信息工程实验室 实验报告册
9、建立计算成员和成员属性。在Sales 多维数据集中建立“Average price” 计算成员，
思考建立该计算成员的目的。市场部希望将 Sales 多维数据集分析功能扩展到根据客户的下列特征分析客户销售数据：性别、婚姻状况、教育程度、年收入、在家子女数和会员卡。需要向 Customer 维度添加以下六个成员属性：Gender（性别）、Marital status（婚姻状况）、Education（教育程度）、Yearly Income（年收入）、Num Children At Home（在家子女数）和 Member Card（会员卡）。这些成员属性将限制 Customer 维度中的每个成员。 理解什么是计算成员和成员属性，为什么要建立？
10、已经为客户维度添加了六个成员属性，可以创建一个带有 Yearly Income（年收入）
成员属性的虚拟维度，然后将这个新创建的维度添加到 Sales 多维数据集中。使用虚拟维度，可以基于多维数据集中的维度成员的成员属性对多维数据集数据进行分析。 其优点是不占用磁盘空间或处理时间。
（1）为客户维度添加属性
11
信息工程实验室 实验报告册
（2）创建Yearly Income虚拟维度
11、理解多维数据集角色和数据库角色的联系和区别、建立角色的目的。 （1）在sales中创建marketing角色
（2）在HR中创建HR角色
12
信息工程实验室 实验报告册
12、查看销售多维数据集的元数据和维度的元数据，加深对元数据概念和分类的理解。 （1）查看销售元数据
（2）查看Customer元数据
思考题（要求手写）
给出一个数据仓库成功应用的案例，包括所解决的问题，功能等。
13
信息工程实验室 实验报告册
实验小结（要求手写）：
实验中遇到的问题及解决办法、心得、体会等等...
实验二 使用WEKA进行分类与预测
实验类型：综合性 实验学时：4 实验目的：
掌握数据挖掘平台WEKA的使用。综合运用数据预处理、分类与预测的挖掘算法、结果的解释等知识进行数据挖掘。从而加深理解课程中的相关知识点。 实验内容：
阅读并理解WEKA的相关中英文资料，熟悉数据挖掘平台WEKA，针对实际数据，能够使用WEKA进行数据的预处理，能选择合适的分类与预测算法对数据进行分析，并能解释分析结果。
实验步骤（可以打印）：
1、 在开始->程序->启动WEKA，进入Explorer界面，熟悉WEKA的界面功能。
14
信息工程实验室 实验报告册
2、 选择数据集（实验中的数据可以从网络获取），如泰坦尼克号数据集，将要处理的数据
15