《商務智能》實驗指導書.doc

精品文檔商務智能實驗指導實驗1：數(shù)據(jù)倉庫的建立一實驗目的與任務：1了解SQL Server 2005環(huán)境，掌握建立數(shù)據(jù)庫的基本操作。2設計并創(chuàng)建基于維度模型的“超市銷售分析”數(shù)據(jù)庫。二實驗時間：2學時三實驗步驟：1構(gòu)建并熟悉SQL Server 2005實驗環(huán)境。2在指定磁盤上建立“超市銷售分析”數(shù)據(jù)庫。3在數(shù)據(jù)庫中分別建立事實表和維表，并設置主鍵及參照約束： 事實表（序號，日期，商店編號，商品編號，銷售數(shù)量，銷售金額） 商品表（商品編號，商品名稱，規(guī)格型號，單位，售價，大類別，小類別） 商店表（商店編號，商店名稱，地址，經(jīng)理，省市，地市） 時間表（日期，年份，月份，日）4向各表中輸入部分數(shù)據(jù)。注意：輸入的數(shù)據(jù)要有一定的代表性。5熟悉各種SQL命令。 6分離數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)庫文件復制到優(yōu)盤，或發(fā)送到郵箱。 實驗2：聯(lián)機分析系統(tǒng)的建立與應用一實驗目的與任務：1學習聯(lián)機分析系統(tǒng)的建立步驟與常用分析方法。2創(chuàng)建超市銷售分析聯(lián)機分析星形（或雪花）模型，并具體分析。二實驗時間：2學時三實驗步驟：1創(chuàng)建一個名稱為超市銷售分析的商務智能項目。圖2在上圖中的“名稱”欄輸入項目的名稱（自己命名），在“位置”欄選定該項目內(nèi)容存放的位置。確定后，屏幕右上方出現(xiàn)“解決方案資源管理器”。以后的分析操作按照此處指定的步驟進行。2定義數(shù)據(jù)源：指出分析數(shù)據(jù)的來源，即數(shù)據(jù)所在的數(shù)據(jù)庫。在“管理器”中選擇“數(shù)據(jù)源”后，在快捷菜單中選“新建數(shù)據(jù)源”。然后按照向?qū)崾静僮?。在上圖中選擇“新建”。在上圖中輸入數(shù)據(jù)庫所在的服務器名稱，并選擇數(shù)據(jù)所在的數(shù)據(jù)庫。2定義數(shù)據(jù)源視圖：在數(shù)據(jù)庫中，選擇要用到的表、視圖。在“管理器”中選“數(shù)據(jù)源視圖”中的“新建”功能。按照向?qū)崾静僮?。在上圖中選擇是需要的表。4 生成多維數(shù)據(jù)集：確定事實表（度量值）、維表（層次）等。 在上圖中選“使用數(shù)據(jù)源生成多維數(shù)據(jù)集”。不選“自動生成”。在上圖中指明事實表和外表。設置各維度的層次結(jié)構(gòu)：5將多維數(shù)據(jù)集部署到聯(lián)機分析服務器。6以建好的多維數(shù)據(jù)集為基礎，練習切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取等典型的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。.實驗3：關(guān)聯(lián)分析方法的應用一實驗目的與任務：1了解關(guān)聯(lián)分析算法的實際應用方法。2創(chuàng)建“購物籃”關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)表，挖掘關(guān)聯(lián)模型。二實驗時間：2學時三實驗步驟：1創(chuàng)建“數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灐睌?shù)據(jù)庫。 2在數(shù)據(jù)庫中建立與“購物籃”相關(guān)的表（與實際相比，表的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容作了適當簡化），以及主鍵與參照約束： 銷售單表（銷售單號，銷售時間，收款員，其它） 銷售單明細（銷售單號，商品名稱，銷售數(shù)量，銷售單價）3向各表中輸入部分數(shù)據(jù)。注意：輸入的數(shù)據(jù)要有一定的代表性，不需要的數(shù)據(jù)可以不輸入。4創(chuàng)建一個名稱為“購物籃分析”的項目，并定義數(shù)據(jù)源、定義數(shù)據(jù)源視圖。5創(chuàng)建關(guān)聯(lián)挖掘結(jié)構(gòu)。 在“資源管理器”中選“挖掘機構(gòu)”中的“新建挖掘結(jié)構(gòu)”。然后按照提示操作。 6建立關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型。根據(jù)下圖提示設置參數(shù)。7部署并查看挖掘結(jié)果。實驗4：聚類分析方法的應用一實驗目的與任務：1了解聚類分析算法的實際應用方法。2創(chuàng)建“城市綜合數(shù)據(jù)表”，挖掘城市綜合聚類模型。二實驗時間：2學時三實驗步驟：1創(chuàng)建“數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灐睌?shù)據(jù)庫。 2在數(shù)據(jù)庫中建立“城市綜合數(shù)據(jù)表”：城市綜合數(shù)據(jù)表1（城市編號，城市名稱，行政級別，人口數(shù)，總產(chǎn)值，房價，最低工資）3向各表中輸入部分數(shù)據(jù)。注意：輸入的數(shù)據(jù)要有一定的代表性。4應用數(shù)值化、歸一化等數(shù)據(jù)預處理方法，對數(shù)據(jù)進行預處理，處理結(jié)果存入“城市綜合數(shù)據(jù)表2”中，該表與“城市綜合數(shù)據(jù)表1”的屬性個數(shù)相同，但部分列的類型需要調(diào)整。5創(chuàng)建一個名稱為“城市聚類分析”的項目，并定義數(shù)據(jù)源、定義數(shù)據(jù)源視圖。6創(chuàng)建聚類挖掘結(jié)構(gòu)，設置相關(guān)參數(shù)。7建立聚類挖掘模型。8查看挖掘結(jié)果。實驗5： 分類分析方法的應用一實驗目的與任務：1了解分類分析算法的實際應用方法。2創(chuàng)建“顧客信用分析數(shù)據(jù)表”，利用決策樹算法，挖掘顧客信用分析模型。二實驗時間：2學時三實驗步驟：1創(chuàng)建“數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灐睌?shù)據(jù)庫。 2在數(shù)據(jù)庫中建立“顧客信用分析數(shù)據(jù)表”：顧客信用數(shù)據(jù)表1（顧客編號，姓名，性別，年齡，單位類別，職業(yè)，年收入，信用等級）3向各表中輸入部分數(shù)據(jù)。注意：輸入的數(shù)據(jù)要有一定的代表性。4應用離散化、概念提升等數(shù)據(jù)預處理方法，對數(shù)據(jù)進行預處理，處理結(jié)果存入“顧客信用數(shù)據(jù)2”中，該表與“表1”的屬性個數(shù)相同，但部分列的類型需要調(diào)整。5創(chuàng)建一個名稱為“顧客信用分析”的項目，并定義數(shù)據(jù)源、定義數(shù)據(jù)源視圖。6創(chuàng)建決策樹分類挖掘結(jié)構(gòu)，設置相關(guān)參數(shù)。7建立分類挖掘模型。8查看挖掘結(jié)果。實驗報告采用16開排版和打印，頁邊距左右各2.5。具體格式見下頁。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒瀳蟾?班級： 學號： 姓名： 日期： 2013.11 實驗名稱一實驗目的與任務1