数据挖掘实验：决策树与线性回归模型探索

"该实验指导书涵盖了四个数据挖掘实验，包括决策树模型、线性回归模型、关联规则和贝叶斯分类。实验主要使用SSAS工具进行，并涉及实际的数据集，如三国志4武将数据和adventureworksdw的vtargetmail表。实验目的是通过这些模型来理解和分析数据，预测结果并评估模型的准确性。" 在这四个实验中，首先介绍的是决策树模型。决策树是一种常用的数据挖掘技术，它通过构建树状结构来表示可能的决策路径及其相应的结果。在实验四中，学生需要使用SSAS（SQL Server Analysis Services）分析三国武将数据，识别武将特性的分布规律，同时在vtargetmail表中分析顾客购买自行车的特征。实验步骤包括按照教材和视频操作，最后分析实验结果，讨论决策树方法的基本思想，即通过分割数据来逐步构建模型，以最大化类别纯度。 接下来是线性回归模型的实验。线性回归是一种预测性建模技术，用于研究两个或多个变量之间的关系。在实验五中，超市顾客购买行为的影响因素，如广告促销费用、店面面积和位置，是分析的重点。实验要求学生将Excel数据导入SQL Server，创建分析项目，建立数据源和数据源视图，最后构建线性回归模型来预测影响因素的效果。实验结束后，学生需评估模型的预测准确性，并分享实验心得。 关联规则通常用于发现数据集中项集之间的频繁模式，例如购物篮分析。虽然这部分内容未详细展开，但可以推测实验可能会让学生应用关联规则挖掘来发现商品间的购买关联性。 最后是贝叶斯分类，这是一种基于概率的分类方法，源于贝叶斯定理。实验可能涉及训练一个贝叶斯分类器，用于分类新的观察数据。在这个过程中，学生会学习如何计算先验概率和后验概率，以及如何更新这些概率以适应新数据。 这个实验指导书提供了一个全面的数据挖掘实践平台，涵盖了预测模型、分类模型和模式发现，旨在帮助学生深入理解数据挖掘的核心概念和技术，提高他们在实际问题中的应用能力。每个实验都要求学生不仅执行操作，还要进行思考和反思，以促进理论与实践的结合。