3、实验原理、方法和手段
1.关联规则：项目与项集，关联规则的支持度与最小支持度，关联规则的可信度与最小可信度。
2.数据分类（决策树）：精确度，查全率和查准率，信息增益，信息增益比。
4、实验组织运行要求
根据本实验的特点、要求和具体条件，采用“以学生自主训练为主的开放模式组织教学”。
5、实验环境
SQL Server 2005示例数据仓库环境。
二、实验步骤
三、实验总结
数据仓库的数据挖掘在SQL Server 2005示例数据仓库环境下通过对关联规则的项目与项集，关联规则的支持度与最小支持度，关联规则的可信度与最小可信度；数据分类（决策树）的精确度，查全率和查准率，信息增益，信息增益比两个内容根据本实验的特点、要求和具体条件，采用“以学生自主训练为主的开放模式组织教学”。掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下关联规则和数据分类（决策树）应用的知识，训练其把教材上的内容应用到实际中的技能，为今后继续关联规则知识的学习奠定基础。
数据仓库与数据挖掘课程设计报告书
目录21. 绪论 ........................................................................21.1项目背景 ...................................................................21.2 提出问题................................................................22 数据库仓库与数据集的概念介绍 .................................................22.1数据仓库................................................................2.2数据集..................................................................233 数据仓库 ....................................................................33.1 数据仓库的设计..........................................................3.1.1数据仓库的概念模型设计.............................................333.1.2数据仓库的逻辑模型设计.............................................3.2 数据仓库的建立..........................................................333.2.1数据仓库数据集.....................................................43.2.2建立维表...........................................................4.数据挖掘操作 .................................................................444.1数据预处理..............................................................44.1.1描述性数据汇总.....................................................44.2决策树..................................................................125、实验心得 ...................................................................126、大总结 .....................................................................1. 绪论1.1项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。
基于SPSS分析系统的聚类分析
6：单击确定运行。
三：两步聚类：
1：打开数据“鸢尾花分析——两步聚类”，查看文件的变量设置。
2：点击“分析”——“分类”——“两步聚类”，打开两步聚类分析设置界面。
3：同时选中“花萼长”至“花瓣宽”4个变量，将其选入连续变量框中，聚类数量栏选中“选中固定值”，数量改为“3”。
4：单击统计量按钮，单击方案范围，最小聚类数设为2，最大聚类数设为4，单击继续返回。单击绘制按钮，选中“树状图”，单击继续返回。
5：单击保存按钮，单击方案范围，最小聚类数设为2，最大聚类数设为4，单击继续返回。
6：单击确定运行。
二：快速聚类
1：打开数据“鸢尾花分析——快速聚类”，查看文件的变量设置。
4：单击输出按钮，选中“图表和表格”和“创建聚类成员变量”，单击继续返回。选项按钮设置保留默认设置。
6：单击确定运行。
实验结果
1、系统聚类
表中说明了群集之间的聚类方式和聚类系数，及下次聚类的步骤阶。
表中可以看出分成2、3、4个聚类时各个案例所在的群集。
图中形象的各个案例聚集的步骤
表中可以看出分成3类时，各个统计量的参数
.473
4
.000
.497
.328
5
.000
.000
.000
a.由于聚类中心内没有改动或改动较小而达到收敛。任何中心的最大绝对坐标更改为.000。当前迭代为5。初始中心间的最小距离为38.236。
最终聚类中心
聚类
1
2
3
花萼长
50.06
68.50
59.02
花萼宽
34.28
30.74
27.48
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教程(第版) 陈文伟版课后习题答案(非常全)
第一章作业1．数据库与数据仓库的本质差别是什么？书P2（1）数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。
（2）数据库保持事物处理的当前状态，数据仓库即保存过去的数据又保存当前的数据。
（3）数据仓库的数据是大量数据库的集成。
（4）对数据库的操作比较明确，操作数量较小。
对数据仓库操作不明确，操作数据量大。
2．从数据库发展到数据仓库的原因是什么？书P1（1）数据库数据太多，信息贫乏。
如何将大量的数据转化为辅助决策信息成为了研究热点。
（2）异构环境数据的转换和共享。
随着各类数据库产品的增加，异构环境的数据也逐渐增加，如何实现这些异构环境数据的转换的共享也成了研究热点。
（3）利用数据进行事物处理转变为利用数据支持决策。
3．举例说明数据库与数据仓库的不同。
比如，银行中储蓄业务要建立储蓄数据库，信用卡要建立信用卡数据库，贷款业务要建立贷款数据库，这些数据库方便了银行的事务处理。
但是要对这些独立数据库进行决策分析就很复杂了。
因此可以把这些数据库中的数据存储转化到数据仓库中，方便进行决策。
4.OLTP(On Line Transaction Processing,联机事物处理)是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。
OLAP（On Line Analytical Processing，联机分析处理）是使用多维数据库和多维分析的方法，对多个关系数据库共同进行大量的综合计算来得到结果的方法。
5.OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。
6.OLTP OLAP细节性数据综合性数据当前数据历史数据经常更新不更新，但周期性刷新一次性处理的数据量小一次处理的数据量大对响应时间要求高响应时间合理面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动7．包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分。
8．定义为关于数据的数据，描述数据仓库中数据及其环境的数据。
《数据仓库与数据挖掘技术》-贝叶斯与数据挖掘概念
《数据仓库与数据挖掘技术》实验报告贝叶斯与数据挖掘概念一、实验目的1．掌握数据挖掘十大经典算法-贝叶斯。
2．数据挖掘的概念介绍。
二、实验环境计算机window7三、实验内容与实验过程及分析（写出详细的实验步骤，并分析实验结果）实验内容：1.贝叶斯算法的原理以及公式推导朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素是因为其思想基础的简单性：就文本分类而言，它认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征向量中每个维度都是相互独立的。
例如，黄色是苹果和梨共有的属性，但苹果和梨是相互独立的。
这是朴素贝叶斯理论的思想基础。
现在我们将它扩展到多维的情况：朴素贝叶斯分类的正式定义如下：1．设x={a1,a2,…,am}为一个待分类项，而每个a 为x 的一个特征属性。
2．有类别集合C={y1,y2,…,yn}。
3．计算P( y1|x) ,P( y2|x),…, P( yn|x)。
4．如果P( yk|x) =max{P( y1|x),P( y2|x),…, P( yn|x)}，则x∈yk。
那么现在的关键就是如何计算第3 步中的各个条件概率。
我们可以这么做：(1) 找到一个已知分类的待分类项集合，也就是训练集。
(2) 统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。
即：P(a1|y1) , P(a2|y1),…, P(am|y1);P(a1|y2) , P(a2|y2),…, P(am|y2);P(am|yn) , P(am|yn),…, P(am|yn)。
(3) 如果各个特征属性是条件独立的(或者我们假设它们之间是相互独立的)，则根据贝叶斯定理有如下推导：因为分母对于所有类别为常数，只要将分子最大化皆可。
又因为各特征属性是条件独立的，所以有：根据上述分析，朴素贝叶斯分类的流程可以表示如下：第一阶段：训练数据生成训练样本集：TF-IDF第二阶段：对每个类别计算P(yi)第三阶段：对每个特征属性计算所有划分的条件概率第四阶段：对每个类别计算 P( x | yi ) P( yi ) 第四阶段：以 P( x | yi ) P( yi ) 的最大项作为x 的所属类别2.贝叶斯计算：1981年3月30日，一个大学退学学生Hinckley企图对里根总统行刺。
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，它们在数据管理和分析方面发挥着重要作用。
本文将介绍《数据仓库与数据挖掘》实验大纲，以帮助读者了解实验的目的和内容，并为他们提供实验的指导。
一、实验目的1.1 理解数据仓库的概念和作用1.2 掌握数据仓库的设计与建模方法1.3 学习数据仓库的实施与管理技术二、实验内容2.1 数据仓库的设计与建模2.1.1 确定数据仓库的业务需求和目标2.1.2 设计数据仓库的物理和逻辑模型2.1.3 实施数据仓库的ETL（抽取、转换、加载）过程2.2 数据仓库的实施与管理2.2.1 选择合适的数据仓库平台和工具2.2.2 构建数据仓库的基础设施和架构2.2.3 管理数据仓库的运行和维护三、实验步骤3.1 确定实验需求和目标，制定实验计划3.2 进行数据仓库的设计与建模实验3.3 实施数据仓库的ETL过程3.4 进行数据仓库的实施与管理实验3.5 进行数据仓库的运行和维护实验四、实验要求4.1 熟悉数据库管理系统和SQL语言4.2 具备数据分析和数据挖掘的基本知识4.3 具备数据仓库的基本概念和理论知识五、实验评估5.1 根据实验报告和实验成果进行评估5.2 考核学生对数据仓库和数据挖掘的理解和应用能力5.3 评估学生对实验过程和结果的分析和总结能力总结：通过本次实验，学生将能够深入了解数据仓库与数据挖掘的概念、设计与实施方法，并能够应用所学知识解决实际问题。
同时，实验大纲的设计也能够帮助学生系统地学习和掌握相关知识，提高他们在数据管理和分析方面的能力。
希望本文所介绍的《数据仓库与数据挖掘》实验大纲能够为读者提供实验指导和学习参考。
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论文（共5篇）
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）第一篇：数据仓库与数据挖掘论文决策树在教学评价中的应用研究摘要决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
先就决策树和决策树学习算法进行介绍，然后用实例阐述决策树在教育信息处理中的应用，主要以在教学评价中的应用为例来加以介绍。
关键词决策树；数据挖掘；教育信息处理；教学评价当今社会处于一个信息爆炸的时代，海量的数据可以用来选择和发掘信息，然而有时却让人无从下手，因此数据挖掘技术受到人们的高度关注。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的或者随机的数据中提取人们事先不知道的但又是有用的信息和知识的过程。
它的方法很多，其中决策树是一种解决实际应用分类问题的数据挖掘方法。
在教育教学中，根据决策树算法的实际特点，它可以在教育信息处理中的信息采集上发挥很大的作用。
决策树介绍决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
决策树起源于概念学习系统，其思路是找出最有分辨能力的属性，把数据库划分为许多子集（对应树的一个分枝），构成一个分枝过程，然后对每一个子集递归调用分支过程，直到所有子集包含同一类的数据。
最后得到的决策树能对新的例子进行分类。
它一般是从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。
它一般需要给定一组训练例子，训练例子一般被看成用于创建模型的数据集。
由此可以看出，决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每一个内部结点表示对一个属性的测试，每一个分支代表一个决策输出，而每个叶节点代表一个目标分类。
决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类，树上每个节点说明对实例的某个属性的测试，节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值。
假如需要根据人员的外貌特征对人员进行分类，用于人员的外貌特征有3个，外貌列表={高度,发色,眼睛}；各属性的值域分别为：高度={高,矮}，发色={黑色,红色,金色}，眼睛={黑色,棕色}。
分类结果有两种：种类={+,-}。
数据仓库实验报告
四．实验总结通过本次实验，对数据仓库中关联规则的应用以及如何发现关联规则有了简单的了解，通过使用Analysis Services服务进行关联规则模型的建立和处理，以可视化的方式查看模型结果对关联规则有了根本的了解。
关联规则可以反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，其中一个事物就能通过其他事物预测到。
处理进度完成之后，单击“关闭”按钮，建模完成。
7.查看挖掘结果再次选择“挖掘模型查看器”选项卡，由vTargetMail数据集生成的决策树。
四实验总结本次实验使用SQL Server2005中的决策树方法，进一步的了解数据库Analysis Services的功能，对它的使用方法有了更深入的了解，能做一些基本的操作。
通过应用数据库Analysis Services的一些功能，能够分析一些数据之间的联系，有利于做出判断与决策。
四实验总结本次实验使用SQL Server 2005中的Analysis Service服务进行k-means算法模型的建立和处理并且可视化的方式查看结果，本次实验使我对k-means的算法加深了认识与了解。
能做到简单的应用。
k-means聚类算法是将各个聚类子集内的所有数样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类的性能的准则函数达到最优从而使生成的每个聚类内紧凑。
实验名称实验五SQLServer 2005中贝叶斯网络应用四实验总结通过本次实验对贝叶斯网络有了更深入的了解，贝叶斯网络是一个白匣子，各个结点之间的影响程度和条件概率关系都可以显示地看到，并且意义明确，因此其更适合那些影响因素少而且关系明确的情况，但贝叶斯网络使用者更多地了解领域，以增加网络的可理解性和预测、诊断的准确性。
通过使用SQLService2005的朴素贝叶斯网络功能使用能够做预测、诊断然后查看各个变量对被预测和被诊断的各个值得影响力。
大数据分析与挖掘 实训1 基于时间序列的分仓商品预测
数据 库
数据 挖掘
模式 识别
机器 学习
问题学习——知识点1-预测方法
统计理论模型
人工智能模型
时 间 序 列
卡 尔 曼 滤 波
线 性 回 归
非 参 数 回 归
历 史 平 均
神 经 网 络
支 持 向 量 机
模 糊 神 经 网 络
关联规则
问题学习——知识点2-时间序列
关联规则
问题学习——知识点2-时间序列
问题学习——知识点3-自回归移动平均模型ARMA
将纯AR(p)与纯MA(q)结合，得到一个一般的自回归移动平均 （autoregressive moving average）过程ARMA（p,q）：
该式表明：
（1）一个随机时间序列可以通过一个自回归移动平均过程生成，即该序列可以由其 自身的过去或滞后值以及随机扰动项来解释。 （2）如果该序列是平稳的，即它的行为并不会随着时间的推移而变化，那么我们就 可以通过该序列过去的行为来预测未来。 这也正是随机时间序列分析模型的优势所在。
直通车引 淘宝客引 聚划算引 直通车引 搜索引导 成交件数 成交人次 导浏览次 导浏览次 导浏览次 导浏览人 浏览次数 数 数 数 次 淘宝客引 聚划算引 搜索引导 非聚划算 非聚划算 非聚划算 非聚划算 导浏览人 导浏览人 浏览人次 支付笔数 支付金额 支付件数 支付人次 次 次
成交笔 数
问题解决——数据探索与数据挖掘
问题学习——知识点4-评估指标
均方根误差（RMSE, Root Mean Square Error）是均方误差的算术平方根，
均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。 平均绝对误差（MAE，Mean Absolute Error）是所有单个观测值与算术平 均值的偏差的绝对值的平均。 平均绝对百分误差（MAPE，Mean Absolute Percent Error)是个相对值，而
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数据仓库与数据挖掘实验
实验1、数据仓库与OLAP
■ Analysis Services→Analysis Manager的安装、启动与退出
◆安装:
◆启动:
开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→Analysis Manager
◆退出。
文件→退出
■创建和连接数据源(Windows XP
◆启动Microsoft Access→创建、添加、修改、删除数据库和数据表。
(内容自定。
◆开始→设置→控制面板
◆双击“管理工具”
◆双击“数据源(ODBC”
◆选择“系统DSN”
◆如果已经存在数据源“FoodMart
2000”,则转向(******处;或者单击“删除”,删除该数据源,然后按照下面的步骤练习如何建立数据源;
◆否则,单击“添加”
◆选择相应的驱动程序,本例选择“Microsoft Access Driver(*.mdb”→单击“完成”
◆在“数据源名(N:”处,输入:FoodMart 2000→单击“选择”
◆选择“C:\Program Files\Microsoft Analysis Services\Samples”目录中的“foodmart 2000.mdb”→单击“确定”
◆单击“确定”
◆最后单击“确定”,关闭ODBC数据源管理器。
◆(******对于已经存在数据源“FoodMart
2000”的情况,操作如下:选择“FoodMart2000”→单击“配置”
◆单击“选择”
◆选择“C:\Program Files\Microsoft Analysis Services\Samples”目录中的“foodmart 2000.mdb”→单击“确定”
◆单击“确定”
◆最后单击“确定”,关闭ODBC数据源管理器。
■创建Analysis Services数据库(Windows XP
◆启动:
开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→Analysis Manager
→选择“新建数据库”
◆在“数据库名称(D”下,输入“Sample”→单击“确定”
◆单击“Sample”→展开数据库
■ 创建和连接Analysis Services数据源（Windows XP）
◆选择“Sample”→选择“数据源”→右击
◆选择“提供程序”选项卡→选择“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”→选择“连接”选项卡◆在“使用数据源名称（D）”下→选择“FoodMart 2000”→单击“测试连接”→测试连接成功对话框。
◆在测试连接成功对话框中→单击“确定”。
◆在数据连接属性对话框中→单击“确定”。
成功连接后的画面如下图：。