数据挖掘实验 实验指导书 决策树模型 线性回归模型 关联规则 贝叶斯分类 共4个实验.pdf

数据挖掘实验指导书 本资源摘要信息将对四个实验进行详细的知识点总结，分别是决策树模型、线性回归模型、关联规则和贝叶斯分类。每个实验都将涵盖实验目标、实验要求、实验内容、实验步骤、实验结果和问题讨论等方面。 实验一：决策树模型 * 实验目标：使用 SSAS 进行决策树模型挖掘实验。 * 实验要求：完成实验步骤、回答问题讨论、写出实验报告。 * 实验内容：对游戏三国志 4 武将数据进行决策树分析，找出三国武将特性分布。 * 实验步骤：使用 SSAS、数据源、数据源视图、挖掘结构等技术进行实验。 * 实验结果：对实验结果进行分析，评价预测结果的准确性。 * 问题讨论：决策树方法的基本思想是什么？ 实验二：线性回归模型 * 实验目标：使用 SSAS 进行线性回归挖掘实验。 * 实验要求：完成实验步骤、回答问题讨论、写出实验报告。 * 实验内容：对某超市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。 * 实验步骤：使用 SSAS、数据源、数据源视图、挖掘结构、线性回归等技术进行实验。 * 实验结果：对实验结果进行分析，评价预测结果的准确性。 * 问题讨论：什么是回归分析？什么是线性回归？回归分析中，回归变量的选择依据是什么？ 实验三：关联规则 * 实验目标：使用 SSAS 进行关联规则挖掘实验。 * 实验要求：完成实验步骤、回答问题讨论、写出实验报告。 * 实验内容：生成市场篮方案，创建关联规则模型，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。 * 实验步骤：使用 SSAS、数据源、数据源视图、挖掘结构等技术进行实验。 * 实验结果：对实验结果进行分析，评价预测结果的准确性。 * 问题讨论：什么是关联规则？如何使用关联规则进行挖掘实验？ 实验四：贝叶斯分类 （未提供实验内容，因此无法进行总结） 本资源摘要信息涵盖了四个实验的知识点，分别是决策树模型、线性回归模型、关联规则和贝叶斯分类。每个实验都涵盖了实验目标、实验要求、实验内容、实验步骤、实验结果和问题讨论等方面。