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SQL Server数据挖掘经典案例——网上书店关联销售、客户类别销售分析

转自https://www.wendangku.net/doc/8e10267183.html,/wrtandy/articles/591170.html 当前，市场竞争异常激烈，各商家企业为了能在竞争中占据优势，费劲心思。使用过OLAP 技术的企业都知道，OLAP技术能给企业带来新的生机和活力。OLAP技术把企业大量的数据变成了客户需要的信息，把这些信息变成了价值，提高了企业的产值和效益，增强了客户自身的竞争实力。

“啤酒与尿布”的故事家喻户晓，在IT界里，几乎是数据挖掘的代名词，那么各商家企业受了多少启发，数据挖掘又给他们带来了多少价值呢？

客户需求

客户面对大量的信息，用OLAP进行多维分析。如：一个网上书店，用OLAP技术可以浏览到什么时间，那个类别的客户买了多少书等信息，如果想动态的获得深层次的信息，比如：哪些书籍可以打包推荐，哪些书籍可以在销售中关联推出等等，就要用到数据挖掘技术了。当客户在使用OLAＰ技术进行数据的多维分析的时候，联想到“啤酒与尿布”的故事，客户不禁会有疑问，能不能通过数据挖掘来对数据进行深层次的分析呢，能不能将数据挖掘和OLAP结合起来进行分析呢？

SQL Server 2005 数据挖掘：

SQL Server 2005的Data Mining是SQL Server2005分析服务（Analysis Services）中的一部分。数据挖掘通常被称为“从大型数据库提取有效、可信和可行信息的过程”。换言之，数据挖掘派生数据中存在的模式和趋势。这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为挖掘模型。挖掘模型可以应用于特定的业务方案，例如：预测销售额、向特定客户发送邮件、确定可能需要搭售的产品、查找客户将产品放入购物车的顺序序列。

Microsoft 决策树算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft 聚类分析算法、Microsoft 神经网络算法(SSAS)，可以预测离散属性，例如，预测目标邮件活动的收件人是否会购买某个产品。

Microsoft 决策树算法、Microsoft 时序算法可以预测连续属性，预测连续属性，例如，预测下一年的销量。

Microsoft 顺序分析和聚类分析算法预测顺序，例如，执行公司网站的点击流分析。Microsoft 关联算法、Microsoft 决策树算法查找交易中的常见项的组，例如，使用市场篮分析来建议客户购买其他产品。

Microsoft 聚类分析算法、Microsoft 顺序分析和聚类分析算法，查找相似项的组，例如，将人口统计数据分割为组以便更好地理解属性之间的关系。

巅峰之旅之案例一：网上书店关联销售

提出问题

网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了促进网上书店的销售量的增长，各网上书店采取了各种方式，给客户提供更多更丰富的书籍，提供更优质服务，等方式吸引更多的读者。

是不是这样就够了呢？这里，给众多网上书店的商家们提供一种非常好的促进销售量增长，吸引读者的方法，就是关联销售分析。这种方法就是给客户提供其他的相关书籍，也就是在客户购买了一种书籍之后，推荐给客户其他的相关的书籍。这种措施的运用给他们带来了可观的效益。

首先必须明确的是，这里介绍的关联销售并不是，根据网上书店的销售记录进行的比例统计，也区别于简单的概率分析统计，是用的关联规则算法。“啤酒和尿布”的故事足以证明了该算法的强大功能和产生的震撼效果。

那么，怎么来实现这样一个效果呢？

解决步骤

首先，我们有数据源，也就是销售记录。这里我们做数据挖掘模型，要用到两张表，一张表是我们的会员，用会员ID号来代替；另一张表是我们那个会员买了什么书。

我们应用SQL Server 2005的Data Mining工具，建立数据挖掘模型。

具体步骤如下：

第一步：定义数据源。选取的为网上书店的销售记录数据源（最主要的是User表和Sales 表）。

第二步：定义数据源视图。在此我们要建立好数据挖掘中事例表和嵌套表，并定义两者之间的关系，定义User为事例表（Case Table），Sales为嵌套表（Nested Table）。

第三步：选取Microsoft Association Rules（关联规则）算法，建立挖掘模型。

第四步、设置算法参数，部署挖掘模型。

第五步、浏览察看挖掘模型。对于关联规则算法来说，三个查看的选项卡。

A：项集：“项集”选项卡显示被模型识别为经常发现一起出现的项集的列表。在这里指的是经过关联规则算法处理后，发现关联在一起的书籍的集合。

B：规则：“规则”选项卡显示关联算法发现的规则。“规则”选项卡包含一个具有以下列的网格：“概率”、“重要性”和“规则”。概率说明出现规则结果的可能性。重要性用于度量规则的用途。尽管规则出现的概率可能很高，但规则自身的用途可能并不重要。重要性列就是说明这一情况的。例如，如果每个项集都包含属性的某个特定状态，那么，即使概率非常高，预测状态的规则也并不重要。重要性越高，规则越重要。

C：关联网络：节点间的箭头代表项之间有关联。箭头的方向表示按照算法发现的规则确定的项之间的关联。

效果展示

1、我们可以看到在上图中，绿色的是我们选择的节点，橙色的是可以预测所选节点的节点，也就是说如果消费者买了《月光宝盒（2VCD）》的话，那么我们可以给该消费者推荐《乱世佳人（上集，2VCD）》。紫色的是和所选节点能够双向预测的，即买了《大圣娶亲》，推荐《乱世佳人（上集，2VCD）》；同样，买了《乱世佳人（上集，2VCD）》，推荐《大圣娶亲》。这样我们就很容易看到经过关联算法计算出来的书籍之间的关联性。如图３所示效果。

2、我们也可以通过写DMX语句来实现预测查询。

SELECT

PredictAssociation([User].[Sales],include_statistics,10)

From

[User]

NA TURAL PREDICTION JOIN

(SELECT (SELECT '月光宝盒(2VCD)' AS [Book Name]) AS [Sales]) AS t

巅峰之旅之案例二：客户类别销售分析

这个案例的前提是我们已经建立好了一个ＯＬＡＰ的多维数据库Sales，事实表为FactInternetSales，有五个维度，分别是DimCurrency，DimCustomer，DimProduct，DimTime，DimPromotion。

提出问题

利用OLAP建立的多维数据库Sales，我们可以实现多角度的浏览和分析。例如：我们可以

分析2004年第一季度的M生产线产品的销售量情况，还可以实现灵活的交叉分析，等等。但是，如果我们要分析，某个维度的多个属性的综合的销售量，例如：客户维度里有Birth Date、English Education、House Owner Flag、Number Cars Owned、Yearly Income等属性，在多维数据库里面分析的时候，

我们可以把客户维度的Number Cars Owned属性放在展示区域的行上，把度量值Order Quantity放在列上，查看拥有0-4辆汽车的客户的订购所有产品的数量。同样，我们也可以类似的查看其他属性的情况。但是，如果我们要把客户维度的某些属性综合考虑来分类，例如：我们要把高收入、高学历、高消费的客户作为一个群体，把高收入，低学历、高消费的客户作为一个群体，等等，然后，基于这些群体来浏览分析，销售情况，如何来实现呢？解决步骤

用过聚类算法的大概比较清楚，聚类算法，是用来给事物分类的。那么怎么用聚类算法的这个特性，和OLAP进行正和呢。请看下面这个案例：

第一步：建立挖掘模型。这里需要注意的是：以前我们在建立数据挖掘模型的时候是基于关系型数据源。

A：而在这里，我们要基于多维数据库Sales，选取维度DimCustomer为数据挖掘模型的数据源。

B：按照向导，选取事例键Dim Customer，

C：在选取事例级别列对话框里面，选择一些属性和度量值，我们这里选取English Education、House Owner Flag、Number Cars Owned、Yearly Income、Sales Amount。如图5所示。

D：在完成对话框里面，我们输入挖掘结构名称CustomerSturcture,输入挖掘模型名称CustomerClustering。必须注意的是，一是一定要选择创建挖掘模型维度，输入挖掘模型维度的名称CustomerClustering；二是一定要选择使用挖掘模型维度创建多维数据集Sales_DM。E：设置算法参数。

然后对创建的挖掘结构和挖掘模型进行处理。

此时，共享维度里面会自动添加了一个CustomerClustering维度，也就是数据挖掘维度。

第二步：处理CustomerClustering维度。

第三步：处理多维数据集Salse_DM。

处理后的多维数据集Sales_DM，就包含了数据挖掘维度CustomerClustering。这样，我们就可以把经过聚类算法分类后的客户维度，来进行多维数据分析。

效果展示

这些Cluster是我们用聚类算法建立的挖掘模型的维度成员，每个Cluster都是我们所选属性的一个综合的结果，但是代表着一个明显的特征。我们还可以在数据挖掘模型里面，对各个Cluster进行名称的标示，如Cluster 1是高收入高消费高学历的群体，我们就可以给他命名，把所有的Cluster都命名为能代表本身特性的名称，这样，使得多为数据库的信息就更丰富了。

总结

在激烈的市场竞争中，要想把海量的数据转化为信息，提高自身的信息化建设水平，增强企业的核心竞争力，ＢＩ技术是您明智的选择。应用ＯＬＡＰ技术建立多维数据库，进行多维分析，并把数据挖掘算法应用于多维数据库中，会进一步增加信息量，让您掌握更多的市场先机。

大数据挖掘常用方法

数据挖掘常用的方法在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。

(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。

关联规则数据挖掘

关联规则数据挖掘学习报告

目录引言 2 案例 2 关联规则 3 （一）关联规则定义（二）相关概念（三）关联规则分类数据 6 （一）小型数据（二）大型数据应用软件7 （一）WEKA （二）IBM SPSS Modeler 数据挖掘12 总结27

一、引言数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。二、案例 "尿布与啤酒"的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。

《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案与解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

数据挖掘中分类技术应用

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。神经网络神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，在将简单的单元连接成较复杂的系统后，通过并行运算实现其功能，其中系统的知识存储于网络结构和各单元之间的连接权中。在学习阶段，通过调整神经网络的权值，达到对输入样本的正确分类。神经网络有对噪声数据的高承受能力和对未经训练数据的模式分类能力。神经网

络概括性强、分类精度高，可以实现有监督和无监督的分类任务，所以神经网络在分类中应用非常广泛。在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层（见图4）。网络的每一个输入节点对应样本一个特征，而输出层节点数可以等于类别数，也可以只有一个，（输入层的每个节点对应一个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个）。在输入层和输出层之间是隐含层（对神经网络使用者来说不可见），隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点（称为此节点的输入节点）连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为一个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。如图5中节点4输出到节点6的值可通过如下计算得到：

大数据时代的数据挖掘

大数据时代的数据挖掘大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘的定义技术上的定义及含义数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g

sqlserver数据库连接错误解决方案

日志总结项目搭建一、项目搭建： 1、先把所需的j a r全部找到，导入l i b中。 2、把数据库的驱动包（所需包根据所选数据库而定）导入。 3、设置配置文件 4、建立测试类二、项目搭建，测试时的错误： j a v a.l a n g.I l l e g a l S t a t e E x c e p t i o n: F a i l e d t o l o a d A p p l i c a t i o n C o n t e x t C a u s e d b y: o r g.s p r i n g f r a m e w o r k.b e a n s.f a c t o r y.B e a n C r e a t i o n E x c e p t i o n:E r r o r c r e a t i n g b e a n w i t h n a m e'u s e r D a o':I n j e c t i o n o f r e s o u r c e d e p e n d e n c i e s f a i l e d;n e s t e d e x c e p t i o n i s o r g.s p r i n g f r a m e w o r k.b e a n s.f a c t o r y.B e a n C r e a t i o n E x c e p t i o n:E r r o r c r e a t i n g b e a n w i t h n a m e's e s s i o n F a c t o r y'd e f i n e d i n c l a s s p a t h r e s o u r c e [a p p l i c a t i o n C o n t e x t-c o m m o n.x m l]: I n v o c a t i o n o f i n i t m e t h o d f a i l e d;n e s t e d e x c e p t i o n i s j a v a.l a n g.A b s t r a c t M e t h o d E r r o r: c o m.m i c r o s o f t.j d b c.b a s e.B a s e D a t a b a s e M e t a D a t a.s u p p o r t s G e t G e n e r a t e d K e y s()Z C a u s e d b y: o r g.s p r i n g f r a m e w o r k.b e a n s.f a c t o r y.B e a n C r e a t i o n E x c e p t i o n:E r r o r c r e a t i n g b e a n w i t h n a m e's e s s i o n F a c t o r y'd e f i n e d i n c l a s s p a t h r e s o u r c e [a p p l i c a t i o n C o n t e x t-c o m m o n.x m l]: I n v o c a t i o n o f i n i t m e t h o d f a i l e d;n e s t e d e x c e p t i o n i s j a v a.l a n g.A b s t r a c t M e t h o d E r r o r: c o m.m i c r o s o f t.j d b c.b a s e.B a s e D a t a b a s e M e t a D a t a.s u p p o r t s G e t G e n e r a t e d K e y s()Z C a u s e d b y: j a v a.l a n g.A b s t r a c t M e t h o d E r r o r: c o m.m i c r o s o f t.j d b c.b a s e.B a s e D a t a b a s e M e t a D a t a.s u p p o r t s G e t G e n e r a t e d K e y s()Z 解决方案： Caused by: https://www.wendangku.net/doc/8e10267183.html,ng.AbstractMethodError: com.microsoft.jdbc.base.BaseDatabaseMetaData.supportsGetGeneratedKeys()Z

数据挖掘实验报告-关联规则挖掘

数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘姓名：李圣杰班级：计算机1304 学号：1311610602

一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容根据下列的Apriori算法进行编程：

四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。

代码 #include #include #define D 4 //事务的个数 #define MinSupCount 2 //最小事务支持度数 void main() { char a[4][5]={ {'A','C','D'}, {'B','C','E'}, {'A','B','C','E'}, {'B','E'} }; char b[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10]; int i,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1; int count[100],temp; for(i=0;i=MinSupCount) { d[x1]=b[k]; count[x1]=c[k]; x1++; } } //对选出的项集中的元素进行排序 for(i=0;i

数据挖掘分类实验详细报告概论

《数据挖掘分类实验报告》信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程（1）数据分析介绍本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。（2）数据准备与预处理在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。详见下表：本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。数据集处理实验详细过程：

●CSV数据源处理由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示：内容如下：

SQLServer 2008以上误操作数据库恢复方法

SQLServer 2008以上误操作数据库恢复方法——日志尾部备份问题：经常看到有人误删数据，或者误操作，特别是update和delete的时候没有加where，然后就喊爹喊娘了。人非圣贤孰能无过，做错可以理解，但不能纵容，这个以后再说，现在先来解决问题。遇到这种情况，一般都是没有做备份，不然也不会来发问了。首先要冷静，否则会有更大的灾难。直到你放弃。解决方法：对于这类问题，主要是找回误操作之前的数据，在2008之前，有个很出名的工具Log Exploer，听说还挺好用的，这个网上大把教程，这里就不多说了。但是唯一遗憾的是，不支持2008及更高版本，这时除了其他第三方工具，那么最常用的就是本文提到的方法——日志尾部备份。本文实验环境2008R2，对于2008及其以上版本可以使用这个方法，其实2005也可以，2000很少用，没试过，只是2008之前可以使用Log Exploer，所以就没必要用这种方法。下面图文并茂讲解操作方法，至于原理，不属于本文范围，而且我相信真遇到误操作的时候，估计没人会看原理了。步骤：（1）、检查数据库的恢复模式，如图：

或者使用脚本检查： 1.SELECT recovery_model,recovery_model_desc 2.FROM sys.databases 3.WHERE name='AdventureWorks' 结果如下：确保数据库的恢复模式最起码不能为【简单】。至于如何修改成完整模式，我觉得这些应该没必要多说了。切记，对于任何重要环境，不仅仅是客户正式环境（俗称生产环境），都强烈建议使用【完整恢复模式】，虽然对于另外两种（大容量日志（BULK_LOGGED）、简单（SIMPLE））来说，完整恢复模式产生的日志会大，但是在出现问题的时候，就会觉得这些都不算什么了。并且我也想不到任何理由对于正式环境不使用完整恢复模式。只要管理得当，完整恢复模式的日志也不会太变态。（2）、这里其实隐含另外一步，曾经做过最少一次的完整备份。因为所有类型的备份都基于完整备份，如果没有最少一次完整备份，其他类型的备份都是多余的，所以在这里强调一下，在创建完一个新数据库之后，强烈建议甚至强制做一次完整备份。 1.SELECT database_name,recovery_model,name 2.FROM msdb.dbo.backupset 使用上面的语句粗略可以看到有那些数据库做过备份，由于测试，所以做了几次备份，可以看到我这个时间点已经做了备份了。（3）、确保别人不再连接数据库，然后做一次日志尾部备份：首先先创建一点数据： [sql]view plaincopyprint?

数据挖掘关联规则分析报告

关联规则分析报告 2009年7月8日目录一前言 (1) 二数据预处理 (1) 三前7710条真实数据分析 (2) 1商品按小类分析 (2) 2商品按中类分析 (4) 3商品按大类分析 (4) 4分析比较 (5) 四后44904条随机数据分析 (5) 1商品按小类分析 (5) 2商品按中类分析 (7) 3商品按大类分析 (8) 4分析比较 (8) 五52614条混合数据分析 (8) 1商品按小类分析 (8) 2商品按中类分析 (11) 3商品按大类分析 (11) 4分析比较 (12) 六总结 (12)

一前言使用关联规则挖掘算法分析购物清单时，会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则，而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。针对这一实际问题，本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析，通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性，从而找到商品之间的关联规则，实现优化超市货物摆放次序的目的。二数据预处理 1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句 declare @sql varchar(8000) set @sql = 'select zid ,xh' select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']' from (select distinct goodsid from rcxfjl) as a set @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh' exec(@sql) 2)在PB里将有购买记录的列改为”yes” for i=1 to dw_1.rowcount() for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count) if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name")))>0 then dw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name"),"yes") end if next next 3)将处理好的数据直接导出到Excel中 4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值)

数据挖掘分类算法比较

数据挖掘分类算法比较分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。一、决策树（Decision Trees）决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。二、人工神经网络人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

大数据常用的算法

大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则）在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天，

sqlserver数据库连接失败错误及解决方法

SQL Server数据库连接失败错误及解决方法在使用SQL Server 的过程中，用户遇到的最多的问题莫过于连接失败了。一般而言，有以下两种连接SQL Server 的方式，一是利用SQL Server 自带的客户端工具，如企业管理器、查询分析器、事务探查器等;二是利用用户自己开发的客户端程序，如ASP 脚本、VB程序等，客户端程序中又是利用ODBC 或者OLE DB 等连接SQL Server。下面，我们将就这两种连接方式，具体谈谈如何来解决连接失败的问题。一、客户端工具连接失败在使用SQL Server 自带的客户端工具(以企业管理器为例)连接SQL Server时，最常见的错误有如下一些： 1、SQL Server 不存在或访问被拒绝 ConnectionOpen (Connect()) 2、用户'sa'登录失败。原因：未与信任SQL Server 连接相关联。

3、超时已过期。下面我们依次介绍如何来解决这三个最常见的连接错误。第一个错误"SQL Server 不存在或访问被拒绝"通常是最复杂的，错误发生的原因比较多，需要检查的方面也比较多。一般说来，有以下几种可能性： 1、SQL Server名称或IP地址拼写有误; 2、服务器端网络配置有误; 3、客户端网络配置有误。要解决这个问题，我们一般要遵循以下的步骤来一步步找出导致错误的原因。首先，检查网络物理连接： ping <服务器IP地址> 或者 ping <服务器名称> 如果ping <服务器IP地址> 失败，说明物理连接有问题，这时候要检查硬件设备，如网卡、HUB、路由器等。还有一种可能是由于客户端和服务器之间安装有防火墙软件造成的，比如ISA Server。防火墙软件可能会屏蔽对ping、telnet 等的响应，因此在检查连接问题的时候，我们要先把防火墙软件暂时关闭，或者打开所有被封闭的端口。

聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系

聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题，聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。细分就是聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术；从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。

SQLServer连接不通解决方案

系统连接sqlserver数据库问题解决方案一、首先检查 1、网络不通，不能ping通服务器。检查HUB或路由器是否正常工作。检查其它机子是否网络通。检查网线的可能性问题。本地连接是否启用？ 2、检查防火墙是否把起点软件拦截了。XP系统自带有防火墙可能阻止了软件访问网络。 3、数据库服务是否启动。 4、数据库有无更改密码。 5、数据库中是否存在当前连接的用户数据库。二、根据软件错误提示检查以上问题检查无误的话，首先注意连接不上时的提示，起点软件在连接不上数据库时会有一个连接提示错误信息。 1"SQL Server 不存在或访问被拒绝" 这个问题是最常见的，通常是XP2的操作系统+MS SQL SERVER 2000的配置情况下出现这种问题。这个是最复杂的，错误发生的原因比较多，需要检查的方面也比较多。一般说来，有以下几种可能性： 1，SQL Server名称或IP地址拼写有误 2，服务器端网络配置有误 3，客户端网络配置有误要解决这个问题，我们一般要遵循以下的步骤来一步步找出导致错误的原因：首先，检查网络物理连接 ping <服务器IP地址/服务器名称> 如果ping <服务器IP地址> 不成功，说明物理连接有问题，这时候要检查硬件设备，如网卡，HUB，路由器等。

还有一种可能是由于客户端和服务器之间安装有防火墙软件造成的，比如ISA Server。防火墙软件可能会屏蔽对ping，telnet 等的响应因此在检查连接问题的时候，我们要先把防火墙软件暂时关闭，或者打开所有被封闭的端口。如果ping <服务器IP地址> 成功而，ping <服务器名称> 失败则说明名字解析有问题，这时候要检查DNS 服务是否正常。有时候客户端和服务器不在同一个局域网里面，这时候很可能无法直接使用服务器名称来标识该服务器，这时候我们可以使用HOSTS文件来进行名字解析，具体的方法是： 1。使用记事本打开HOSTS文件（一般情况下位于C：\WINNT\system32\drivers\etc）。添加一条IP地址与服务器名称的对应记录，如： 172。168。10。24 myserver 2。或在SQL Server 的客户端网络实用工具里面进行配置，后面会有详细说明。其次，使用telnet 命令检查SQL Server服务器工作状态 telnet <服务器IP地址> 1433 如果命令执行成功，可以看到屏幕一闪之后光标在左上角不停闪动，这说明SQL Server 服务器工作正常，并且正在监听1433端口的TCP/IP 连接如果命令返回"无法打开连接"的错误信息，则说明服务器端没有启动SQL Server 服务，也可能服务器端没启用TCP/IP 协议，或者服务器端没有在SQL Server 默认的端口1433上监听。接着，我们要到服务器上检查服务器端的网络配置，检查是否启用了命名管道。是否启用了TCP/IP 协议等等，可以利用SQL Server 自带的服务器网络使用工具来进行检查。点击：程序Microsoft SQL Server 服务器网络使用工具，打开该工具后，在"常规"中可以看到服务器启用了哪些协议。一般而言，我们启用命名管道以及TCP/IP 协议。点中TCP/IP 协议，选择"属性"，我们可以来检查SQK Server 服务默认端口的设置