Exploration des modèles d'analyse de panier (Didacticiel sur l'exploration de données)
Mis à jour : 15 septembre 2007
Maintenant que vous avez créé le modèle Association, vous pouvez le parcourir en utilisant la visionneuse d'associations Microsoft dans l'onglet Visionneuse de modèle d'exploration de données du Concepteur d'exploration de données. Lorsque vous explorez le modèle, vous pouvez facilement voir quels produits ont tendance à apparaître ensemble et explorer les relations entre les éléments. Vous pouvez également filtrer les associations faibles afin de les exclure et avoir idée générale des schémas émergeants.
La Visionneuse d'associations Microsoft contient trois onglets : Jeux d'éléments, Règles et Réseau de dépendances. Pour plus d'informations sur cette visionneuse, consultez Affichage d'un modèle d'exploration de données à l'aide de la Visionneuse de l'algorithme MAR (Microsoft Association Rules).
Onglet Jeux d'éléments
L'onglet Jeux d'éléments affiche trois informations importantes relatives aux jeux d'éléments que l'algorithme Microsoft Association permet de découvrir : la prise en charge (le nombre de transactions dans lesquelles le jeu d'éléments intervient), la taille (le nombre d'éléments présents dans le jeu d'éléments) et enfin, les éléments qui composent le jeu d'éléments. Selon les paramètres d'algorithme définis, l'algorithme peut générer un grand nombre de jeux d'éléments. En utilisant les contrôles en haut de l'onglet Jeux d'éléments, vous pouvez filtrer les informations de la visionneuse pour n'afficher que les jeux d'éléments qui contiennent la prise en charge minimale spécifiée et la taille du jeu d'éléments.
Vous pouvez également utiliser la zone Filtrer le jeu d'éléments pour filtrer les jeux d'éléments affichés dans la visionneuse. Par exemple, pour afficher uniquement les jeux d'éléments qui contiennent des informations sur la bicyclette Mountain-200, tapez Mountain-200 dans la zone Filtrer le jeu d'éléments. Comme vous pouvez le voir dans la visionneuse, seuls les jeux d'éléments qui contiennent les mots « Mountain-200 » sont affichés. Chaque jeu d'éléments renvoyé dans la visionneuse contient des informations sur les transactions portant sur la vente d'une bicyclette Mountain-200. Par exemple, le jeu d'éléments qui contient la valeur 710 dans la colonne Support indique que sur l'ensemble des transactions, 710 personnes ayant acheté la bicyclette Mountain-200 ont également acheté la bicyclette Sport-100.
Onglet Règles
L'onglet Règles affiche les informations associées aux règles découvertes par l'algorithme. Ces informations sont les suivantes :
- Probabilité
La probabilité qu'une règle a de se produire. - Importance
Mesure d'utilité d'une règle. Plus la valeur est élevée et meilleure est la règle. Regarder uniquement la probabilité peut être trompeur. Par exemple, si chaque transaction contient un article x, la règle y prévoit que l'article x a une probabilité égale à 1, ce qui signifie que x se produira toujours. Même si la précision de la règle est très bonne, cela ne fournit pas beaucoup d'informations, car chaque transaction contient l'article x, indépendamment de y. - Règle
La définition de la règle.
Tout comme dans l'onglet Jeux d'éléments, vous pouvez filtrer les règles de façon à n'afficher que les plus intéressantes. Par exemple, pour afficher uniquement les règles qui incluent la bicyclette Mountain-200, tapez Mountain-200 dans la zone Règle du filtre. La visionneuse affiche alors uniquement les règles qui contiennent les mots « Mountain-200 ». Chaque règle peut être utilisée pour prévoir la présence d'un article dans une transaction en se basant sur la présence d'autres articles. Par exemple, la première règle dit que lorsqu'une personne achète une bicyclette Mountain-200 et une bouteille d'eau, la probabilité que cette personne achète également un porte-bouteille Mountain est égale à 1.
Onglet Réseau de dépendances
Dans l'onglet Réseau de dépendances, vous pouvez étudier l'interaction entre les différents articles du modèle. Chaque nœud de la visionneuse représente un article ; par exemple, le nœud Mountain-200 = Existing, indique que l'article Mountain-200 existe dans une transaction. En sélectionnant un nœud, vous pouvez utiliser la légende de couleur en bas de l'onglet pour déterminer quels sont les articles qui soit déterminent la présence des autres articles du modèle, soit sont déterminés par d'autres articles du modèle.
Le curseur est associé à la probabilité d'une règle. Déplacez le curseur vers le haut ou vers le bas pour exclure les associations faibles. Par exemple, dans la zone Afficher, sélectionnez Afficher le nom de l'attribut uniquement, puis cliquez sur le nœud Mountain Bottle Cage. La visionneuse montre que l'article Mountain bottle cage (porte-bouteille Mountain) prédit et est prédit par la bouteille d'eau et la bicyclette Mountain-200. Cela signifie que ces articles figureront vraisemblablement ensemble dans une transaction. En d'autres termes, si un client achète une bicyclette, ce même client achètera probablement un porte-bouteille et une bouteille d'eau.