數(shù)據(jù)倉庫實驗報告(編輯修改稿)
2025-08-30 23:49 本頁面
【文章內容簡介】 在一定的關聯(lián)關系，其中一個事物就能通過其他事物預測到。實 驗 名 稱實驗三 SQL Server 2005中決策樹的應用一 實驗目的 通過本實驗的學習，使學生掌握在SQL Server 2005示例數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境下決策樹的應用的知識，訓練其把教材上的內容應用到實際中的技能，為今后繼續(xù)決策樹挖掘技術知識的學習奠定基礎。二 實驗內容 在SQL Server 2005示例數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境下決策樹的應用。 使用SQL Server 2005中的決策樹方法，構造決策樹所使用的數(shù)據(jù)集是SQL Server 2005中的Adventure WorksDW數(shù)據(jù)庫中的vTargetMail數(shù)據(jù)集。三 實驗步驟和結果1. 創(chuàng)建Analysis Services項目2. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源上述兩個步驟與實驗二的步驟（1）~（2）相同。3. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖在解決方案資源管理器中，右鍵單擊“數(shù)據(jù)源視圖”，從彈出的快捷菜單中選擇“新建數(shù)據(jù)源視圖”命令，系統(tǒng)將打開數(shù)據(jù)源視圖向導。在“歡迎使用數(shù)據(jù)源視圖向導”頁上，單擊“下一步”按鈕。在“選擇數(shù)據(jù)源”頁中再次單擊“下一步”按鈕。在“選擇表和視圖”頁上，然后右擊，將他包括在新數(shù)據(jù)源視圖中。單擊“下一步”按鈕，在隨后出現(xiàn)的“完成向導”頁上，默認情況下，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)源視圖命名為AdventureWorksDW，單擊“完成”按鈕，數(shù)據(jù)源視圖創(chuàng)建成功。4. 創(chuàng)建決策樹挖掘結構在解決方案資源管理器中，右鍵單擊“挖掘結構”頁上，從彈出的快捷菜單中選擇“新建挖掘結構”命令，系統(tǒng)將打開數(shù)據(jù)挖掘向導。在“歡迎使用挖掘向導”頁上，確認已選中“從現(xiàn)有關系數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫” ，再單擊“下一步”按鈕。在“選擇數(shù)據(jù)挖掘技術”頁的“您要使用何種數(shù)據(jù)挖掘技術？”下拉列表中選擇“Microsoft決策樹”選項。單擊“下一步”按鈕，請注意在隨后出現(xiàn)的“選擇數(shù)據(jù)源視圖”頁上，已默認選中AdventureWorksDW。單擊“選擇數(shù)據(jù)源視圖”頁的“下一步”按鈕，在“指定表類型”頁上，選中vTargetMail表右邊“事例”列中的復選框。在“數(shù)據(jù)挖掘向導”頁上單擊“下一步”，出現(xiàn)“指定定型數(shù)據(jù)”，確保已選中CustomerKey列右邊鍵列中的復選框，選擇類別屬性BikeBuyer列右邊的“輸入”和“可預測”復選框，并且從屬性列表中選擇16個描述屬性，選中相應的“輸入”復選框。在“數(shù)據(jù)挖掘向導”頁上單擊“下一步”按鈕，在隨后的“指定列的內容和數(shù)據(jù)類型”頁上，單擊“下一步”按鈕，出現(xiàn)“完成向導”頁，在“挖掘結構名稱”文本框中輸入DecisionTree，在“挖掘模型名稱”文本框中輸入DecisionTree，之后單擊“完成”按鈕。由此決策挖掘結構創(chuàng)建完成，系統(tǒng)將打開挖掘結構設計器，顯示AdventureWorksDW挖掘結構設視圖。5. 設置決策樹挖掘結構的相關參數(shù)在“挖掘模型”選項卡上單擊鼠標右鍵，從彈出的快捷菜單中選擇“設置算法參數(shù)”命令，系統(tǒng)將打開“算法參數(shù)”對話框。SCORE_METHOD：指定選擇分支屬性的度量標準。本例中將他的取值改為1，表示使用信息增益作為度量標準。6. 建立決策樹挖掘模型選擇“挖掘模型查看器”選項卡，程序問是否建立部署項目，選擇“是”，在接下來的“處理挖掘模型”頁上，單擊“運行”按鈕，出現(xiàn)“處理進度”窗口。處理進度完成之后，單擊“關閉”按鈕，建模完成。7. 查看挖掘結果再次選擇“挖掘模型查看器”選項卡，由vTargetMail數(shù)據(jù)集生成的決策樹。四 實驗總結 本次實驗使用SQL Server2005中的決策樹方法，進一步的了解數(shù)據(jù)庫AnalysisServices的功能，對它的使用方法有了更深入的了解，能做一些基本的操作。通過應用數(shù)據(jù)庫AnalysisServices的一些功能，能夠分析一些數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，有利于做出判斷與決策。實 驗 名 稱實驗四 SQL Server 2005中的kmenas應用一 實驗目的 通過本實驗的學習，使學生掌握在SQL Server 2005示例數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境下kmenas應用的知識，訓練其把教材上的內容應用到實際中的技能，為今后繼續(xù)kmenas知識的學習奠定基礎。二 實驗內容 使用SQL Server 2005中的kmeans聚類方法，使用的數(shù)據(jù)集時SQL Server 2005中的Adventure Works DW數(shù)據(jù)中的vtargetMail數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含32個屬性，其中31描述個位描述屬性，1個位類別屬性。由于聚類方法使用的數(shù)據(jù)集不包含類別屬性，所以不選擇類別屬性BikeBuyer。實現(xiàn)kmeans應用。三 實驗步驟和結果1. 創(chuàng)建Analysis Services項目2. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源3. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖上述三個步驟與實驗三的（1）（2）（3）相同。4. 創(chuàng)建kmeans挖掘結構在解決方案資源管理器中，右鍵單擊“挖掘結構”，在彈出的快捷菜單中選擇“新建挖掘結構”命令，系統(tǒng)將打開數(shù)據(jù)挖掘向導。在“歡迎使用數(shù)據(jù)挖掘向導”頁上，單擊“下一步”按鈕。在“選擇定義方法”頁上，確認已選中“從現(xiàn)有關系數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫”，再單擊“下一步”按鈕。在“選擇數(shù)據(jù)挖掘技術”頁的“您要使用何種數(shù)據(jù)挖掘技術？”下拉列表中選擇“Microsoft聚類分析”選項。單擊“下一步”按鈕，在隨后出現(xiàn)的“選擇數(shù)據(jù)源視圖”頁上，請注意已默認選中AdventureWorksDW。單擊“選擇數(shù)據(jù)源視圖”頁的“下一步”按鈕，在“指定表類型”頁上，選中vtargetMailyou 表右邊“事例”列中的復選框，單擊“下一步”按鈕。隨后出現(xiàn)“指定定型數(shù)據(jù)”頁，確保已選中CustomerKey列右邊“鍵”列中的復選框，并且從屬性列表中選擇16個描述屬性，并且選擇相應的“輸入”復選框，然后單擊“下一步”按鈕，在“指定列的內容和數(shù)據(jù)類型”頁上，單擊“下一步”按鈕，出現(xiàn)“完成向導”
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