数据仓库和数据挖掘实验报告
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。
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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”。
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。
如果使用的是其他实例，请键入该实例的名称。
单击“确定”。
创建数据源1.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”。
系统将打开数据源向导。
2.在“欢迎使用数据源向导”页面中，单击“下一步”按钮。
3.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。
系统将打开“连接管理器”对话框。
4.在“连接管理器”的“提供程序”列表中，选择“本机OLE DB\Microsoft OLE DB Provider forSQL Server”。
5.在“服务器名称”列表中，键入或选择承载AdventureWorksDW 的服务器的名称。
6.在“登录到服务器”组中，选择身份验证方法，并输入凭据。
7.在“选择或输入数据库名称”列表中，选择AdventureWorksDW，再单击“确定”按钮。
8.单击“下一步”按钮进入向导的下一页。
9.在“模拟信息”页中，选择“使用服务某”，再单击“下一步”。
10.请注意，在“完成向导”页中，数据源名称默认为Adventure Works DW。
11.单击“完成”。
新的数据源Adventure Works DW 将显示在解决方案资源管理器的“数据源”文件夹中。
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：•dbo.ProspectiveBuyer•dbo.vAssocSeqLineItems•dbo.vAssocSeqOrders •dbo.vTargetMail•dbo.vTimeSeries5.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 DW。
单击“完成”。
系统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”。
4.在“创建数据挖掘结构”页的“您要使用何种数据挖掘技术？”下，选择“Microsoft 决策树”。
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 DW。
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。
如果数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BikeBuyer 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。
13.选中以下各列旁边的“输入”复选框：•Age•muteDistance•EnglishEducation•EnglishOccupation•FirstName•Gender•GeographyKey•HouseOwnerFlag•LastName•MaritalStatus•NumberCarsOwned•NumberChildrenAtHome•Region•TotalChildren•YearlyIne14.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X围（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；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。
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。
列内容类型数据类型Age Continuous LongBikeBuyer Discrete LongmuteDistance Discrete TextCustomerKey Key LongEnglishEducation Discrete TextEnglishOccupation Discrete TextFirstName Discrete TextGender Discrete TextGeographyKey Discrete Text HouseOwnerFlag Discrete Text LastName Discrete Text MaritalStatus Discrete Text NumberCarsOwned Discrete Long NumberChildrenAtHome Discrete Long Region Discrete Text TotalChildren Discrete Long YearlyIne 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“测试数据集中的最大事例数”，请键入1000。
单击“下一步”。
20.在“完成向导”页上的“挖掘结构名称”中，键入Targeted Mailing。
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”。
测试挖掘模型的准确性映射输入列如果使用外部数据测试挖掘模型，则必须确保挖掘结构中的列与输入数据中的列匹配。
为此，可以使用“指定列映射”对话框。
如果直接映射列名，则数据挖掘设计器将自动创建关系。
若要删除两列之间的映射，请选择将“挖掘结构”表中的列到“选择输入表”表中的列的行，再按Delete 键。
还可以通过单击“选择输入表”中的列并将其拖到“挖掘结构”中相应的列来手动创建映射。
将输入列映射到挖掘结构1.在数据挖掘设计器中的“挖掘准确性图表”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。
如果您要测试的结构未显示在“挖掘结构”窗格中，请单击“选择结构”并选择目标。
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。
在此对话框中选择包含表或需要使用的表的数据源视图，然后选择该表。
用于确定模型准确性的数据必须包含可以映射到可预测列的列。
为了实现本教程的教学目标，您需要对用于处理模型的输入列使用相同的数据并对数据应用筛选器。
但是，理想情况下，您将使用用于处理该模型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“使用挖掘结构测试事例”，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“确定”。
挖掘结构中的列会自动映射到输入表中具有相同名称的列。
筛选输入行如果选择“指定其他数据集”选项，则可以通过使用显示事例表列和嵌套表列的一组对话框生成筛选条件。
可以从运算符、类型值的列表中进行选择，并连接条件与逻辑运算符，以创建限制测试所用事例的复杂条件。
对测试数据应用筛选器1.在数据挖掘设计器中的“挖掘准确性图表”选项卡的“输入选择”选项卡上，单击“打开筛选器编辑器”。