商务智能与数据挖掘实验报告new

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1、商务智能与数据挖掘实验报告课程：商务智能与数据挖掘地点：L2607时间：2012年5月13日学生姓名*******班级电商学号*******成绩实验项目数据挖掘应用实验指导教师*******实验目的1.掌握MicrosoftSQLserver的数据库恢复；2.掌握MicrosoftSQLserverAnlysisService的多维数据分析功能；3.至少掌握一种数据挖掘工具，并能正确地使用；4.利用所掌握的数据挖掘工具进行分类分析、关联分析、聚类分析等。实验要求1.根据提供的“SQL2008SBSDW.bak”文件恢复SQL2008SBSDW数据库；2.在SQL2008SBSDW

2、数据库上搭建多维数据集。3.根据提供的“data02”进行分类分析；4.根据提供的“data02”进行关联分析；5.根据提供的“data01”进行聚类分析；(数据可利用系统自带的进行分析，也可利用提供的数据进行分析)实验内容及实验结果一、对“data02”进行分类分析1.数据格式的转换(1)打开“data02.xls”另存为CSV类型，得到“data02.csv”。(2)在WEKA中提供了一个“ArffViewer”模块，打开一个“data02.csv”进行浏览，然后另存为ARFF文件，得到“data02.arff”。2.分类过程(1)决策树分类用“Explorer”打开数据“d

3、ata02.arff”，然后切换到“Classify”。点击“Choose”，选择算法“trees-J48”，再在“Testoptions”选择“Cross-validation（Flods=10）”，点击“Start”，开始运行。训练结果：系统默认trees-J48决策树算法中minNumObj=2，得到如下结果===Summary===CorrectlyClassifiedInstances2388.4615%IncorrectlyClassifiedInstances311.5385%Kappastatistic0.7636Meanabsoluteerror0.141Roo

4、tmeansquarederror0.3255Relativeabsoluteerror30.7368%Rootrelativesquarederror68.0307%TotalNumberofInstances26===DetailedAccuracyByClass===TPRateFPRatePrecisionRecallF-MeasureROCAreaClass0.824010.8240.9030.892N10.1760.7510.8570.892YWeightedAvg.0.8850.0610.9130.8850.8870.892===ConfusionMatrix===

5、ab<--classifiedas143

6、a=N09

7、b=Y使用不同的参数准确率比较：minNumObj2345CorrectlyClassifiedInstances23（88.4615%）22（84.6154%）23（88.4615%）23（88.4615%）由上表，可知minNumObj为2时，准确率最高。根据测试数集，利用准确率最高的模型得到的结果：分析说明：在用J48对数据集进行分类时采用了10折交叉验证（Folds=10）来选择和评估模型，其中属性值有两个Y，N。一部分结果如下：CorrectlyClassifiedInstances2388.4615%Incorre

8、ctlyClassifiedInstances311.5385%===ConfusionMatrix===ab<--classifiedas143

9、a=N09

10、b=Y这个矩阵是说，原来是“Y”的实例，有14个被正确的预测为“Y”,有3个错误的预测成了“N”。原本是“NO”的实例有0个被正确的预测成为“Y”，有9个正确的预测成了“N”。“14+3+0+9=26”是实例的总数，而（14+9）/26=0.884615正好是正确分类的实例所占比例。这个矩阵对角线上的数字越大，说明预测得越好。(2)K最近邻分类算法用“Explorer”打开数据“data02.arff”，然后切换到“Cla

11、ssify”。点击“Choose”，选择算法“lazy-IBk”，再在“Testoptions”选择“Cross-validation（Flods=10）”，点击“Start”，开始运行。训练结果：系统默认lazy-IBkK最近邻分类算法中KNN=1，得到如下结果===Summary===CorrectlyClassifiedInstances2076.9231%IncorrectlyClassifiedInstances623.0769%Kappastatistic0.4902