Projets d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données)

La source de données définit la chaîne de connexion et les informations d'authentification que le serveur Analysis Services utilisera pour se connecter à la source de données. La source de données peut contenir plusieurs tables ou vues. Analysis Services peut utiliser des jeux de données issus de bases de données relationnelles et de bases de données OLAP ou provenant de fournisseurs externes.

Après avoir défini cette connexion vers une source de données, vous pouvez créer une vue qui identifie les données spécifiques se rapportant à votre modèle. La vue de source de données permet également de personnaliser la manière dont les données de la source sont fournies au modèle d'exploration de données. Vous pouvez modifier la structure des données pour la rendre plus pertinente par rapport à votre projet ou ne choisir que certains types de données. Si vous souhaitez filtrer les données, vous pouvez effectuer cette opération dans la vue de source de données ou dans les filtres qui sont appliqués au niveau du modèle.

Les spécifications relatives à la quantité de données requises et à la manière dont elles doivent être nettoyées et mises en forme varient selon l'algorithme utilisé pour étudier ces données.

Pour plus d'informations :Définition d'une vue de source de données (Analysis Services)

Lorsque vous avez suffisamment de données pour commencer l'analyse, vous pouvez sélectionner les colonnes de données les plus pertinentes pour votre problème professionnel et ajouter des structures d'exploration de données au projet. Une structure d'exploration de données définit les colonnes de données, ainsi que les colonnes avec les tables imbriquées qui proviennent d’une vue de source de données ou d'un cube OLAP du projet.

Pour ajouter une nouvelle structure d’exploration de données, vous pouvez lancer l’Assistant Exploration de données qui vous guidera tout au long de la procédure de définition de données et, facultativement, de la procédure de création d’un modèle d’exploration de données initial. Lors de la création d’une structure, vous pouvez également partitionner vos données pour inclure un jeu de données d'apprentissage, utilisé pour générer des modèles, et un jeu de données de test, qui peut servir à tester ou valider tous les modèles d'exploration de données basés sur cette structure. Vous pouvez utiliser l'onglet Structure d'exploration de données du Concepteur d'exploration de données pour modifier des structures d'exploration de données existantes, et notamment ajouter des colonnes et des tables imbriquées.

Pour plus d'informations :Création d'une nouvelle structure d'exploration de données, Concepteur d'exploration de données, Assistant Exploration de données (Analysis Services - Exploration de données)

Vous pouvez ajouter un ou plusieurs modèles d'exploration de données dans chaque structure. Le modèle d’exploration de données définit l’algorithme ou la méthode d’analyse que vous utiliserez sur les données. Vous traitez chaque modèle en exécutant les données de la vue de source de données au moyen de l'algorithme, qui génère un modèle mathématique des données. Ce processus porte le nom d’apprentissage du modèle.

Une fois le modèle traité, vous pouvez explorer visuellement le modèle d’exploration de données et créer des requêtes de prédiction s'y rapportant.

Analysis Services fournit plusieurs options pour traiter des objets de modèle d'exploration de données, y compris la possibilité de déterminer quels objets seront traités ainsi que leur mode de traitement. Par exemple, vous pouvez traiter une structure et mettre les données en cache, puis continuer d’ajouter de nouveaux modèles à la structure. Si les données sont mises en cache, vous pouvez utiliser des requêtes d’extraction qui renvoient des informations détaillées sur les cas utilisés dans le modèle.

Pour plus d'informations :Algorithmes d'exploration de données (Analysis Services – exploration de données), Traitement des objets Analysis Services, Utilisation de l'extraction sur les modèles et les structures d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données).

Une fois un modèle créé, vous pouvez étudier les résultats et déterminer quels sont les modèles les plus efficaces. Dans l’onglet Visionneuse de modèle d'exploration de données du Concepteur d'exploration de données, Analysis Services fournit des visionneuses pour chaque type de modèle d’exploration de données que vous pouvez utiliser pour explorer les modèles.

Dans l’onglet Graphique d'analyse de précision de l'exploration de données du concepteur, Analysis Services fournit des outils que vous pouvez utiliser pour comparer directement les modèles d’exploration de données et choisir le modèle le plus précis ou le plus utile. Ces outils incluent un graphique de courbes d'élévation, un graphique des bénéfices et une matrice de classification. 

Vous pouvez également utiliser le rapport de validation croisée, qui est une nouveauté dans SQL Server 2008, pour effectuer un sous-échantillonnage itératif de vos données afin de déterminer si le modèle est influencé par un jeu de données particulier. Les statistiques de ce rapport peuvent être utilisées pour comparer des modèles objectivement et évaluer la qualité de vos données d'apprentissage.

Pour plus d'informations :Affichage d'un modèle d'exploration de données, Validation des modèles d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données)

L'objectif principal de la plupart des projets d'exploration de données consiste à utiliser un modèle d'exploration de données pour créer des prédictions. Une fois que vous avez exploré et comparé les modèles d'exploration de données, vous pouvez utiliser un ou plusieurs outils pour créer des prédictions. Analysis Services fournit un langage de requête appelé DMX (Data Mining Extensions) qui est à la base de la création des prédictions et qui est facilement scriptable. Pour vous aider à créer des requêtes de prédictions DMX, SQL Server fournit un générateur de requêtes, disponible dans SQL Server Management Studio et Business Intelligence Development Studio, ainsi que des modèles DMX pour l'éditeur de requêtes dans Management Studio. Dans BI Development Studio, vous pouvez accéder au générateur de requêtes à partir de l'onglet Prévision de modèle d'exploration de données du Concepteur d'exploration de données.

Pour plus d'informations :Création de requêtes de prédiction DMX, Guide de référence des instructions DMX (Data Mining Extensions)