本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据仓库与数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，为了更好地理解和掌握数据仓库与数据挖掘的基本原理和实际应用，我们进行了一系列实验，本文将对实验过程进行总结，以期为今后学习和研究提供借鉴。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
实验目的
1、理解数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理；
2、掌握数据仓库的构建方法和数据挖掘的技术手段；
3、培养实际操作能力，提高解决实际问题的能力。
1、数据仓库的构建
（1）实验环境：使用Oracle数据库作为数据仓库的存储平台。
（2）实验步骤：
a. 数据采集：从原始数据库中提取所需数据。
b. 数据清洗：对采集到的数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等。
c. 数据转换：将清洗后的数据转换为适合数据仓库存储的格式。
d. 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据挖掘
（1）实验环境：使用SPSS Modeler作为数据挖掘工具。
（2）实验步骤：
a. 数据准备：将数据仓库中的数据导入SPSS Modeler。
b. 模型选择：根据实际问题选择合适的挖掘模型，如决策树、聚类、关联规则等。
c. 模型训练：对选定的模型进行训练，得到预测模型。
d. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，分析模型效果。
实验结果与分析
1、数据仓库构建
实验成功构建了一个包含学生、课程、成绩等数据的简单数据仓库，通过对数据的清洗和转换，提高了数据质量，为数据挖掘提供了可靠的数据基础。
2、数据挖掘
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（1）决策树模型：通过对学生成绩数据的挖掘，发现影响学生成绩的主要因素有学习态度、家庭背景等。
（2）聚类模型：将学生按照学习态度、家庭背景等特征进行聚类，发现不同类别的学生在学习上存在明显差异。
（3）关联规则模型：挖掘出学生购买课程之间的关联规则，为课程推荐提供依据。
1、理论与实践相结合：通过实验，我们深入理解了数据仓库与数据挖掘的基本原理和实际应用，将理论知识应用于实际操作，提高了实践能力。
2、提高数据质量：在实验过程中，我们学会了如何对数据进行清洗和转换，提高了数据质量，为数据挖掘提供了可靠的数据基础。
3、培养团队协作能力：实验过程中，团队成员相互配合，共同完成实验任务，培养了团队协作能力。
展望
数据仓库与数据挖掘技术在各个领域具有广泛的应用前景，我们将继续深入研究数据仓库与数据挖掘技术，不断提高自身能力，为我国信息化建设贡献力量。
标签： #数据仓库与数据挖掘实验报告总结
评论列表