Leçon 4 : Exploration des modèles de publipostage ciblé (Didacticiel sur l'exploration de données de base)
Une fois que les modèles inclus dans votre projet sont traités, vous pouvez les explorer dans Business Intelligence Development Studio 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 découvertes par les algorithmes au sein des données. L'exploration vous permet également de comprendre le comportement du modèle et de découvrir quel modèle est le plus performant avant de le déployer.
Chaque modèle que vous avez créé est répertorié sous l'onglet Visionneuse de modèle d'exploration de données dans le Concepteur d'exploration de données. Chaque algorithme que vous avez utilisé pour créer un modèle dans Analysis Services retourne un type différent de résultat. Par conséquent, Analysis Services fournit une visionneuse séparée pour chaque algorithme. Analysis Services fournit également une visionneuse générique qui fonctionne pour tous les types de modèles. La Visionneuse de l'arborescence de contenu générique présente des informations de contenu du modèle détaillées qui varient selon l'algorithme utilisé. Pour plus d'informations, consultez Affichage des détails de modèle avec la Visionneuse de l'arborescence de contenu générique Microsoft.
Dans cette leçon, vous allez examiner les mêmes données à l'aide de vos trois modèles. Chaque type de modèle est basé sur un algorithme différent et fournit un aperçu différent des données. Le modèle Decision Tree vous indique les facteurs qui influencent l'achat de vélos. Le modèle Clustering regroupe vos clients selon des attributs qui incluent leur comportement d'achat de vélo et d'autres attributs sélectionnés. Le modèle Naive Bayes vous permet d'explorer la relation entre différents attributs. Enfin, la Visionneuse de l'arborescence de contenu générique révèle la structure du modèle et fournit des détails plus approfondis tels que des formules, des motifs extraits et un décompte des cas dans un cluster ou une arborescence particulière.
Cliquez sur les rubriques suivantes pour explorer les visionneuses de modèles d'exploration de données.
Première tâche de la leçon
Exploration du modèle Decision Tree (Didacticiel sur l'exploration de données de base)
Voir aussi