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微网站模板建设,有没有免费做编辑网站管理系统,正规的网站制作开发,价格低的跑车数据挖掘入门与实践 1. 数据挖掘基础与聚类模型创建 1.1 数据挖掘流程启动 数据挖掘过程始于为客户细分练习创建新的挖掘模型。我们借助现有的Analysis Services项目，该项目包含了具有数据仓库信息（如店内销售）和新互联网信息的多维数据集和维度。在Analysis Services数据…数据挖掘入门与实践1. 数据挖掘基础与聚类模型创建1.1 数据挖掘流程启动数据挖掘过程始于为客户细分练习创建新的挖掘模型。我们借助现有的Analysis Services项目，该项目包含了具有数据仓库信息（如店内销售）和新互联网信息的多维数据集和维度。在Analysis Services数据挖掘中，我们会定义一个挖掘结构，它描述了用于数据挖掘的底层数据。每个挖掘结构可以包含多个挖掘模型，如聚类模型和关联模型，这些模型都使用相同的底层数据，但方式不同。1.2 创建聚类数据挖掘模型的步骤我们以电子商务示例项目为例，因为它已经包含了必要的源多维数据集和维度。以下是具体步骤：1. 打开Business Intelligence Development Studio。2. 从“文件”菜单中选择“打开项目”，然后打开电子商务示例项目。3. 在“项目”菜单中，选择“新建挖掘结构”。4. 在第一个向导页面之后，选择“从现有多维数据集”作为定义方法，然后点击“下一步”。5. 选择Microsoft Clustering数据挖掘技术，然后点击“下一步”。6. 从电子商务多维数据集中选择“客户”维度，然后点击“下一步”。7. 对于事例键，保留“客户”属性的默认选择，然后点击“下一步”。8. 选择客户的所有与互联网活动相关的属性，如“互联网用户”和“互联网购买者”，以及第一节中描述的“自……以来的月数”属性。此外，从多维数据集中选择“访问次数”和“销售金额”，然后点击“下一步”。9. 在“挖掘模型列用法”页面上，保留默认选择——我们选择的所有列都将用作输入。点