Didacticiel sur l'exploration de données de base

 

S’applique à : SQL Server 2016 Preview

Bienvenue dans le Didacticiel sur l'exploration de données de base Microsoft Analysis Services . Microsoft SQL Server fournit un environnement intégré pour la création et l'utilisation de modèles d'exploration de données et l'élaboration de prédictions. Dans ce didacticiel, vous allez réaliser un scénario pour une campagne de publipostage ciblé dans laquelle vous allez utiliser l'apprentissage automatique pour analyser et prédire le comportement d'achat des clients. Le didacticiel montre comment utiliser trois des algorithmes d'exploration de données les plus importants : clustering, arbres de décision et Naive Bayes. Vous allez également apprendre comment analyser vos résultats à l'aide des visionneuses de modèle d'exploration de données, puis à créer des prédictions et des graphiques d'analyse de précision à l'aide des outils d'exploration de données inclus dans Microsoft SQL Server Analysis Services. La société fictive, Adventure Works Cycles, est utilisée pour tous les exemples.

Lorsque vous êtes à l’aise avec les outils d’exploration de données, nous recommandons de suivre également le intermédiaire Didacticiel d’exploration de données &#40 ; Analysis Services - Exploration de données &#41 ;. Les leçons illustrent l'utilisation des prévisions, de l'analyse du panier d'achat, des séries chronologiques, des modèles d'association, des tables imbriquées et du modèle Sequence Clustering.

Dans ce didacticiel, vous êtes un employé de Adventure Works Cycles qui est chargé d'en savoir plus sur les clients de la société en fonction des historiques d'achat. Vous devez ensuite, en fonction de ces données d'historique, effectuer des prédictions exploitables par le service marketing. La société n'a jamais effectué d'exploration de données auparavant. Vous devez donc créer spécifiquement une base de données pour l'exploration de données et définir plusieurs modèles d'exploration de données.

Ce didacticiel apprend à créer et à utiliser différents types de méthodes d'apprentissage automatique. Vous allez également apprendre comment créer une copie d'un modèle d'exploration de données, puis appliquer un filtre aux données d'entrée pour obtenir des résultats différents. Ensuite, comparez les résultats des deux modèles à l'aide d'un graphique de courbes d'élévation. Pour finir, vous allez utiliser l'extraction pour extraire des données supplémentaires de la structure d'exploration de données sous-jacente.

Microsoft Analysis Services L'exploration de données inclut les fonctionnalités suivantes qui vous aident à développer et à comparer facilement plusieurs modèles prévisionnels, puis à prendre des mesures sur les résultats :

  • Jeux de Test d’exclusion -lorsque vous créez une structure d’exploration de données, vous pouvez à présent diviser les données dans la structure d’exploration de données dans l’apprentissage et jeux de test. Cela vous permet de tester les modèles sur des jeux de données semblables, puis de comparer la précision des modèles associés.

  • -Filtres de modèle d’exploration de donnéesvous pouvez désormais joindre des filtres à un modèle d’exploration de données et appliquer le filtre au cours de formation et de test. Cela vous permet de générer facilement des modèles associés sur des sous-ensembles de données.

  • Extraction des cas de Structure et les colonnes de Structure - vous pouvez maintenant déplacer facilement des modèles généraux dans le modèle d’exploration de données pour des détails utilisables dans la source de données.

Ce didacticiel contient les leçons suivantes :

Leçon 1 : Préparation de la base de données Analysis Services &#40 ; Didacticiel d’exploration de données de base de données &#41 ;
Au cours de cette leçon, vous allez apprendre à créer une nouvelle base de données Analysis Services, à ajouter une source de données et une vue de source de données, ainsi qu'à préparer la nouvelle base de données qu'il sera possible d'utiliser avec l'exploration de données.

Leçon 2 : Création d’une Structure de publipostage ciblé &#40 ; Didacticiel d’exploration de données de base de données &#41 ;
Au cours de cette leçon, vous allez apprendre à créer une structure de modèle d'exploration de données qu'il sera possible d'utiliser dans un scénario de publipostage ciblé.

Leçon 3 : ajout et traitement des modèles
Dans cette leçon, vous apprendrez à ajouter des modèles à une structure. Les modèles que vous créez sont générés à l'aide des algorithmes suivants :

  • Microsoft Decision Trees

  • Microsoft Clustering

  • Microsoft Naive Bayes

Leçon 4 : Exploration des modèles de publipostage ciblé &#40 ; Didacticiel d’exploration de données de base de données &#41 ;
Dans cette leçon, vous apprendrez à explorer et interpréter les conclusions de chaque modèle à l'aide des visionneuses.

Leçon 5 : Test des modèles &#40 ; Didacticiel d’exploration de données de base de données &#41 ;
Dans cette leçon, vous faites une copie de l'un des modèles de publipostage ciblé, vous ajoutez un filtre de modèle d'exploration de données afin de restreindre les données d'apprentissage à un jeu particulier de clients, puis vous évaluez la viabilité du modèle.

Leçon 6 : création et utilisation de prédictions (Didacticiel sur l’exploration de données de base)
Dans cette dernière leçon du didacticiel sur l'exploration de données de base, vous utilisez le modèle pour prédire quels clients sont les plus susceptibles d'acheter un vélo. Vous allez ensuite effectuer une extraction dans les cas sous-jacents pour obtenir des informations de contact.

Assurez-vous que les éléments suivants sont installés sur votre système :

  • Microsoft SQL Server 2016

  • Microsoft SQL Server Analysis Services en mode multidimensionnel

  • La base de données AdventureWorksDW2012 .

Pour des raisons de sécurité, les bases de données exemples ne sont pas installées avec SQL Server. Pour installer les bases de données officielles pour Microsoft SQL Server, visitez la page Microsoft SQL Sample Databases (en anglais) et sélectionnez SQL Server 2016.

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