Affichage d'un modèle d'exploration de données à l'aide de la Visionneuse de l'algorithme MAR (Microsoft Association Rules)
La Visionneuse de l'algorithme MAR (Microsoft Association Rules) de Microsoft SQL Server Analysis Services affiche les modèles d'exploration de données qui sont générés avec l'algorithme MAR (Microsoft Association Rules). L'algorithme MAR (Microsoft Association Rules) est un algorithme d'association conçu pour la création de modèles d'exploration de données permettant d'effectuer des analyses de panier d'achat. Pour plus d'informations sur cet algorithme, consultez Algorithme Microsoft Association.
Voici les principales raisons pour lesquelles vous utilisez l'algorithme MAR (Microsoft Association Rules) :
pour rechercher des jeux d'éléments décrivant des éléments qui se trouvent généralement ensemble dans une transaction ;
Pour découvrir les règles prédisant la présence d'autres éléments dans une transaction en fonction d'éléments existants
En conséquence, la Visionneuse de l'algorithme MAR (Microsoft Association Rules) est plus textuelle que les autres visionneuses d'algorithmes Microsoft d'Analysis Services.
Notes
La visionneuse de l'arborescence de contenu générique Microsoft permet de consulter des informations détaillées relatives aux équations utilisées dans le modèle et les motifs découverts. Pour plus d'informations, consultez Affichage des détails de modèle avec la Visionneuse de l'arborescence de contenu générique Microsoft ou Visionneuse de l'arborescence de contenu générique Microsoft (Concepteur d'exploration de données).
Pour connaître la procédure pas à pas indiquant comment créer, explorer et utiliser un modèle d'exploration de données d'association, consultez Leçon 3 : Génération d'un scénario de panier d'achat (Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire).
Onglets de la visionneuse
Lorsque vous parcourez un modèle d'exploration de données dans Analysis Services, le modèle s'affiche sous l'onglet Visionneuse de modèle d'exploration de données du Concepteur d'exploration de données, dans la visionneuse appropriée pour ce modèle. La Visionneuse de l'algorithme MAR (Microsoft Association Rules) contient les onglets suivants :
Jeux d'éléments
Règles
Réseau de dépendances
Chaque onglet contient la case à cocher Afficher le nom long qui vous permet d'afficher ou de masquer, dans la règle ou le jeu d'éléments, la table d'où provient le jeu d'éléments.
Jeux d'éléments
L'onglet Jeux d'éléments affiche la liste des jeux d'éléments que le modèle a identifiés comme apparaissant fréquemment ensemble. L'onglet contient une grille comportant les colonnes suivantes : Prise en charge, Taille et Jeu d'éléments. Pour plus d'informations sur la prise en charge, consultez Algorithme Microsoft Association. La colonne Taille affiche le nombre d'éléments présents dans le jeu d'éléments. La colonne Jeu d'éléments affiche le jeu d'éléments actuel que le modèle a découvert. Vous pouvez contrôler le format du jeu d'éléments à l'aide de la liste Afficher, en choisissant parmi les options suivantes :
Afficher le nom et la valeur de l'attribut
Afficher la valeur de l'attribut uniquement
Afficher le nom de l'attribut uniquement
Vous pouvez filtrer le nombre de jeux d'éléments affichés sous cet onglet en utilisant Prise en charge minimale et Taille minimale du jeu d'éléments. Vous pouvez limiter encore plus le nombre de jeux d'éléments affichés à l'aide de Filtrer le jeu d'éléments en définissant une caractéristique de jeu d'éléments qui doit exister. Par exemple, si vous tapez « Water Bottle = existing », vous limitez les jeux d'éléments à ceux qui contiennent une bouteille d'eau. L'option Filtrer le jeu d'éléments affiche également une liste des filtres que vous avez utilisés précédemment.
Vous pouvez trier les lignes de la grille en cliquant sur un en-tête de colonne.
Retour au début
Règles
L'onglet Règles affiche les règles découvertes par l'algorithme d'association. L'onglet Règles comprend une grille qui contient les colonnes suivantes : Probabilité, Importance et Règle. La probabilité indique la probabilité du résultat d'une règle. L'importance sert à mesurer l'utilité d'une règle. Même si la probabilité d'une règle est élevée, son utilité peut être sans importance. La colonne Importance permet de préciser ce point. Par exemple, si tous les jeux d'éléments contiennent un état spécifique d'un attribut, une règle prédisant l'état est insignifiante même si sa probabilité est très élevée. Plus l'importance est élevée, plus la règle est importante.
Vous pouvez utiliser les options Probabilité minimale et Importance minimale pour effectuer un filtrage des règles, similaire au filtrage que vous pouvez effectuer sous l'onglet Jeux d'éléments. Vous pouvez également utiliser Filtrer la règle pour filtrer une règle en fonction des états d'attribut qu'elle contient.
Vous pouvez trier les lignes de la grille en cliquant sur un en-tête de colonne.
Retour au début
Réseau de dépendances
L'onglet Réseau de dépendances contient une visionneuse du réseau de dépendances. Chaque nœud figurant dans la visionneuse représente un élément, par exemple « state = WA ». La flèche entre les nœuds représente l'association entre les éléments. Le sens de la flèche détermine l'association entre les éléments conformément aux règles découvertes par l'algorithme. Par exemple, si la visionneuse contient les trois éléments A, B et C, et que C est prédit par A et B, lorsque vous sélectionnez le nœud C, deux flèches pointent vers ce nœud : A vers C et B vers C.
Le curseur situé à gauche de la visionneuse agit comme un filtre lié à la probabilité des règles. Si vous déplacez le curseur vers le bas, seuls les liens les plus forts sont affichés.
Retour au début