文档介绍：实验四决策树模型 1. 实验目标?使用 SSAS 进行决策树模型挖掘实验。 2. 实验要求(1)按“实验内容”完成操作,并记录实验步骤; (2 )回答“问题讨论”中的思考题,并写出本次实验的心得体会; (3 )完成实验报告。 3. 实验内容根据游戏三国志 4 武将数据, 利用决策树分析, 找出三国武将特性分布。其中变量包含名称,统御、武力、智慧、政治、魅力、忠诚、国别,出身及身份。(ch10-6 . xls) 利用 adventureworksdw 的 vtargetmail 表中顾客基本情况分析顾客购买自行车的特征分布 4. 实验步骤见教材及参考视频 5. 实验结果及问题讨论(1) 对实验结果进行分析,并对预测结果的准确性进行评价。(2 )决策树方法的基本思想是什么? 实验五线性回归模型 1. 实验目标?使用 SSAS 进行线性回归挖掘实验。 2. 实验要求(1)按“实验内容”完成操作,并记录实验步骤; (2 )回答“问题讨论”中的思考题,并写出本次实验的心得体会; (3 )完成实验报告。 3. 实验内容某超市对来店顾客是否受到广告促销费用、店面面积以及超市所在位置的影响进行分析(对应 sql 文件 ch15- 6 .xls )。 4. 实验步骤一、将 EXCEL 文件导入 SQL Server (1 )打开 SQL Server Management Studio ,新建数据库“ regression ”。(2) 右击“ regression ”, 指向“任务”, 然后选择“导入数据”,将 ch15- 6 .xls 文件数据导入到“ regression ”数据库中,导入的表名称为“ sheet1 ”。二、线性回归挖掘分析(1 )打开 Business Intelligence Development Studio , 创建 Analysis Services 项目。(2) 创建数据源: 在解决方案资源管理器中,右键单击“数据源”文件夹,然后选择“新建数据源”, 系统将打开数据源向导。在“选择或输入数据库名称”步骤中,选择“ regression ”,再单击“确定”按钮。(3) 创建数据源视图: 在解决方案资源管理器中, 右键单击“数据源视图”, 选择“新建数据源视图”。步骤二“数据源视图向导”设置如下图所示: 步骤三“选择表和视图”, 将在“ regression ”数据库中导入数据创建的表加入到“包含的对象中”。(4) 新建挖掘结构 1. 在解决方案资源管理器中,右键单击“挖掘结构”,选择“新建挖掘结构”。 “欢迎使用数据挖掘向导”页上,单击“下一步”。 “选择定义方法”页上选中“从现有关系数据库或数据仓库”, 单击“下一步”。 “选择数据挖掘技术”页上选择“ Microsoft 线性回归”, 单击“下一步”。 5. 打开“选择数据源视图”页,选择“ regression ”, 单击“下一步”。 6. 打开“指定表类型”页, 单击“下一步”。如下图所示: 7. 打开“指定定型数据”页,将“促销费用( 万元)”、“店面面积( 百平方米)”,“所处位置”字段作为输入, “顾客数(千人) ”字段作为输出,如下图所示, 单击“下一步”。 8. 打开“指定列的内容和数据类型”页, 保证三个自变量字段和一个因变量字段内容类型为“ Continuous ”, 单击“下一步”。 9. 打开“完成向导”页,如下图所示, 单击“完成”。(5 )部署项目。(6) 点击“模型查看器”标签屏幕截图如下: 写出线性回归方程。(7 )点击“挖掘准确性图表”标签,设置列映射如下: 点击“提升图”,挖掘结构数据散点图如下: (8 )点击“挖掘模型预测”标签,设置预测显示内容,如下图所示: 查看预测结果,比较预测值和实际值差别,如下图所示。 5. 实验结果及问题讨论(1 )根据自己的理解,请简述什么是回归分析,其分类以及基本步骤。(2 )什么是线性回归? (3 )回归分析中,回归变量的选择依据是什么? 实验六关联规则 1. 实验目标?使用 SSAS 进行关联规则挖掘实验 2. 实验要求(1)按“实验内容”完成操作,并记录实验步骤; (2 )回答“问题讨论”中的思考题,并写出本次实验的心得体会; (3 )完成实验报告。 3. 实验内容生成市场篮方案。 Adventure Works 的市场部希望改进公司的网站以促进越区销售。在更新网站之前, 需要根据客户的在线购物篮中已有的其他产品创建一个可预测客户购买需求的数据挖掘模型。这些预测还有助于市场部将可能被集中购买的项统一放置在网站的一个位置上。通过实验, 创建关联规则模型, 可预测可能出现在购物篮中的其他项或客户想要放入购物篮的项。 4. 实验步骤(1) 创建市场篮挖掘模型结构 Bu