Algorithmes d’exploration de données (compléments d’exploration de données SQL Server)

Les compléments d’exploration de données pour Office prennent en charge la création de modèles analytiques à l’aide des algorithmes d’exploration de données suivants. Tous les algorithmes sont basés sur des méthodes de Machine Learning connues et ont été implémentés par Microsoft Research.

Algorithmes

Méthode Machine Learning	Fonctionnement
Algorithme des règles d'association de Microsoft	Découvrez quels produits sont achetés ensemble ou quels événements se produisent ensemble et utilisez le modèle pour créer des recommandations. https://msdn.microsoft.com/library/ms174916.aspx
Algorithme de regroupement Microsoft	Définissez des segments de marché, regroupez automatiquement les clients associés ou recherchez des relations dans les données à utiliser dans une exploration de données ultérieure. https://msdn.microsoft.com/library/ms174879.aspx
Algorithme Microsoft Decision Trees	Identifiez les relations précédemment inconnues entre différents éléments de vos données pour mieux informer vos décisions ou trouver les facteurs qui mènent à des résultats spécifiques. https://msdn.microsoft.com/library/ms174923.aspx
Algorithme De régression linéaire Microsoft	Recherchez une formule mathématique qui décrit les facteurs qui contribuent à un résultat numérique. https://msdn.microsoft.com/library/ms174824.aspx
Algorithme de régression logistique Microsoft	Identifiez les facteurs qui contribuent aux résultats binaires et apprenez à les utiliser pour affecter les résultats. https://msdn.microsoft.com/library/ms174828.aspx
Algorithme Microsoft Naïve Bayes	Explorez les relations dans vos données et recherchez celles qui sont principalement étroitement corrélées avec un résultat. https://msdn.microsoft.com/library/ms174806.aspx
Algorithme Microsoft Neural Networks	Recherchez des relations masquées entre plusieurs entrées et même plusieurs sorties. Utiliser pour l’exploration ou pour la prédiction. https://msdn.microsoft.com/library/ms174941.aspx
Algorithme Microsoft Time Series	Utilisez des données historiques pour prévoir les valeurs futures. https://msdn.microsoft.com/library/ms174923.aspx

Options avancées

Lorsque vous utilisez le client d’exploration de données pour Excel, vous avez la possibilité de créer vos propres structures et modèles d’exploration de données, ou d’affiner les paramètres des algorithmes.

Paramètres d’algorithme (compléments d’exploration de données SQL Server)

Il existe deux façons de personnaliser vos modèles à l’aide de ces options avancées :

• Utilisez l’Assistant Requête d’exploration de données pour créer votre modèle.

• Dans le client d’exploration de données, après avoir démarré l’Assistant, cliquez sur Paramètres.

Voir aussi

Requête (compléments d’exploration de données SQL Server)
Modélisation avancée (compléments d’exploration de données pour Excel)