三国武将数据决策树挖掘：实战教程

本实验文档主要介绍了在数据仓库与数据挖掘领域中使用决策树进行数据分析的基本过程。实验的主要目的是让学生理解决策树的基本概念，并通过实践操作掌握其挖掘分析的实际步骤。实验内容围绕着如何利用Visual Studio 2008商业智能工具对三国志4武将数据进行决策树分析。 首先，实验者需要准备三国志4武将数据，并将其导入到数据库中。这涉及到使用数据源向导创建新的数据源，配置数据库连接信息，包括服务器名称、数据库名以及身份验证方式。在这个阶段，学生需要确保选择正确的数据库和表，以便后续的数据挖掘操作。 接下来，通过数据源视图向导，将选定的表添加到数据源视图中，以便数据挖掘工具能够访问这些数据。然后，进入数据挖掘向导，选择从现有关系数据库构建决策树，这是构建模型的关键步骤。在定义方法时，选择Microsoft决策树算法，因为其适用于分类问题，可以根据武将的各项属性（如出身、国别、智力等）预测其身份。 在向导中，用户需指定哪些列作为键列（如序号码）、输入列（特征变量）和可预测列（目标变量）。例如，出身、国别、魅力等数值可能被用于预测武将的身份，如名将、将领等。此外，还应设置数据的钻取权限和数据类型。 一旦模型构建完毕，用户会启动挖掘模型查看器，部署项目并运行。处理完成后，会看到决策树的输出结果，这可能包括树状结构和预测准确率等关键信息。关闭处理窗口后，整个决策树分析过程就完成了。 通过这个实验，学生不仅能学习到数据仓库和数据挖掘的基础知识，还能熟悉实际操作环境，增强对决策树算法在数据处理中的应用能力。这对于理解和解决实际业务问题，特别是预测和分类问题，具有重要的实践价值。