Didacticiel intermédiaire sur l'exploration de données (Services d'analyse - Exploration de données)

Microsoft Analysis Services fournit un environnement intégré pour la création et l’utilisation de modèles d’exploration de données. Vous pouvez facilement lier à des sources de données, créer et tester plusieurs modèles sur les mêmes données et déployer des modèles à utiliser dans l’analyse prédictive.

Dans le didacticiel d’exploration de données de base, vous avez appris à utiliser SQL Server Data Tools (SSDT) pour créer une solution d’exploration de données, et vous avez créé trois modèles pour prendre en charge une campagne de publipostage ciblée pour analyser le comportement d’achat des clients et cibler des acheteurs potentiels.

Ce didacticiel intermédiaire s’appuie sur cette expérience et présente plusieurs nouveaux scénarios, notamment les exigences métier courantes, telles que la prévision et l’analyse du panier de marché. Vous allez apprendre à créer un modèle de série chronologique, un modèle d’association et un modèle de clustering de séquences. Enfin, vous allez apprendre à utiliser le réseau neuronal pour explorer les corrélations dans les données et utiliser la régression logistique pour les prédictions.

Les leçons sont indépendantes et peuvent être effectuées séparément.

Pour suivre les didacticiels suivants, vous devez être familiarisé avec les outils d’exploration de données et les visionneuses de modèles d’exploration de données introduites dans le didacticiel d’exploration de données de base.

Tous les scénarios utilisent la source de données AdventureWorksDW2012 , mais vous allez créer différentes vues de source de données pour différents scénarios. Vous pouvez effectuer les leçons dans n’importe quel ordre tant que vous créez d’abord la source de données.

Scénarios de leçon

Après votre réussite avec la campagne de publipostage ciblée, vous avez été invité à appliquer votre connaissance de l’exploration de données pour développer plusieurs nouveaux modèles à utiliser dans la planification métier. Voici les tâches suivantes :

• Prévision: Vous allez créer un modèle de série chronologique pour prévoir les ventes de produits dans différentes régions du monde. Vous allez développer des modèles individuels pour chaque région et apprendre à utiliser la prédiction croisée.

• Analyse du panier de marché : Vous allez créer un modèle d’association pour analyser les regroupements de produits achetés lors de visites sur le site e-commerce Adventure Works Cycles. En fonction de ce modèle de panier de marché, vous pouvez recommander des produits aux clients.

• Analyse de séquence : Vous créez un modèle de clustering de séquences pour analyser l’ordre dans lequel les clients achètent des produits. En fonction de ce modèle, vous pouvez planifier les modifications apportées à la conception du site Web ou aux nouvelles offres de produits.

• Analyse des facteurs : Vous utilisez un modèle de réseau neuronal pour explorer les causes possibles d’une qualité de service médiocre dans les données du centre d’appels. En fonction des insights du modèle préliminaire, vous allez créer un modèle de régression logistique pour prédire les stratégies d’amélioration de l’expérience client.

Contenu du didacticiel

Ce tutoriel vous explique comment créer et utiliser plusieurs types d’algorithmes d’exploration de données. Ce didacticiel contient les leçons suivantes :

Leçon 1 : Création de la solution d’exploration de données intermédiaire (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)
Dans cette leçon, vous allez créer un projet basé sur la base de données AdventureWorksDW2012 , pour prendre en charge plusieurs nouvelles vues de sources de données et de nombreux autres modèles d’exploration de données.

Leçon 2 : Création d’un scénario de prévision (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)
Dans cette leçon, vous allez créer un modèle de données minier utilisable dans le cadre d’un scénario de prévision. Vous allez également explorer les modèles d’exploration de données créés avec l’algorithme Microsoft Time Series.

Vous allez créer des modèles pour des régions individuelles, puis créer un modèle général qui peut être utilisé pour la prédiction croisée.

Leçon 3 : Création d’un scénario de panier de marché (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)
Dans cette leçon, vous allez ajouter une nouvelle vue de source de données et apprendre à utiliser des tables et des clés imbriquées. En fonction de ces données, vous allez créer un modèle d’exploration de données qui peut être utilisé dans le cadre d’un scénario de panier de marché. Vous allez également explorer les modèles d’exploration de données créés avec l’algorithme Microsoft Association.

Leçon 4 : Création d’un scénario de clustering de séquences (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)
Dans cette leçon, vous allez créer un modèle d’exploration de données qui peut être utilisé dans le cadre d’un scénario de clustering de séquences. Vous allez également apprendre à explorer les modèles d’exploration de données créés avec l’algorithme Microsoft Sequence Clustering.

Leçon 5 : Création de modèles de réseau neuronal et de régression logistique (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)
Dans cette leçon, vous allez créer plusieurs modèles d’exploration de données connexes, à l’aide des algorithmes Microsoft Neural Network et Microsoft Logistic Regression. Vous apprendrez également à utiliser des vues de source de données pour explorer les données sous-jacentes aux modèles.

Spécifications

Vérifiez que les éléments suivants sont installés :

• Microsoft SQL Server 2014

• Microsoft SQL Server Analysis Services

• SQL Server avec la base de données AdventureWorksDW2012 .

Pour des raisons de sécurité, les bases de données exemples ne sont pas installées par défaut. Pour installer les bases de données officielles pour Microsoft SQL Server, visitez la page Exemples de bases de données Microsoft SQL et sélectionnez la version appropriée de l’exemple de base de données.

Voir aussi

Tutoriel d’introduction à l’exploration de données
Tutoriel DMX Bike Buyer
Tutoriel DMX Market Basket