数据仓库与数据挖掘实验三(数据挖掘)

《数据仓库与数据挖掘实验三(数据挖掘)》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、一、实验内容和目的目的：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”算法在客户群中找岀会员卡选择模式。请将要挖掘的维度(事例维度)设置为客户，再将Member_Card成员的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。然后选择人口统让特征列表，算法将从屮确定模式：婚姻状况、年收入、在家子女数和教育程度。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

2、将根据这些模式设计新的会员卡，使其适应巾请各类会员卡的客户类型。二、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等)操作系统平台：Windows7数据库平台：SQLServer2008SP2三、实验原理知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。KDD过程定义为：KDD是从数据集屮识别出有效出、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的高级处理过程。KDD过程可以概括为3部分:数据准备(datapreparation),数据挖掘及结呆的解释和评估(inteipretation&eval

3、uation)□数据挖掘的对象主要是关系数据库和数据仓库，这是典型的结构化数据。随着技术的发展，数据挖掘对象逐步扩大到半结构化或非结构化数据，这主要是文本数据、图像与视频数据以及Web数据等。数据挖掘任务有6项：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测。数据挖掘方法是由人工智能、机器学习的方法发展而来，结合传统的统计分析方法、模糊数学方法以及科学计算可视化技术，以数据库为研究对象，形成了数据挖掘方法和技术。数据挖掘方法和技术可以分为6大类：1.归纳学习的信息论方法：ID3等方法（决策树方法）、IBLE方法（决策规则树方法）2.归纳学习的集合论方法：

4、粗糙集（roughset）方法、关联规则挖掘、覆盖正例排斥反例方法、概念树方法。3.仿生物技术的神经网络方法：前馈式网络、反馈式网络、自组织网络4.仿生物技术的遗传算法：繁殖（选择）、交叉（重组）、变异（突变）5.数据数据的公式发现：物理定律发现系统BACON、经验公式发现系统FDD6.可视化技术：提取儿何图元、绘制、显示和演放四、实验方法、步骤耍求：利用实验室和指导教师捉供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验屮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多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。

5、五、实验过程原始记录（数据、图表、计算等）本实验使用MicrosoftSQLServer的数据挖掘工具，对一组电信运营商的客户数据进行挖掘，分析客户流失特征，以此来预测当前可能流失的客户，为企业营销捉供支持。♦首先将待挖掘数据（存放于文木文件屮）导入数据库先在数据库中建立数据表（若直接导入，相应字段的数据类型不匹配，会影响挖掘效果）USE[DW]GOSETANSI_NULLSONGOSETQUOTED_IDENTIFIERONGOCREATETABLE[dbo]・[丿〈理PAS流失训I幼訂([SERV_ID][float]NULL,--服务:ED[CUS

6、T_ID][float]NULL,[ZWSC][float]NULL,--在网时长[BILLING_MODE_ID][float]NULL,[PAYMENT_METHOD][float]NULL,--付费方式[ORG_ID][float]NULL,—地区ID[NEW_YXSX][float]NULL,[ZWSC_DSC][nvarchar](255)NULL,[KB][nvarchar](255)NULL,--捆绑其他业务[AGE][nvarchar](255)NULL,--年龄[LX][nvarchar](255)NULL,-一來电显示[CL][nva

7、rchar](255)NULL,一一彩铃[FEE_ALL][nvarchar](255)NULL,[YC][nvarchar](255)NULL,-一于页存[IS_LS][float]NULL--是否流失，0表示未流失，1表示流失)ON[PRIMARY]GO导入待挖掘数据•和《Wt8・•ttaa^wsrT*.QAC9CM9■J.•実*•KUkWFMM3MC■"MLXS•nira^u»«t«r«u«w•o.“■和y'dAllCXtw•MnttltJM(4】W]■助QPI■為SQLQuery4.sqHYANG-PC.DW(sa(52))*select*fro

8、m大理PAS流失训练总结果tj消息SERVJDCUSTJDZWSCBILLING