如何在分析应用中使用数据挖掘

化妆上也从之前的“烟熏个性妆”转变为“桃红柔美妆” 创建挖掘模型 创建挖掘模型，需要打开分析管理器（Analysis Manager），展开左边的树形浏览窗口，打开FoodMart 2000数据库。你将看到挖掘模型文件夹（挖掘模型定义了所挖掘的具体数据和根据该信息所做的预测类型。），右击该文件夹，选择新挖掘模型（New Mining Model）运行挖掘模型向导。该向导首先要求选择是在关系型数据还是在多维数据集中进行数据挖掘。选择Multidimensional后单击Next按钮。然后选择要挖掘的数据集（在本例中选择Sale数据集）。向导的第三步是选择数据挖掘算法，选择Microsoft Decision Trees（微软的决策树）后单击Next按钮。 下一步就该选择数据挖掘容器了（容器是新挖掘多维模型挖掘的数据实体）。选择Customers维和Name层。下一步，选择所作预测的类型。假设数据挖掘算法有输入输出，本例将用户的相关信息作为输入，年收入作为被预测的实体或输出。年收入是Customer维中Name层的一个成员属性。依次选择A member property of the case level（容器层的成员属性）― Yearly Income，如图1 所示。 图1下一步需要选择为预测年收入所需要用到的OLAP多维数据集中的那部分数据。选中Customers维、Customers维中所有的层及Name层中Member属性下的所有层，如图2所示（这些都是缺省的设置）。需要注意的是，Yearly Income既是输入也是输出，这是因为我们正在训练挖掘模型。为训练挖掘模型，算法需要正确的答案。（如：现有用户的实际年收入） （图2）