Visionneuses de modèle d’exploration de données
Après avoir entraîné un modèle d’exploration de données dans Microsoft SQL Server Analysis Services, vous pouvez explorer le modèle pour rechercher des tendances intéressantes. Étant donné que les résultats des modèles d'exploration de données sont complexes et peuvent être difficiles à comprendre dans un format brut, l'examen visuel des données constitue souvent le moyen le plus simple pour comprendre les règles et les relations que les algorithmes découvrent au sein des données.
Chacun des algorithmes que vous utilisez pour la construction d'un modèle renvoie un type différent de résultats. Par conséquent, Analysis Services fournit une visionneuse distincte pour chaque algorithme. Lorsque vous parcourez un modèle d’exploration de données dans SQL Server Data Tools (SSDT), le modèle s’affiche sous l’onglet Visionneuse de modèle d’exploration de données Designer d’exploration de données, à l’aide de la visionneuse appropriée pour le modèle.
Utilisation des visionneuses de modèle
Vous devez sélectionner le modèle d'exploration de données, puis sélectionner une visionneuse. Chaque modèle comporte toujours deux visionneuses disponibles : une visionneuse personnalisée, qui peut inclure plusieurs onglets, et la visionneuse générique.
Selon le type du modèle sélectionné, vous verrez des options très différentes pour l'exploration du modèle. Les visionneuses personnalisées associées à chaque type de modèle sont adaptées à l'algorithme que vous avez utilisé pour créer le modèle d'exploration de données sélectionné. Chaque visionneuse personnalisée comporte divers outils et boîtes de dialogue qui vous permettent d'explorer les statistiques et modèles, de consulter les graphiques, d'utiliser en mode interactif des seuils de probabilité ou de filtrer des éléments par nom.
Le diagramme suivant illustre la différence entre une visionneuse personnalisée et la visionneuse générique pour le même modèle.
Tout d'abord, vous pouvez voir la visionneuse personnalisée qui apparaît lorsque vous sélectionnez un modèle d'exploration de données basé sur l'algorithme MTS (Microsoft Time Series).
Cette visionneuse personnalisée particulière crée automatiquement un graphique de la série chronologique et fournit cinq prédictions.
Ensuite, vous pouvez voir le même modèle, affiché à l’aide de la Visionneuse de l’arborescence de contenu générique Microsoft.
À gauche, la visionneuse générique affiche une liste des nœuds du modèle. Vous pouvez cliquer sur un nœud pour afficher son contenu dans le volet droit.
données
En savoir plus sur la visionneuse de l'arborescence de contenu générique Microsoft
Chaque modèle peut également être consulté à l’aide de la visionneuse d’arborescence de contenu générique Microsoft (exploration de données). Cette visionneuse affiche le contenu du modèle d'exploration de données en respectant un format de table HTML standard. Toutefois, la disposition des nœuds et le contenu de chaque nœud diffèrent considérablement selon l'algorithme utilisé pour générer les résultats.
Alors que les visionneuses personnalisées sont conçues pour explorer et comprendre le modèle, la visionneuse générique est plus adaptée lorsque vous comprenez déjà le modèle et souhaitez extraire d'un nœud spécifique des statistiques ou des règles. Par exemple, vous utiliseriez la visionneuse générique lorsque vous souhaitez afficher des informations détaillées sur les modèles et les statistiques capturés par Analysis Services pendant l’analyse, telles que la probabilité d’un nœud ou une formule de régression.
Vous pouvez également écrire des requêtes de contenu à l’aide de DMX pour obtenir toutes les informations présentées dans cette visionneuse. Pour plus d’informations, consultez Requêtes de contenu (exploration de données).
Dans cette section
Les rubriques suivantes décrivent plus en détail chacune des visionneuses, et expliquent comment interpréter les informations qu'elles contiennent.
Explorer un modèle à l'aide de la visionneuse d'arborescences Microsoft
Décrit la visionneuse d’arborescences Microsoft. Cette visionneuse affiche les modèles d’exploration de données créés avec l’algorithme Microsoft Decision Trees et l’algorithme de régression linéaire Microsoft.
Explorer un modèle à l’aide de Microsoft Sequence Cluster
Décrit la visionneuse de cluster Microsoft. Cette visionneuse affiche les modèles d’exploration de données générés avec l’algorithme de clustering Microsoft.
Explorer un modèle à l'aide de la visionneuse de l'algorithme MTS (Microsoft Time Series)
Décrit la visionneuse Microsoft Time Series. Cette visionneuse affiche les modèles d’exploration de données générés avec l’algorithme Microsoft Time Series.
Explorer un modèle à l'aide de la visionneuse de l'algorithme MNB (Microsoft Naive Bayes)
Décrit la visionneuse Microsoft Naive Bayes. Cette visionneuse affiche les modèles d’exploration de données générés avec l’algorithme Microsoft Naive Bayes.
Explorer un modèle à l'aide de la visionneuse de l'algorithme MSC (Microsoft Sequence Cluster)
Décrit la visionneuse microsoft sequence cluster. Cette visionneuse affiche les modèles d’exploration de données générés avec l’algorithme microsoft sequence clustering.
Explorer un modèle à l'aide de la visionneuse de l'algorithme MAR (Microsoft Association Rules)
Décrit la visionneuse des règles d’association Microsoft. Cette visionneuse affiche les modèles d’exploration de données générés avec l’algorithme Microsoft Association.
Explorer un modèle à l'aide de la visionneuse de l'algorithme MNN (Microsoft Neural Network)
Décrit la visionneuse du réseau neuronal Microsoft. Cette visionneuse affiche les modèles d’exploration de données générés avec l’algorithme Microsoft Neural Network, y compris les modèles qui utilisent l’algorithme Microsoft Logistic Regression.
Explorer un modèle à l'aide de la visionneuse de l'arborescence de contenu générique Microsoft
Décrit les informations détaillées qui sont disponibles dans la visionneuse générique pour tous les modèles d'exploration de données et fournit des exemples sur l'interprétation des informations pour chaque algorithme.
Voir aussi
Algorithmes d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données)
Concepteur d’exploration de données