Algorithme MSC (Microsoft Sequence Clustering)
L'algorithme MSC (Microsoft Sequence Clustering) est un algorithme d'analyse de séquence fourni par Microsoft SQL Server Analysis Services. Cet algorithme vous permet d'explorer des données qui contiennent des événements qui peuvent être liés en suivant des chemins ou des séquences. L'algorithme recherche les séquences les plus communes en groupant, ou en regroupant en clusters, les séquences identiques. Voici quelques exemples de séquences :
Des données qui décrivent la séquence de clics créée lorsque les utilisateurs parcourent un site Web.
Des données qui décrivent l'ordre dans lequel un client ajoute des éléments dans son panier d'achat sur un site de vente en ligne.
Cet algorithme est semblable à de nombreux égards à l'algorithme de gestion de clusters Microsoft. Toutefois, au lieu de rechercher des clusters de cas qui contiennent des attributs similaires, l'algorithme MSC (Microsoft Sequence Clustering) recherche des clusters de cas qui contiennent des chemins similaires dans une séquence.
Exemple
Le site Web Adventure Works Cycles collecte des informations sur les pages que les utilisateurs du site visitent et sur l'ordre de consultation de ces pages. Comme la société permet de commander en ligne, les clients doivent se connecter au site. Cela fournit à la société des informations sur les clics effectués pour chaque profil de client. En utilisant l'algorithme MSC (Microsoft Sequence Clustering) sur ces données, la société peut détecter des groupes, ou des clusters, de clients qui présentent des modèles ou des séquences de clics similaires. La société peut ensuite utiliser ces clusters pour analyser comment les utilisateurs se déplacent sur le site Web, pour identifier les pages les plus étroitement liées à la vente d'un produit particulier et pour prévoir les pages qui ont le plus de chance d'être consultées ensuite.
Fonctionnement de l'algorithme
L'algorithme MSC (Microsoft Sequence Clustering) est un algorithme hybride qui associe les techniques de clustering à l'analyse en chaînes de Markov pour identifier les clusters et leur séquence. Une des particularités de l'algorithme MSC (Microsoft Sequence Clustering) est qu'il utilise des données de séquence. Ces données représentent généralement une série d'événements ou de transitions entre des états dans un dataset, comme par exemple une série d'achats de produits ou de clics Web pour un utilisateur particulier. L'algorithme examine toutes les probabilités de transitions et mesure les différences, ou distances, entre toutes les séquences possibles dans le dataset pour identifier les séquences les mieux adaptées pour servir d'entrées au clustering. Une fois que l'algorithme a créé la liste des séquences candidates, il utilise les informations de séquence comme entrée pour la méthode EM de clustering.
Pour une description détaillée de l'implémentation, consultez Références techniques relatives à l'algorithme Microsoft Sequence Clustering (Analysis Services - Exploration de données) (en anglais).
Données requises pour les modèles Sequence Clustering
Lorsque vous préparez des données à utiliser pour l'apprentissage d'un modèle Sequence Clustering, vous devez comprendre les spécifications liées à l'algorithme, y compris la quantité de données requises et le mode d'utilisation des données.
Les spécifications d'un modèle Sequence Clustering sont les suivantes :
Une colonne de key unique Un modèle Sequence Clustering requiert une clé qui identifie les enregistrements.
Une colonne de séquence Pour les données de séquence, le modèle doit avoir une table imbriquée qui contient une colonne d'ID de séquence. L'ID de séquence peut être tout type de données pouvant être trié. Par exemple, vous pouvez utiliser un identificateur de page Web, un entier ou une chaîne de texte, tant que la colonne identifie les événements dans une séquence. Un seul identificateur de séquence est autorisé pour chaque séquence, et un seul type de séquence est autorisé dans chaque modèle.
Des attributs non-séquence facultatifs L'algorithme prend en charge l'ajout d'autres attributs non liés à un séquencement. Ces attributs peuvent inclure des colonnes imbriquées.
Prenons l'exemple cité précédemment concernant le site Web Adventure Works Cycles, un modèle Sequence Clustering peut inclure des informations sur les commandes sous forme de table de cas, des statistiques démographiques sur un client spécifique pour chaque commande sous forme d'attributs non-séquence et une table imbriquée contenant l'ordre dans lequel le client a parcouru le site ou a placé des articles dans son panier sous forme d'informations de séquence.
Pour des informations plus détaillées sur les types de contenu et les types de données pris en charge pour les modèles Sequence Clustering, consultez la section relative aux spécifications de Références techniques relatives à l'algorithme Microsoft Sequence Clustering (Analysis Services - Exploration de données) (en anglais).
Affichage d'un modèle Sequence Clustering
Le modèle d'exploration de données que crée cet algorithme contient les descriptions des séquences les plus courantes dans les données. Pour explorer le modèle, vous pouvez utiliser la Visionneuse de l'algorithme MSC (Microsoft Sequence Cluster). Lorsque vous affichez un modèle Sequence Clustering, Analysis Services vous montre des clusters qui contiennent plusieurs transitions. Vous pouvez également afficher des statistiques pertinentes. Pour plus d'informations, consultez Affichage d'un modèle d'exploration de données à l'aide de la Visionneuse de l'algorithme MSC (Microsoft Sequence Clustering).
Si vous voulez en savoir plus, vous pouvez parcourir le modèle dans la Visionneuse de l'arborescence de contenu générique Microsoft. Le contenu stocké pour le modèle inclut la distribution de toutes les valeurs dans chaque nœud, la probabilité de chaque cluster et des détails concernant les transitions. Pour plus d'informations, consultez Contenu du modèle d'exploration de données pour les modèles Sequence Clustering (Analysis Services - Exploration de données) (en anglais).
Création de prédictions
Après l'apprentissage d'un modèle, les résultats sont stockés sous la forme d'un jeu de modèles. Vous pouvez utiliser les descriptions des séquences les plus courantes dans les données pour prévoir l'étape probable suivante d'une nouvelle séquence. Toutefois, comme l'algorithme inclut d'autres colonnes, vous pouvez utiliser le modèle obtenu pour identifier les relations entre les données en séquence et les entrées non séquentielles. Par exemple, si vous ajoutez des données démographiques au modèle, vous pouvez effectuer des prévisions sur des groupes spécifiques de clients. Les requêtes de prédiction peuvent être personnalisées pour retourner un nombre variable de prédictions ou des statistiques descriptives.
Pour plus d'informations sur la création de requêtes sur un modèle d'exploration de données, consultez Interrogation de modèles d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données) (en anglais). Pour obtenir des exemples d'utilisation de requêtes avec un modèle Sequence Clustering, consultez Interrogation d'un modèle Sequence Clustering (Analysis Services - Exploration de données).
Remarques
Ne prend pas en charge l'utilisation du langage PMML (Predictive Model Markup Language) pour créer des modèles d'exploration de données.
Prend en charge l’extraction.
Prend en charge l'utilisation de modèles d'exploration de données OLAP et la création de dimensions d'exploration de données.
Voir aussi