西安交大数电实验第二次数据

第一篇：西安交大数电实验第二次数据

module fatfish(D3,D2,D1,D0,a,b,c,d,e,f,g);output a,b,c,d,e,f,g;input D3,D2,D1,D0;reg a,b,c,d,e,f,g;always @(D3 or D2 or D1 or D0)begin

case({D3,D2,D1,D0})

4'b0000:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0000001;

4'b0001:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b1001111;

4'b0010:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0010010;

4'b0011:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0000110;

4'b0100:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b1001100;

4'b0101:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0100100;

4'b0110:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0100000;

4'b0111:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0001111;

4'b1000:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0000000;

4'b1001:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0000100;

4'b1010:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0001000;

4'b1011:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b1100000;

4'b1100:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0110001;

4'b1101:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b1000010;

4'b1110:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0110000;

4'b1111:{a,b,c,d,e,f,g}=7'b0111000;

endcase end endmodule

module fatfish3(D3,D2,D1,D0,ci,a,b,c,d,e,f,g,cn);output a,b,c,d,e,f,g,cn;input D3,D2,D1,D0,ci;reg a,b,c,d,e,f,g,cn;always @(D3 or D2 or D1 or D0 or ci)begin

case({D3,D2,D1,D0,ci})

5'b00000:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00000010;

5'b00010:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b10011110;

5'b00100:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00100100;

5'b00110:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00001100;

5'b01000:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b10011000;

5'b01010:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b01001000;

5'b01100:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b01000000;

5'b01110:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00011110;

5'b10000:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00000000;

5'b10010:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00001000;

5'b10100:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00000011;

5'b10110:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b10011111;

5'b11000:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00100101;

5'b11010:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00001101;

5'b11100:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b10011001;

5'b11110:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b01001001;

5'b00001:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b01000001;

5'b00011:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00011111;

5'b00101:{a,b,c,d,e,f,g,cn}=8'b00000001;

endcase end endmodule

第二篇：2018年安大数电考研资料

安徽大学《813数字电路与逻辑设计》全套考研资料包含：

（使用于专业：安徽大学电子信息工程学院——电路与系统、微电子学与固体电子学、电磁场与微波技术、通信与信息系统、信号与信息处理、电子与通信工程（专硕）、集成电路工程（专硕））

一、安徽大学《数字电路与逻辑设计》历年考研真题及答案解析 2001-2006年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题与答案。近10年考研真题及答案：

2007年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）2008年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）2009年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）2010年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）2011年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）2012年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）2013年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）2014年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）2015年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）2015年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）2016年安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研真题（含答案）

二、安徽大学《数字电路与逻辑设计》历年期末试题 安徽大学2009-2010-1数电期末试题_A 安徽大学2010-2011-2数电期末试题_A 安徽大学2010-2011-2数电期末试题_B 安徽大学2013-2014-2数电期末试题-A 安徽大学2011-2012-2数电期末试题_A（含答案）安徽大学2011-2012-2数电期末试题_B（含答案）安徽大学2012-2013-2数电期末试题_A（含答案）安徽大学2012-2013-2数电期末试题_B（含答案）

三、安徽大学《数字电路与逻辑设计》考研复习笔记 全书考点总结：

共21页，对全书进行了总结概括，思路明确，考点精炼，适合进行知识梳理与考前复习。参考资料：

安徽大学831数字电路与逻辑设计考研计划

针对电院考研做了详细的考研安排，其中的知识点部分标注了必须完成的习题，均为安大老师平时上课所画重点。

四、赠送资料（电子版，发邮箱）（1）安徽大学《数字电路与逻辑设计》上课课件

（2）李晓辉《数字电路与逻辑设计课后习题解答》电子版

五、增值服务

（1）前5名购买，免费获赠李晓辉《数字电路与逻辑设计》二手书一册，预购从速哦（有限期至2017年9月31日，送完为止）

（2）若后续有资料补充，免费提供

注：全套资料仅出售纸质版，采用快递方式邮寄。一旦快递被签收，概不退货退款，购买前请学弟学妹们注意。

第三篇：实验数据淀粉

一.相关分析

1.温室种植

表.生物产量、经济产量与淀粉含量的关系

生物产量

经济产量

淀粉含量

生物产量

0.941**

0.121

.0.000

0.541

经济产量

0.941**

0.139

0.000

.0.754

淀粉含量

0.121

0.139

0.541

0.754

.*0.05水平上具备显著性

**0.01水平上具备显著性

通过对在温室种植下的生物产量、经济产量与淀粉含量进行相关分析，得到以上结果。可以看到生物产量与淀粉含量的相关系数值为0.941，p<0.001，说明生物产量与淀粉含量具备显著的高程度的正向相关关系。生物产量与淀粉含量的相关系数值为0.121，p>0.05，说明生物产量与淀粉含量不具备显著的相关关系。经济产量与淀粉含量的相关系数值为0.139，p>0.05，说明经济产量与淀粉含量不具备显著的相关关系。

上述研究结果表明，在温室种植下，生物产量越高，经济产量越高；生物产量和经济产量均与淀粉含量并无太大关系。

2.网室种植

表.生物产量、经济产量与淀粉含量的关系

生物产量

经济产量

淀粉含量

生物产量

0.748**

-0.077

.0.000

0.754

经济产量

0.748**

0.040

0.000

.0.869

淀粉含量

-0.077

0.040

0.754

0.869

.*0.05水平上具备显著性

**0.01水平上具备显著性

通过对在网室种植下的生物产量、经济产量与淀粉含量进行相关分析，得到以上结果。可以看到生物产量与淀粉含量的相关系数值为0.748，p<0.001，说明生物产量与淀粉含量具备显著的高程度的正向相关关系。生物产量与淀粉含量的相关系数值为-0.077，p>0.05，说明生物产量与淀粉含量不具备显著的相关关系。经济产量与淀粉含量的相关系数值为0.040，p>0.05，说明经济产量与淀粉含量不具备显著的相关关系。

上述研究结果表明，在网室种植下，生物产量越高，经济产量越高；生物产量和经济产量均与淀粉含量并无太大关系。

二.差异性分析

表.温室种植和网室种植在各个变量上的比较情况

温室种植

网室种植

t

p

生物产量（g）

34.020±36.374

47.215±10.008

-1.821

0.078

经济产量（g）

9.844±12.194

23.996±7.099

-4.552**

0.000

淀粉含量（%）

3.069±0.883

3.530±1.169

-1.540

0.131

*0.05水平上具备显著性

**0.01水平上具备显著性

通过对温室种植与网室种植在生物产量、经济产量、淀粉含量进行比较，得到上表结果。可以看到网室种植在生物产量、经济产量、淀粉含量上均高于温室种植。

其次在t检验中，得到t值均为负值，说明温室种植在生物产量、经济产量、淀粉含量上均低于网室种植。另外p值情况中，仅两种方式在经济含量上具备显著的差异性（p<0.01），而在生物产量、淀粉含量上不具备显著的差异性（p>0.05）。说明网室种植在经济产量上显著高于温室种植方式。

结论:

①

温室种植方式中，在一定程度上，生物产量越高，经济产量越高；生物产量和经济产量均与淀粉含量并无太大关系。

②

网室种植方式中，一定程度上，生物产量越高，经济产量越高；生物产量和经济产量均与淀粉含量并无太大关系。

③

网室种植在经济产量上显著高于温室种植方式，两种方式在生物产量、淀粉含量上并无太大差异。

④

第四篇：第二次实验

实验二 PCM编译码器系统一、实验原理和电路说明

PCM编译码模块将来自用户接口模块的模拟信号进行PCM编译码，该模块采用MC145540集成电路完成PCM编译码功能。该器件具有多种工作模式和功能，工作前通过显示控制模块将其配置成直接PCM模式（直接将PCM码进行打包传输），使其具有以下功能：

1、对来自接口模块发支路的模拟信号进行PCM编码输出。

2、将输入的PCM码字进行译码（即通话对方的PCM码字），并将译码之后的模拟信号送入用户接口模块。

在通信原理实验平台中，有二套完全一致的PCM编译码模块，这二个模块与相应的电话用户接口模块相连。

本教程仅以第一路PCM编译码原理进行说明，另一个模块原理与第一路模块相同，不再重述。

PCM编译码器模块电路与ADPCM编译码器模块电路完全一样，由语音编译码集成电路U502（MC145540）、运放U501（TL082）、晶振U503（20.48MHz）及相应的跳线开关、电位器组成。

电路工作原理如下：

PCM编译码模块中，由收、发两个支路组成，在发送支路上发送信号经U501A运放后放大后，送入U502的2脚进行PCM编码。编码输出时钟为BCLK（256KHz），编码数据从U502的20脚输出（DT_ADPCM1），FSX为编码抽样时钟（8KHz）。编码之后的数据结果送入后续数据复接模块进行处理，或直接送到对方PCM译码单元。在接收支路中，收数据是来自解数据复接模块的信号（DT_ADPCM_MUX），或是直接来自对方PCM编码单元信号（DT_ADPCM2），在接收帧同步时钟FSX（8KHz）与接收输入时钟BCLK（256KHz）的共同作用下，将接收数据送入U502中进行PCM译码。译码之后的模拟信号经运放U501B放大缓冲输出，送到用户接口模块中。

PCM编译码模块中的各跳线功能如下（测试点与ADPCM编译码模块相同）：

1、跳线开关K501是用于选择输入信号，当K501置于N（正常）位置时，选择来自用户接口单元的话音信号；当K501置于T（测试）位置时选择测试信号。测试信号主要用于测试PCM的编译码特性。测试信号可以选择外部测试信号或内部测试信号，当设置在交换模块内的跳线开关KQ01设置在1_2位置（左端）时，选择内部1KHz测试信号；当设置在2_3位置（右端）时选择外部测试信号，测试信号从J005模拟测试端口输入。

2、跳线器K502用于设置发送通道的增益选择，当K502置于N（正常）位置时，选择系统平台缺省的增益设置；当K502置于T（调试）位置时可将通过调整电位器W501设置发通道的增益。

3、跳线器K504用于设置PCM译码器的输入数据信号选择，当K504置于MUX（左）时处于正常状态，解码数据来自解数据复接模块的信号；当K504置于ADPCM2（中）时处于正常状态，解码数据来自对方PCM编码单元信号；当K504置于LOOP（右）时PCM单元将处于自环状态。

4、跳线器K503用于设置接收通道增益选择，当K503置于N（正常）时，选择系统平台缺省的增益设置；当K503置于T（调试）时将通过调整电位器W502设置收通道的增益。

该单元的电路框图见图4.2.1。二个模块电路完全相同。在该模块中，各测试点的定义如下：

1、TP501：发送模拟信号测试点

2、TP502：PCM发送码字

3、TP503：PCM编码器输入/输出时钟

4、TP504：PCM编码抽样时钟

5、TP505：PCM接收码字

6、TP506：接收模拟信号测试点 TP501TP502至用户接口N测试信号TK501跳线器··-+ K502·T··N·发PCM码字U502PCM编译K503· T·· N·-+码器··K504跳线器TP5048KHz同步256KHz时钟TP503至用户接口LOOPADPCM2MUXTP506TP505收PCM码字图4.2.1 PCM模块电路组成框图

二、实验仪器

1、JH5001通信原理综合实验系统2、20MHz双踪示波器

3、函数信号发生器

4、音频信道传输损伤测试仪

一台 一台 一台 一台

三、实验目的

1、了解语音编码的工作原理，验证PCM编译码原理；

2、熟悉PCM抽样时钟、编码数据和输入/输出时钟之间的关系；

3、了解PCM专用大规模集成电路的工作原理和应用；

4、熟悉语音数字化技术的主要指标及测量方法；

四、实验内容

加电后，通过菜单选择“PCM”编码方式。此时，系统将U502设置为PCM模式。

（一）PCM编码器

1.输出时钟和帧同步时隙信号观测

用示波器同时观测抽样时钟信号（TP504）和输出时钟信号（TP503），观测时以TP504做同步。分析和掌握PCM编码抽样时钟信号与输出时钟的对应关系（同步沿、脉冲宽度等）。2.抽样时钟信号与PCM编码数据测量

方法一：将跳线开关K501设置在T位置，用函数信号发生器产生一个频率为1000Hz、电平为2Vp-p的正弦波测试信号送入信号测试端口J005和J006（地）。

用示波器同时观测抽样时钟信号（TP504）和编码输出数据信号端口（TP502），观测时以TP504做同步。分析和掌握PCM编码输出数据与抽样时钟信号（同步沿、脉冲宽度）及输出时钟的对应关系。

方法二：将输入信号选择开关K501设置在T位置，将交换模块内测试信号选择开关K001设置在内部测试信号1_2位置（左端）。此时由该模块产生一个1KHz的测试信号，送入PCM编码器。

（1）用示波器同时观测抽样时钟信号（TP504）和编码输出数据信号端口（TP502），观测时以TP504做同步。分析和掌握PCM编码输出数据与帧同步时隙信号、发送时钟的对应关系。

（2）将发通道增益选择开关K502设置在T位置（右端），通过调整电位器W501改变发通道的信号电平。用示波器观测编码输出数据信号（TP502）随输入信号电平变化的关系。

（二）PCM译码器

将跳线开关K501设置在T位置（右端）、K504设置在LOOP位置（右端）。此时将PCM输出编码数据直接送入本地译码器，构成自环。用函数信号发生器产生一个频率为1004Hz、电平为2Vp-p的正弦波测试信号送入信号测试端口J005和J006（地）。

1.PCM译码器输出模拟信号观测

（1）用示波器同时观测解码器输出信号端口（TP506）和编码器输入信号端口（TP501），观测信号时以TP501做同步。定性的观测解码恢复出的模拟信号质量。（2）将测试信号频率固定在1000Hz，改变测试信号电平，定性的观测解码恢复出的模拟信号质量。观测信噪比随输入信号电平变化的相关关系。

（3）将测试信号电平固定在2Vp-p，调整测试信号频率，定性的观测解码恢复出的模拟信号质量。观测信噪比与输入信号频率变化的相关关系。

（三）系统性能指标测量

注：如无音频损伤测试仪时，可以用示波器定性的观察模拟信号受量化噪声及电路噪声的影响。1.PCM编译码系统动态范围测量

S/N（dB）302010-50-40-30 –20 –10 0(dBmo)图4.2.4 PCM编译码系统动态范围样板图

动态范围是指在满足一定信噪比的条件下，允许输入信号电平变化的范围。通常规定测试信号的频率为1004Hz，动态范围应满足CCITT建议的框架（样板值），如图4.2.4所示。

测试时将跳线开关K501设置在T位置、K504设置在LOOP位置，此时使PCM编码器和译码器构成自环。

动态范围的测试连接见图4.2.5，该项测量内容视配备的教学仪表来定。测量时，输入信号由小至大调节，测量不同电平时的S/N值，记录测量数据。为确保器件安全，不要求学生对输入信号的临界过载信号进行验证，取输入信号的最大幅度为5Vp-p。2.PCM编译码系统信噪比测量

跳线开关设置同上，测试连接见图4.2.5。

测量时，选择一最佳编码电平（通常为-10dBr），在此电平下测试不同频率下的S/N值。频率选择在300Hz、500Hz、800Hz、1004Hz、2010Hz、3000Hz、3400Hz，直接从音频损伤测试仪上读取数据，记录测量数据。该项测量视配备的教学仪表来定。3.频率特性测量

J005发送音频传输损伤测试仪接收编码器自环译码器TP506图4.2.5 动态范围测试连接图跳线开关设置同上。用函数信号发生器产生一个频率为1004Hz、电平为2Vp-p的正弦波测试信号送入信号测试端口J005和J006（地）。用示波器（或电平表）测量输出信号端口TP506的电平。改变函数信号发生器输出频率，用点频法测量。测量频率范围：250Hz～4000Hz。

该项测试也可以直接通过音频损伤测试仪测试。4.信道自环增益测量

跳线开关设置同上。用函数信号发生器产生一个频率为1004Hz、电平为2Vp-p的正弦波测试信号送入信号测试端口J005和J006。用示波器（或电平表）输出信号端口（TP506）的电平。将收发电平的倍数（增益）换算为dB表示。

该项测试也可以直接通过音频损伤测试仪测试。5.PCM编译码系统信道空闲噪声测量

跳线开关设置同上，测试连接见图4.2.5。空闲噪声指标从音频损伤测试仪上直接读取。该项测量视配备的教学仪表来定。

五、实验报告

1、整理实验数据，画出相应的曲线和波形。

2、对PCM和△M系统的系统性能进行比较，总结它们各自的特点。

3、思考在通信系统中PCM接收端应如何获得接收输入时钟和接收帧同步时钟信号？

六．实验结果与分析。

第五篇：数据挖掘实验三

实验三 设计并构造AdventureWorks数据仓库实例

【实验要求】

在SQL Server平台上，利用AdventureWorks数据库作为商业智能解决方案的数据源，设计并构造数据仓库，建立OLAP和数据挖掘模型，并以输出报表的形式满足决策支持的查询需求。【实验内容】

步骤1：需求分析：以决策者的视角分析和设计数据仓库的需求； 步骤2：根据所设计的需求，确定本数据仓库的主题和主题与边界； 步骤3：设计并构造逻辑模型；

步骤4：进行数据转换和抽取，建立数据仓库：创建数据源，建立OLAP和挖掘模型，使用多维数据集进行分析，建立数据挖掘结构和数据挖掘模型，创建报表。【实验平台】

Win7操作系统，SQL Server 2005 【实验过程】

一、创建 Analysis Services 项目

1.打开 Business Intelligence Development Studio。

2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。

3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。

4.在“名称”框中，将新项目命名为 AdventureWorks。

5.单击“确定”。

二、创建数据库和数据源

1.运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi，然后用SQL Server Management Studio 附加数据库AdventureWorks_Data.mdf。

(1)运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi

(2)用SQL Server Management Studio附加数据库AdventureWorks_Data.mdf

2.在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源”文件夹，然后选择“新建数据源”。3.在“欢迎使用数据源向导”页面中，单击“下一步”按钮。

4.在“选择如何定义连接”页上，单击“新建”向 Adventure Works 数据库中添加连接。5.在“连接管理器”的“提供程序”列表中，选择“本机 OLE DBSQL Native Client”。6.在“服务器名称”列表中，键入或选择承载 AdventureWorks 的服务器的名称。7.在“登录到服务器”组中，选择身份验证方法，并输入凭据。

8.在“选择或输入一个数据库名”列表中，选择 AdventureWorks，然后测试连接。若连接成功，再单击“确定”按钮。

9.单击“下一步”按钮进入向导的下一页。

10.在“模拟信息”页中，选择“使用服务帐户”，再单击“下一步”。11.请注意，在“完成向导”页中，数据源名称默认为 Adventure Works。

12.单击“完成”。

新的数据源 Adventure Works 将显示在解决方案资源管理器的“数据源”文件夹中。

三、创建数据源视图

1.在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源视图”，选择“新建数据源视图”。系统将打开数据源视图向导。

2.在“欢迎使用数据源视图向导”页上，单击“下一步”。3.在“选择数据源”页的“关系数据源”下，系统将默认选中您在上一个任务中创建的 Adventure Works DW 数据源。单击“下一步”。若要创建新数据源，请单击“新建数据源”，启动数据源向导。

4.在“选择表和视图”页上，选择下列各表，然后单击右箭头键，将这些表包括在新数据源视图中：

5.单击“下一步”。

6.在“完成向导”页上，默认情况下，系统将数据源视图命名为 Adventure Works。单击“完成”。

系统将打开数据源视图设计器，显示 Adventure Works 数据源视图。

四、定义维度

1.在解决方案资源管理器中，右键单击“维度”，然后单击“新建维度”。

2.在“欢迎使用维度向导”页上，单击“下一步”。

3.在“选择生成方法”页上，验证是否选择了“使用数据源生成维度”选项，然后单击“下一步”。

4.在“选择数据源视图”页上，验证是否选择了 Adventure Works 数据源视图。

5.在“选择维度类型”列表中，选择“标准维度”。

6.在“选择主维度表”中，点击“下一步”。

7.在“选择维度属性”中，点击“下一步”。

8.在“指定维度类型”中，点击“下一步”。9.在“定义父子关系”中，点击“下一步”。

10.“检测层次结构”中，点击“下一步”。

11.点击“下一步”，然后点击“完成”。

五、使用多维数据集进行分析

1.在解决方案资源管理器中，右键单击“多维数据集”并选择“新建多维数据集”启动多维数据集向导。

2.在“欢迎使用多维数据集向导”页上，单击“下一步”。3.在“选择生成方法”页上，确认已选中“使用数据源生成多维数据集”选项，然后单击“下一步”。

4.在“选择数据源视图”页上，点击“下一步”。

5.在“检测事实数据表和维度表”页上，点击“下一步”。

6.在“时间维度表”页上，如下所示。

点击“下一步”。

7.在“查看共享维度”页上，点击“>”，然后“下一步”。

8.在“选择度量值”页上，选择可用度量值。

点击“下一步”。

9.在“检测层级结构”页上，查看结果，点击“下一步”。

10.在“查看新建维度”中，选择新建维度，然后点击“下一步”。

11.在“完成向导”页，多维数据集名称为“Adventure Works”。在“预览”中，可以看到“度量值组”和“维度”。

12.点击“完成”。

13.在多维数据集设计器的工具栏上，将“缩放”级别更改为 50 %，以便更轻松地查看多维数据集内的维度和事实数据表。注意，事实数据表是黄色的，维度表是蓝色的。

14.在“文件”菜单上，单击“全部保存”。

六、创建用于个人客户方案的挖掘结构

1.在解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”并选择“新建挖掘结构”启动数据挖掘向导。

2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。

3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。

4.在“创建数据挖掘结构”页的“您要使用何种数据挖掘技术？”下，选择“Microsoft 决策树”。

5.单击“下一步”。

6.在“选择数据源视图”页上，请注意已默认选中 Adventure Works。在数据源视图中，单击“浏览”查看各表，然后单击“关闭”返回该向导。

7.单击“下一步”。

8.在“指定表类型”页上，选中 vIndividualCustomer 表旁边“事例”列中的复选框，再单击“下一步”。

9.在“指定定型数据”页上，确保已选中 CustomerID 列旁边 Key 列中的复选框。据源视图中的源表表示一个键，则数据挖掘向导将自动选择该列作为模型的键。

10.选中 FirstName和LastName 列旁边的“输入”和“可预测”。

如果数

11.单击“建议”打开“提供相关列建议”对话框。

只要选中至少一个可预测属性，即可启用“建议”按钮。“提供相关列建议”对话框将列出与可预测列关联最密切的列，并按照与可预测属性的相互关系对属性进行排序。值大于 0.05 的列将被自动选中，以包括在模型中。

12.阅读建议，然后单击“取消”忽略建议并保留向导设置的原始值。15.选中以下各列旁边的“输入”复选框： StateProvinceName MiddleName CountryRegionName

16.单击“下一步”。

17.在“指定列的内容和数据类型”页上，单击“检测”以运行对数值数据进行取样并确定数值列是否包含连续或离散值的算法。例如，某列可包含薪金信息，用以作为连续的实际薪金值，也可包含整数，用以表示离散的编码薪金范围（例如 1 = < $25,000；2 = 从 $25,000 到 $50,000）。

18.单击“检测”后，请查看“内容类型”和“数据类型”列中的各项；如有必要，请进行更改，以确保设置与下表所示一致。

通常，向导会检测数值，并分配相应的数值数据类型；但有些情况下，您可能想要将数值作为文本处理。

19.单击“下一步”。

20.在“完成向导”页上的“挖掘结构名称”中，键入Individual Customer。21.在“挖掘模型名称”中，键入 TM_Decision_Tree。22.选中“允许钻取”复选框。

23.单击“完成”。

七、挖掘模型和挖掘结构如下图。

八、创建查询

8.1创建预测查询的第一步是选择挖掘模型和输入表。

1.在数据挖掘设计器“挖掘模型预测”选项卡的“挖掘模型”框中，单击“选择模型”。

系统将打开“选择挖掘模型”对话框。

2.在整个树中导航到“个人客户”结构，展开该结构并选择 TM_Decision_Tree，再单击“确定”。

3.在“选择输入表”框中，单击“选择事例表”。系统将打开“选择表”对话框。

4.在“数据源”中，选择 Adventure Works。

5.在“表/视图名称”中，选择 Department(HumanResources)表，再单击“确定”。选择输入表之后，预测查询生成器便会根据各列的名称在挖掘模型和输入表之间创建默认映射。

8.2生成预测查询

1.在“挖掘模型预测”选项卡上的网格内的“源”列中，单击第一个空行中的单元格，然后选择 Department。

2.在 Department 行的“字段”列中，选择 DepartmentID。

3.在“源”列中，单击下一个空行，然后选择 TM_Decision_Tree。4.在 TM_Decision_Tree 行的“字段”列中，选择 First Name。这将会输出 Microsoft 决策树模型中作为预测目标的列。

5.在“源”列下，单击下一个空行，然后选择“预测函数”。6.在“预测函数”行的“字段”列中，选择 PredictProbability。预测函数提供有关模型如何进行预测的信息。PredictProbability 函数提供有关正确预测的概率信息。您可以在“条件/参数”列中指定预测函数的参数。7.在 PredictProbability 行的“条件/参数”列中，键入 [TM_Decision_Tree].[Bike Buyer]。这将指定 PredictProbability 函数的目标列。有关函数的详细信息，请参阅数据挖掘扩展插件(DMX)函数参考。

8.3查看结果

1.通过单击“切换到查询设计视图/切换到查询结果视图”按钮（即工具栏上的第一个按钮）旁边的箭头并选择“查询”，可以运行查询。

2.通过点击“单独查询”，结果如下：

【总结】

通过本次实验，我对SQL Server有了更深的了解。知道SQL Server不等于SQL Server Management Studio，还有SQL Server Business Intelligence Development Studio和其他一些模块。在这次实验中，遇到了一些困难：1.SQL Server 2000和SQL Server 2005有一些不同，利用SQL Server 2000中的Analysis service做完实验二后发现实验三不知道怎么做了，左右通过查找一些资料才解决问题；2.在新建数据源时，在“连接管理器”页上，“测试连接”一直失败，不知道是什么原因，老师给的AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi也一直不知道该怎么用，经过不断尝试才发现原来在运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi后会产生一个数据库文件，我们应该利用SQL Server Management Studio把它附加进数据库文件夹下，而且在“连接到服务器”页时，应该注意“服务器类型”、“服务器名称”、“身份验证”等的选择，否则会出错。虽然本次实验中遇到了一些麻烦，耗费了一些时间，但是通过不断尝试、不断努力将问题解决，也是一种很大的收获。