决策树实验报告.docx

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决策树实验报告

LIAOCHENGUNIVERSITY

计算机学院实验报告

【2015～2016学年第1学期】

【一、基本信息】

【实验课程】

商务智能

【设课形式】

独立□非独立

【课程学分】

4

【实验项目】

实验三数据挖掘

【项目类型】

基础□综合□设计研究创新□其它[]

【项目学时】

【学生姓名】

王昭

【学号】

2013204636

【系别专业】

信息管理与信息系统

【实验班组】

2013级7班组台

【同组学生】

【实验室名】

【实验日期】

【报告日期】

【二、实验教师对报告的最终评价及处理意见】

实验成绩：

（涂改无效）

指导教师签名：

年月日

注：

要将实验项目、实验课程的成绩评定及课程考核办法明确告知学生，并报实验管理中心备案

【三、实验预习】

实验目的和要求：

理解数据挖掘过程，并设计数据挖掘应用案例。

实验内容和原理或涉及的知识点（综合性实验）：

利用SQLServer2008BI开发环境创建一个具有决策树算法的挖掘结构。

（还可以建立“Microsoft聚类分析”挖掘模型和“MicrosoftNaiveBayes”挖掘模型，选作）

实验条件（实验设备、软件、材料等）：

SQLServer数据库引擎

AnalysisServices

BusinessIntelligenceDevelopmentStudio

AdventureWorks2008R2DW2008示例数据库

实验设计方案（实验方法、步骤、操作过程、设计型实验、实验数据记录表格）：

1、启动SQLServer2008BI的开发环境;

2、创建一个AnalysisServices项目，定义一个单个数据源，并向数据源视图添加一个表子集;

3、使用“数据挖掘向导”来创建TargetedMailing挖掘结构，在此挖掘结构中，创建一个具有决策树算法的挖掘模型;

4、理解决策树模型。

实验预习成绩（涂改无效）

合格□

不合格□

【四、实验过程、数据和实验结果记录】

实验方法、步骤、操作过程的记录描述或程序代码。

实验过程中输入/输出数据、程序运行结果的记录。

（可加附页）

（1）准备AnalysisServices数据库

1.打开程序->MicrosoftSQLServer2008->SQLServerBusinessIntelligenceDevelopmentStudio，启动SQLServer2008BI的开发环境。

2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。

选中“项目类型”窗格中的“商业智能项目”。

选中“模板”窗格中的“AnalysisServices项目”。

在“名称”框中，将新项目命名为ASDataMining2008。

单击“确定”。

3.在BusinessIntelligenceDevelopmentStudio中，选择“项目”菜单中的“属性”。

在“属性页”窗格左侧的“配置属性”下，单击“部署”。

在“属性页”窗格右侧的“目标”下，确保“服务器”名称为localhost。

如果使用的是其他实例，请键入该实例的名称。

单击“确定”。

4.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”。

在“欢迎使用数据源向导”页面中，单击“下一步”按钮

在“选择如何定义连接”页上，单击“新建”向AdventureWorksDW2008R2数据库中添加连接。

（注意此步骤前必须已经启动了sqlserver和sqlserverAnalysisservices，并确认两者的登录身份为localSystem）

在“服务器名称”框中，键入或选择安装了AdventureWorksDW2008R2的服务器的名称。

例如，如果是在本地服务器上承载该数据库，请键入localhost。

如果使用的是其他实例，请键入该实例的名称。

在“登录到服务器”组中，选择“使用Windows身份验证”

连接到一个数据库时，选择AdventureWorksDW2008R2数据库，然后单击“确定”。

单击“下一步”

5.在“模拟信息”页中，单击“使用服务帐户”，再单击“下一步”。

在“完成向导”页中，请注意数据源名称默认为AdventureWorksDW2008R2。

单击“完成”。

此时，解决方案资源管理器的“数据源”文件夹中将出现刚创建的新数据源AdventureWorksDW2008R2。

6.在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源视图”并选择“新建数据源视图”。

在“欢迎使用数据源视图向导”页中，单击“下一步”。

在“选择数据源”页的“关系数据源”下方，选择在上一个任务中创建的AdventureWorksDW2008R2数据源。

单击“下一步”。

7.在“选择表和视图”页上，选择下列对象，然后单击右箭头键，将它们包括在新数据源视图中：

ProspectiveBuyer（dbo）-预期自行车购买者的表

vTargetMail（dbo）-有关以前的自行车购买者的历史数据的视图

单击“下一步”。

在“完成向导”页上，系统默认将数据源视图命名为AdventureWorksDW2008R2。

将该名称更改为TargetedMailing，然后单击“完成”。

新数据源视图随即在“TargetedMailing.dsv[设计]”选项卡中打开

（2）生成TargetedMailing结构

1.在解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”并选择“新建挖掘结构”启动数据挖掘向导。

在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。

在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，

再单击“下一步”。

在“创建数据挖掘结构”页的“你们要使用何种数据挖掘技术？

”下，选择“Microsoft决策树”。

2.单击“下一步”。

在“选择数据源视图”页上的“可用数据源视图”窗格中，选择TargetedMailing。

可单击“浏览”查看数据源视图中的各表，然后单击“关闭”返回该向导。

单击“下一步”。

制定表类型，指定定型数据。

实验方法、步骤、操作过程的记录描述或程序代码。

实验过程中输入/输出数据、程序运行结果的记录。

（可加附页）

在“指定列的内容和数据类型”页上，单击“检测”运行用来确定每列的默认数据类型和内容类型的算法。

在“创建测试集”页上，将“测试数据百分比”保留其默认值：

30。

对于“测试数据集中的最大事例数”，请键入1000。

单击“下一步”。

在“完成向导”页上的“挖掘结构名称”中，键入TargetedMailing。

在“挖掘模型名称”中，键入TM_Decision_Tree。

选中“允许钻取”复选框。

单击“完成”。

（3）处理挖掘模型

1.在BusinessIntelligenceDevelopmentStudio的数据挖掘设计器中，单击“挖掘结构”选项卡或“挖掘模型”选项卡。

TargetedMailingMiningStructure显示在“属性”窗格中。

确保按F4可以打开“属性”窗格。

确保CacheMode已设置为KeepTrainingCases。

HoldoutSeed设置为12。

.在“挖掘模型”菜单上选择“处理挖掘结构和所有模型”。

如果更改了结构，系统将提示你们在处理模型之前生成和部署项目。

单击“是”。

在“处理挖掘结构-TargetedMailing”对话框中单击“运行”。

实验结果分析

三个级别的决策树的预览图

四个级别的决策树的预览图：

把购买的与非购买的设置不同的背景颜色

在NumberChildernAtHome不等于1上看出（0表示非购买）数量是1313（1表示购买）数量是519

在Age>=38and<45节点上看出购买的是2559，非购买的是1454

（2）钻取到事例数据

钻取年龄与地区，年龄与收入可看出，两个表哥是一样的

BikeBuyer与所有属性的联系图：

年龄与BikeBuyer的关系最强烈：

地区与BikeBuyer的联系低于年龄，但也有较强的联系：

记录成绩（涂改无效）

合格□

不合格□

【五、实验结果分析】

根据理论知识对所得到的实验数据或结果进行解释、分析。

对实验结果所作的一般性的判断、归纳、概括，实验的心得体会、建议等。

1.通过这次的实验，又进一步的了解数据库AnalysisServices的功能，掌握了它的一些间的应用能力，和一些基本的操作。

2.通过应用数据库AnalysisServices的一些功能，能够分析一些数据之间的联系，有利于做出判断与决策。