数据仓库与数据挖掘实验三数据挖掘

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1、数据仓库与数据挖掘实验实验3、创建和使用数据挖掘模型。■创建和使用数据挖掘模型。使用Microsof决策树数据挖掘技术，创建揭示客户模式的数据挖掘模型。◆创建和使用数据挖掘模型——客户决策树。◆为共享维度Customer的Lname添加四个成员◇开始→程序→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→展开“共享维度”→右击“Customer”→编辑（E）◇单击“编辑（E）”◇展开“Lname”→右击“成员属性”◇单击“新建成员属性（M）…”◇选择“Gend

2、er”→单击“确定”◇重复上述操作，分别选择“Maritalstatus”、“Education”、“YearlyIncome”和“Membercard”，添加后的界面如下：◇选择“工具（T）”（注意：此处必须处理）◇单击“处理维度（P）…”（注意：此处必须处理）◇单击“是（Y）”◇选择“重建维度结构(R)”→单击“确定”◇单击“关闭（C）”◇单击关闭按钮“×”，关闭“多维数据集编辑器”。◆创建和使用数据挖掘模型——客户决策树。开始→程序→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→An

3、alysisManager→右击多维数据集（本例：右击“Sales”）→新建挖掘模型（M）◆在“技术”下方选择“Microsoft决策树”→单击“下一步”◆在“维度”下方选择“Customer”→在“维度”下方选择“Lname”→单击“下一步”◆选择“事例级别的成员属性（D）”→在“成员属性（B）”下方选择“MemberCard”◆单击“下一步”◆滚动到“Customer”维度◆清除“Country”、“StateProvince”和“City”◆单击“下一步”◆在“维度名称（D）”的右侧，输入：CustomerP

4、atterns→在“虚拟多维数据集名称（V）”的右侧，输入：TrainedCube◆单击“下一步”◆在“模型名称（M）”的右侧，输入：CustomerPatternsDiscovery◆选择“保存并开始处理（S）”→单击“完成”◆单击“关闭（C）”◆单击关闭按钮“×”，关闭“OLAP挖掘模型编辑器”◆使用数据挖掘模型——浏览和编辑客户决策树。开始→程序→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→展开“挖掘模型”→右击相应的挖掘模型（本例：右击“Custo

5、merPatternsDiscovery”）→编辑(E)◆单击“编辑(E)”后，启动浏览和编辑客户决策树操作提示：在“浏览和编辑客户决策树”窗口中，可以进行相应的OLAP。（参考教材P115—P119）■创建和使用数据挖掘模型。使用Microsof聚集技术，创建客户群的OLAP数据挖掘模型。◆创建和使用数据挖掘模型——Microsof聚集。开始→程序→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→右击多维数据集（本例：右击“Sales”）→新建挖掘模型（M）

6、◆在“技术”下方选择“Microsoft聚集”◆单击“下一步”◆在“维度”下方选择“Customer”→在“维度”下方选择“Lname”◆单击“下一步”◆滚动到“Customer”维度◆清除“Country”、“StateProvince”和“City”◆滚动到“度量值”，并展开“度量值”，选择“StoreSales”◆单击“下一步”◆在“模型名称（M）”的右侧，输入：Customersegmentation◆选择“保存，但现在不处理（A）”→单击“完成”◆选择“ClusterCount”→右侧的属性值改为：3◆单

7、击“工具（T）”菜单◆单击“处理挖掘模型（P）…”◆单击“是（Y）”◆单击“关闭（C）”◆单击关闭按钮“×”，关闭“OLAP挖掘模型编辑器”◆使用数据挖掘模型——浏览和编辑客户群挖掘模型。开始→程序→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→展开“挖掘模型”→右击相应的挖掘模型（本例：右击“Customersegmentation”）→编辑(E)◆单击“编辑(E)”后，启动浏览和编辑客户群操作提示：在“浏览和编辑客户群”窗口中，可以进行相应的OLAP。（

8、参考教材P122—P125）