"实验报告：基于Microsoft决策树的数据挖掘模型训练与应用"

始数据挖掘模型 1. 在 Solution 资源管理器 中，展开 AdventureWorks 项目。 2. 右键单击“数据挖掘”文件夹，指向“新建数据挖掘”并选择“数据挖掘结构”向导。 3. 在“欢迎”页面上，单击“下一步”。 4. 在“选择数据源”页面上，选择 AdventureWorksDW2008R2 数据库，单击“下一步”。 5. 在“选择算法”页面上，选择“Microsoft 决策树”算法，单击“下一步”。 6. 在“选择输入表”页面上，选择“表”并单击“查询生成器”按钮。 7. 在“查询生成器”中，键入以下查询并单击“确定”：SELECT CustomerKey, GeographyKey, MaritalStatus, Gender, YearlyIncome, TotalChildren, NumberCarsOwned, BikeBuyer FROM dbo.vTargetMail 8. 单击“下一步”，继续点击“下一步”直到到达“选择数据列”页面。 9. 在“选择数据列”页面上，选中所有列并单击“下一步”。 10. 在“设置内容类型”页面上，对每个列保持默认设置并单击“下一步”。 11. 在“输入数据挖掘结构的名称”页面上，输入“BikeBuyerPrediction”并单击“完成”。 训练并浏览模型 1. 在 Solution 资源管理器 中，右键单击“BikeBuyerPrediction”数据挖掘结构并选择“设计”。 2. 在“数据挖掘结构”窗格中，右键单击“BikeBuyerPrediction”节点并选择“浏览”，确保模型正在显示。 3. 在“模型浏览”窗格中，浏览决策树以了解模式。 4. 右键单击“BikeBuyerPrediction”节点并选择“数据挖掘任务”>“训练数据挖掘结构”。 5. 单击“运行”，确保训练成功。编写实验报告并提交 1. 根据实验情况撰写实验报告，包括实验目的、原理、实验步骤、遇到的问题及解决方法、实验结果分析等内容。 2. 提交实验报告并将模型及操作过程绘制出来进行展示。以上就是实验内容的详细步骤和过程，希望你能够认真完成实验，并按要求撰写实验报告。