数据挖掘-实验一 数据仓库的构建(实验报告)

一、实验内容和目的目的：1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系；2．掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法；3．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。

内容：以SQL Server为系统平台，设计、建立数据库，并以此为基础创建数据仓库。

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、实验原理数据仓库是在原有关系型数据库基础上发展形成的，但不同于数据库系统的组织结构形式，它从原有的业务数据库中获得的数据形成当前基本数据层，经过综合后形成轻度综合数据层，轻度综合数据再经过综合后形成高度综合数据层。

数据仓库结构包括当前基本数据（current detail data）、历史基本数据（older detail data）、轻度综合数据（lightly summarized data）、高度综合数据（highly summarized data）和元数据（meta data）。

数据仓库系统由数据仓库、仓库管理和分析工具3部分组成，结构形式如下图所示：数据仓库的逻辑数据模型是多维结构的数据视图，也称多维数据模型。

对于逻辑数据模型，可以使用不同的存储机制和表示模式来实现多维数据模型。

目前使用的多维数据模型主要有星型模型、雪花模型、星网模型、第三范式等。

ETL过程在开发数据仓库时，占去70%的工作量。

ETL过程的主要步骤概括为：（1）决定数据仓库中需要的所有的目标数据；（2）决定所有的数据源，包括内部和外部的数据源；（3）准备从源数据到目标数据的数据映射关系；（4）建立全面的数据抽取规则；（5）决定数据转换和清洗规则；（6）为综合表制定计划；（7）组织数据缓冲区域和检测工具；（8）为所有的数据装载编写规程；（9）维度表的抽取、转换和装载；（10）事实表的抽取、转换和装载。

四、实验方法、步骤要求：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项目，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并绘出模拟实验案例的数据仓库模型。

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”。

数据仓库实验报告本次实验的目的是设计和构建一个数据仓库，并通过使用该数据仓库来进行数据分析。

本报告将分为三个部分：实验设计、实验过程和结果分析。

一、实验设计1. 数据需求：选取了一个电商平台的数据作为实验对象，包括订单数据、用户信息数据、产品数据等。

2. 数据清洗和预处理：对原始数据进行了清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理等。

3. 数据模型设计：根据需求，设计了一个星型模型，以订单信息作为事实表，以用户信息和产品信息作为维度表。

4. 数据仓库构建：使用开源的数据仓库工具进行了数据仓库的构建，包括创建表结构、导入数据等。

二、实验过程1. 数据清洗和预处理：首先对原始数据进行了去重操作，保证数据的唯一性。

然后对缺失值进行了处理，采用填充的方式进行处理。

2. 数据模型设计：根据数据需求，设计了一个星型模型，以订单信息表作为事实表，以用户信息表和产品信息表作为维度表。

通过主键和外键的关系，将这些表进行了关联。

3. 数据仓库构建：使用开源的数据仓库工具，将设计好的数据模型导入到数据仓库中，并创建相应的表结构。

然后将清洗好的数据导入到对应的表中。

三、结果分析1. 数据质量评估：对数据仓库中的数据进行质量评估，包括数据准确性、完整性等。

通过查询数据仓库中的数据，对每个维度表和事实表的数据进行了验证。

2. 数据分析：通过在数据仓库上进行复杂查询和分析操作，获取了一些有价值的信息。

例如：最受用户欢迎的产品、用户购买行为的趋势等。

根据实验结果可以得出以下结论：1. 数据仓库可以提供高效的数据访问和分析能力，对于大规模数据的查询和分析非常高效。

2. 数据仓库可以提供数据一致性和数据质量保证的能力，可以对数据进行清洗和预处理操作。

3. 数据仓库可以满足复杂查询和分析需求，可以提供多维分析、数据挖掘等功能。

总结：本次实验通过设计和构建一个数据仓库，对电商平台的数据进行了分析，得到了一些有价值的信息。

通过实验，我们了解到数据仓库的设计和构建过程，并掌握了使用数据仓库进行数据分析的方法和技巧。

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。

实验报告
2）修改维度的层次结构和有关属性。

3）增加维度属性。

4）将命名计算列表作为弧度的成员名称。

5）重新部署并查看修改。

6）灵活快速地导出各类统计表。

四.实验结果
五.实验总结
本次实验使用SQL Server 2005建立多维数据模型，使我对建立多维数据模型与数据的导出过程有了简单的认识。

此外，数据仓库的创建与设计过程需要先配置环境，然后建立多维数据模型。

数据仓库系统建立的过程：收集与分析业务需求、建立数据仓库的概念和逻辑模型、
四．实验总结
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
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同时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，算法的要紧思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类不，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。

数据仓库1实验报告一、引言数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。

它可以帮助组织和企业进行数据分析和决策支持。

本实验旨在通过构建一个简单的数据仓库，探索数据仓库的基本原理和应用。

二、实验目标本实验的目标是构建一个包含多个维度和事实表的数据仓库，并通过OLAP（联机分析处理）工具进行数据分析和查询。

三、实验步骤1. 数据收集和清洗首先，我们需要收集相关的数据，并进行清洗和转换，以便符合数据仓库的要求。

在本实验中，我们选择了一个销售数据集作为例子。

我们从不同的数据源中收集了包含销售日期、产品、地区和销售额等信息的数据，并进行了数据清洗，去除了重复数据和错误数据。

2. 数据建模在数据建模阶段，我们需要设计数据仓库的维度模型和事实表。

维度模型是一个用于描述业务过程的结构化模型，它由多个维度和事实表组成。

维度是描述业务过程的属性，如时间、地区、产品等。

事实表是描述业务过程中的事实或事件，如销售额、销售数量等。

在本实验中，我们选择了时间、地区和产品作为维度，销售额作为事实表。

3. 数据加载在数据加载阶段，我们将清洗后的数据加载到数据仓库中。

我们使用了ETL（抽取、转换和加载）工具来实现数据的抽取和转换，并将数据加载到数据仓库中的维度表和事实表中。

4. 数据分析和查询在数据加载完成后，我们可以使用OLAP工具对数据仓库进行数据分析和查询。

OLAP工具提供了多维数据分析的功能，可以帮助用户进行灵活的数据查询和分析。

在本实验中，我们使用了一个开源的OLAP工具来进行数据分析和查询。

四、实验结果通过对数据仓库的构建和数据分析，我们得到了一些有价值的结果。

首先，我们可以通过数据仓库进行多维度的数据分析，比如按照时间、地区和产品进行销售额的统计和比较。

其次，我们可以通过数据仓库进行复杂的查询和筛选，比如找出某个时间段内销售额最高的产品，或者找出某个地区销售额最低的产品。

五、实验总结本实验通过构建一个简单的数据仓库，探索了数据仓库的基本原理和应用。

《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。

数据仓库与数据挖掘学号：姓名：任课教师：朱焱二零一四年十二月目录目录 (1)实验1.1 数据仓库的构建与OLAP分析 (1)1．实验题目及实验目的 (1)2．实验内容 (1)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (1)4．实验结果分析与总结 (2)5．收获与问题分析 (5)实验1.2 创建OLAP数据立方体 (6)1．实验题目及实验目的 (6)2．实验内容 (6)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (6)4．实验结果分析与总结 (7)5．收获与问题分析 (8)实验1.3 通过OLAP进行数据分析 (9)1．实验题目及实验目的 (9)2．实验内容 (9)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (9)4．实验结果分析与总结 (10)5．收获与问题分析 (12)实验1.4/1.5 “Frequent-Flyer flight segment“信息进行数据仓储化管理1．实验题目及实验目的 (13)1．实验题目及实验目的题目:“Frequent-Flyer flight segment”信息进行数据仓储化管理. (13)2．实验内容 (13)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍所建立的数据库模型为雪花模型，一个事实表对应多个飞机事件，一个飞机事件对面3个机场表：起始机场、中转机场、终点机场。

雪花模型中还有时间表、顾客模型等。

如图1-13： (14)4．实验结果分析与总结 (14)5．收获与问题分析 (15)实验2.1 Apriori关联规则算法应用实例 (16)1．实验题目及实验目的 (16)2．实验内容 (16)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (16)4．实验结果分析与总结 (18)5．收获与问题分析 (19)实验2.2 KMeans聚类算法应用实例 (21)1．实验题目及实验目的 (21)2．实验内容 (21)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (21)4．实验结果分析与总结 (22)5．收获与问题分析 (23)实验2.3 KNN分类算法应用实例 (24)1．实验题目及实验目的 (24)2．实验内容 (24)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (24)4．实验结果分析与总结 (25)5．收获与问题分析 (26)2.4 在SQL Server2008上完成上述的数据挖掘实验 (26)1实验目的 (27)2实验内容 (27)3实验相关的算法原理或所涉及的模型介绍 (28)4实验结果与总结 (28)实验1.1 数据仓库的构建与OLAP分析1．实验题目及实验目的（1）熟悉SSIS工具，初步掌握数据仓库数据的ETL过程及操作流程（2）加深对ETL（提取、转换、加载的理解）2．实验内容此实例的背景是基于Adventure Works cycle公司，该公司新增了5个销售区域，以前这5个销售区域的数据没有汇总到数据仓库中，现在需要用到这些数据，于是公司让这5个区域的主管把客户信息全部导入到一个文本文件中，命名为customers.txt。

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》课程实验报告一一、实验目的、内容、原理与环境1.实验目的:掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下数据加载和建立多维数据模型过程的知识, 训练其把教材上的内容应用到实际中的技能, 为今后继续数据挖掘技术的学习奠定基础。

2.实验内容:在SQL Server 2005示例数据仓库环境下加载数据仓库, 建立多维数据模型。

具体内容包括：创建 Analysis Services 项目 , 定义数据源 , 定义数据源视图 , 修改表的默认名称, 定义多维数据集 , 检查多维数据集和维度属性 , 部署 Analysis Services 项目, 浏览已部署的多维数据集等知识。

3、实验原理与环境:数据仓库环境下数据加载过程和多维数据模型建立的方法。

SQL Server 2005示例数据仓库环境。

二、实验步骤（一）本实验的主要步骤（7步）分别介绍如下:（二）创建 Analysis Services 项目（二）创建数据源（三）定义数据源视图（四）定义多为数据源集（五）部署 Analysis Services 项目（六）浏览已部署的多维数据集(七)提高多维数据集的可用性和易用性三、实验总结通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习, 掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念, 了解了数据仓库与数据库的区别。

下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。

数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。

主题是数据数据归类的标准, 每个主题对应一个客观分析的领域, 他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。

数据仓库包含了大量的历史数据, 经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。

数据仓库内的数据时间一般为5年至10年, 主要用于进行时间趋势分析。

数据仓库的数据量很大。

数据仓库的特点如下：。

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报告一、引言数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中非常重要的两个方向，它们的应用范围广泛，可以用于企业管理、市场分析、科学研究等方面。

本实验旨在通过学习和实践，深入了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，并利用相应工具进行实际操作。

二、数据仓库实验1. 数据仓库概念及特点数据仓库（Data Warehouse）是指将各种不同来源的数据进行整合、清洗、转换后存储到一个统一的集合中，以便于进行查询和分析。

其主要特点包括：- 面向主题：即按照某个主题或业务领域来组织数据。

- 集成性：将来自不同系统和部门的数据整合到一个统一的存储介质中。

- 非易失性：即一旦存储到数据仓库中，就不能轻易删除或修改。

- 时间性：即记录历史信息，以便于进行趋势分析。

2. 数据仓库建模在建立一个完整的数据仓库之前，需要对其进行建模。

常见的建模方法包括星型模型和雪花模型。

其中星型模型是最常用的一种建模方法，其特点是以一个中心事实表为核心，围绕着它建立多个维度表。

而雪花模型则是在星型模型的基础上进一步拆分出多个层级的维度表。

3. 数据仓库实战在本次实验中，我们使用了SQL Server Management Studio （SSMS）这一数据库管理工具来创建和管理数据仓库。

首先我们需要创建一个数据库，并在其中创建一个事实表和多个维度表。

然后将各种不同来源的数据导入到相应的表中，并进行必要的清洗和转换操作。

最后，我们可以通过SQL查询语句来查询和分析数据。

三、数据挖掘实验1. 数据挖掘概念及过程数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，并将其应用于决策支持、预测分析等方面。

其主要过程包括：- 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

- 特征选择：根据业务需求选择最有价值的特征变量。

- 模型构建：根据所选特征变量构建相应的分类或回归模型。

- 模型评估：对所构建模型进行评估，确定其准确性和可靠性。

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。

五邑大学实验指导书数据仓库与数据挖掘Ｖ１．０执笔：何国辉 开课系部：计算机学院二零一三年十月实验一 数据仓库的建立一、实验目的：通过本实验加深在ＳＱＬ　Ｓｅｒｖｅｒ　２００８环境下建立数据仓库，并对数据仓库进行管理的方法。

二、实验内容：使用ＳＱＬ　Ｓｅｒｖｅｒ　２００８中的Analysis Server工具建立数据仓库和数据源，能察看和编辑数据仓库中的基本模型（即事实表与维度表之间的关系）。

　三、实验要求：结合SQL Server 2008提供的示例数据库AdventureWorks建立数据仓库数据源，并能通过相关设置察看和编辑数据仓库中的基本模型，为数据挖掘做好准备。

四、实验学时：４学时　五、实验步骤：1．创建Analysis Service 项目步骤如下：开始－程序－Microsoft SQL Server 2008 R2－SQL Server Business Intelligence Development Studio，如图1所示，进入新建一个Business Intelligence Solution界面，如图2所示，为工程命名并保存。

【说明一】：即使你安装了vs2010 sp1，也不会有现成的Analysis Services项目模板（在线模板也没有）。

因此，还得在vs2008环境下新建BI项目。

图１　进入ＢＩ界面　２、创建数据源在解决方案资源管理器中的“数据源”中，右击“新建数据源”，创建数据源界面如图3所示，进入数据源向导。

图3 数据源向导界面图２　新建工程界面　点击“Next”按钮，在图4界面中设置连接数据库参数，包括对应的服务器名、数据库名、登录帐号和密码。

图4 设置连接数据库参数界面通过点击“Test Connection”可以测试连接情况。

当确认连接无误后点击“OK”按钮，进入图5。

图５　数据源向导界面点击“Next”按钮，进入设置Analysis Server连接数据源方式界面，如图6所示。

实验一数据仓库的构建
一、实验目的
1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系；
2．掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法；
3．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。

二、实验要求
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项目，真实地记录实验中
遇到的各种问题和解决的方法与过程，并绘出模拟实验案例的数据仓库模型。

实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。

三、实验平台
Microsoft SQL Server 2000 的Analysis Services
四、实验方法与步骤
1、建立系统数据源连接
（1）、启动 Analysis Manager
（2）建立数据库结构（3）建立数据源
3、建立多维数据集
（1）打开多维数据集向导
（3）建立时间维度
（4）建立产品维度
（5）建立客户维度
（6）何生成商店维度
（7）完成多维数据集的生成
（1）启用多维数据集编辑器
（2）向现有多维数据集添加维度
5、设计存储和处理多维数据集
（1）使用多维数据集浏览器查看多维数据集数据
（2）替换网格中的维度
（3）按时间筛选数据
7、存档教程数据库
五、实验心得。

数据仓库与数据挖掘实验一：数据仓库的构建1.简介数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而演化，为支持决策需求而设计的数据集合。

数据仓库的创建和维护需要投入大量的时间和资源。

本文将介绍如何构建数据仓库并对数据进行管理和维护。

2.数据仓库的构造2.1 明确需求在构建数据仓库之前，需要明确需求。

这包括对数据的收集、存储和分析要求的详细了解。

通过这个阶段，可以确定数据仓库的目的、范围以及需要收集哪些数据。

需要注意的是，需求明确性越高，数据仓库的建设成本越低。

2.2 数据收集和整合根据需求收集数据并对数据进行整合。

数据来源可能包括来自公司内部的各种系统，以及来自外部的数据源。

在数据整合的过程中，需要注意数据的质量，确保所有数据都是准确完整的。

2.3 数据存储在数据整合后，需要将数据存储在数据仓库中。

数据仓库通常使用关系型数据库来存储数据。

为了确保数据的高效管理和维护，应该给每个数据单元分配一个唯一的标识符。

2.4 数据管理和维护一旦数据仓库建立，就需要对数据进行管理和维护。

这意味着需要制定数据管理和维护策略。

数据管理和维护策略应该包括以下内容：•数据质量管理•数据备份和恢复•数据安全2.5 数据仓库的使用和分析一旦数据仓库建立并经过管理和维护，就可以开始使用它来进行数据分析。

数据分析通常包括以下内容：•数据挖掘•商业智能•决策支持系统3.数据仓库的优点数据仓库具有以下优点：•支持分析和决策制定•提高业务决策的准确性•提高数据采集和整合的效率•提高数据质量和一致性•降低数据管理和维护成本•增强企业竞争力4.数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而演化，为支持决策需求而设计的数据集合。

本文介绍了数据仓库的构建过程，包括需求明确、数据收集和整合、数据存储、数据管理和维护、以及数据分析等部分。

数据仓库的优点在于它能够提高数据采集和整合的效率，同时增强企业竞争力。

数据仓库与数据挖掘实验报告姓名：岩羊先生班级：数技2011学号：XXXXXX实验日期：2013年11月14日目录实验“图书销售分析”的多维数据集模型的设计【实验目的】1、熟悉SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件功能和操作特点;2、了解SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件的各选项面板和操作方法;3、熟练掌握SQLserver manager studio和VisualStudio2008工作流程。

【实验内容】1.打开SQLserver manager studio软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能;2.根据给出的数据库模型“出版社销售图书Pubs”优化结构，新建立数据库并导出；3.打开VisualStudio2008，导入已有数据库、或新建数据文件，设计一个“图书销售分析”的多维数据集模型。

并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。

【实验环境】SQLserver manager studio , VisualStudio2008 , windows7【实验步骤】Step1 建立数据仓库的数据库：1.打开SQL Server manager studio：2.附加备份的数据库文件pubs_DW_Data.MDF和pubs_DW_Log.LDF并且做出优化：3.修改数据库属性：4.建立数据仓库所需的数据库bb（导出）：点击新建：（若库有重名，则换名）Step2 建立数据仓库的多维数据集5. 创建新的分析服务项目：6.新建数据源；导入数据库bb：使用服务账户：6. 新建数据源（本地服务器输入“.”）：选择数据源bb：选择表和视图：得到数据源视图:设置关系：7．建立多维数据集：得到多维数据集：8.处理多维数据集，得出模型：9.模型实例：【实验中的困难及解决办法】问题1：SQLserver中数据库的到导出解决方法：正确地新建数据库，选取需要的表和数据，谨慎选项，顺利导出。

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。