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1、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
2、的准确性进行评价（2）决策树方法的基本思想是什么？1 / 17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
3、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“sheetT。二、线性回归挖掘分析(1)打开 Business Intelligenee 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
4、“新建数据源 视图”。步骤二“数据源视图向导”设置如下图所示：T-v-prcEEO ax. c- 1曇|. Vi euiJi Stmdi 立仲ii：!卸ii刃 rns-D 国目対 生戒叩iiaa-u) 明B匣血1工貝 am 牡区町 帘的 步骤三“选择表和视图”，将在“regressio n”数据库中导入数据创建的表加入到“包含的对 象中”。 F h | 1-htiIdjhw.L t ?呼背 口| J K-iM4tlllf4i-il-)Klil. J i艸HS3書、月m钗丟nrsiip打并f.ra：理目疋3JIB if说明池开越升4 Bnri-niTE IntGlii. SQL 4rvr Ari
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6、方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”，选择“新建挖掘结构”。2. 在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。3. 在“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”4. 在“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“ regressio n”，单击下一步”。6. 打开“指定表类型”页，单击“下一步”。如下图所示：T-i-frcE-Eii dta - Bls iTr*Ed-ft VivnAl Siutcia 立艸 坍SliEi iUHH 及日时 土就血 爾 WtCffiii IBCti旨口證）社
7、区铝 Wii：i出 XUJP 1 X |L4up両霍：.卬 口 ifari-i-t l.dlo. chitL)SflXH 1):-|g| 1二二._/二甲UM百A 4r4EEXC3. dEA期括诉1睚 一右朋戸3#1401 dS?上1步咀TtXi |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r匕步”。p* | i lvilEan.-L |口 v _塘定定趣霖据 傩廿析中的用昂列Btfrea-iiOk. dsr lS：i+ ( ifiKlJT皿m w處耐疹尼暫陣导V.HSK/?
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9、rt店而面积面平才趴 帼壊fW I気成lrW8. 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”。7 T*r,E,Eii 3. * n*t Vi-eu2 Stwda a-立艸0 郦1知 mSli攻目岀 土战血 U5试 SrfflSiii Ifl 埸口加 社區 WiQfj日 Shd-at阪；H5）部署项目。6）点击“模型查看器”标签屏幕截图如下亠倒凶曰l爭偶息卄4|常 r*gr 1SSHPI挖酸EDM |-fl曲-取吐帧口疔足件叨I SQ S!E rv：i吏目即 生麻 Tif
10、lCC） Kjg.SEQ3 IE曲垃叫 工耳g E0口呼尬|引卩卜|Td护曲珂毎：？址囲口 牙JSHbeALI. das 谡计J血声强畀皿 山丫 迪计屉帕jF曲is瞬也|%ra&科 隈眩拥食塑多音躍由 附诞n性甌|审足釧瞠预wShi-atL droirife|p*EE-LXia DL40T45-；JCC. X斗Bjfcpr*R3 . irr 亠占伽S薫 匚蛍IT佬竝評3%“赫乐数卫月医也面枳百平方出 所见CO:EA - 8.侦仪5?谄面面闵百平万帕3 1tC：i-6 :埶-Wia :-Q. WD)tg. JK* CltTOfflTE-Z. 3WJ = m KBStraea I 窗咗|钿心|話|
11、 励图融3:：“ .() flfftlQP軒r .i - 甘舄! :?；4：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49T*f7r,E，,srlcl 49i 6*丹 Vi-cal Stwda a-立仲 邸fl mH-Il土成血J5试 J ffllSffiiii rESEfflfflni 工吕臣I 3D ci）社送 WffliOfjvmta ttitl B-p-es3Lin.设计】 丸抬ITI 玳舟込:叹|晞|占卜:“muTH.側圖I甘I：；艾!Sfl | % Sbf*l也U&M3用万壬*_3店面面也百平方北g If魏:干犬1 1X|U辟3砌盘用C35e fl店而面稅I：
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13、Sfi阵|丄ID2tl3DUlSO&0_r：gjt5iaT# B*P*CT3 lh. ix - + Hmgumh.d- Isf 占笳兗的搭廉 Zhi-ilL. 4m:一匸曲也 上轻洋臬 _J杂理SjJJ&ff : rip-1333 tu.?JE.t? rea-essLin.Flpi!:55Lib. -isFarriTL n= dzir8）点击“挖掘模型预测”标签，设置预测显示内容，如下图所示：V.HS_4 Dnnl Efnaut*fT-R-rcnEii di3i Ils n-ii-EaEt Vi-racJ. Studa a立仲ii：! 邸iiEi ms-ii is目曲 主睨血 uwmJ- d1Skctl Sttt】 IT鑑腳结构卜E t J lueedKA查看预测结果，比较预测值和实际值差别，如下图所示。irv ftitj 粗時罠二SIfifiH*p*ET3 in.
