Création d'une nouvelle structure d'exploration de données

Création d'une structure d'exploration de données relationnelle

Les structures d'exploration de données relationnelles peuvent être basées sur n'importe quelles données disponibles par le biais d'une source de données OLE DB. Si les données sources se trouvent dans plusieurs tables, vous pouvez les importer dans l'Assistant en tant que table de cas unique en utilisant des tables imbriquées.

Pour plus d'informations :Tables imbriquées (Analysis Services - Exploration de données)

L'Assistant Exploration de données vous guide à travers les étapes suivantes pour créer la structure d'un nouveau modèle d'exploration de données :

1. sélection d'un type de source de données, dans ce cas une base de données relationnelle ;

2. Choix de générer simplement une structure ou une structure avec un modèle d'exploration de données.

3. Sélection d'un algorithme pour le modèle.

4. sélection d'une source de données ;

5. sélection d'une table de cas et, si nécessaire, de tables imbriquées ;

6. Sélection du type pour chaque colonne (colonne prévisible, colonne d'entrée ou colonne clé).

7. spécification des types de contenu des colonnes ;

8. Spécification d'un jeu de données d'exclusion facultatif.

9. Activation de l'extraction sur la structure ; dénomination et enregistrement de la nouvelle structure d'exploration de données et du modèle d'exploration de données associé.

Pour plus d'informations :Algorithmes d'exploration de données (Analysis Services – exploration de données), Colonnes d'un modèle d'exploration de données, Colonnes de structure d'exploration de données, Types de données (Exploration de données), Types de contenu (Exploration de données)

Création d'une structure d'exploration de données OLAP

Les cubes OLAP contiennent souvent tant de membres et de dimensions qu'il peut être difficile de déterminer l'emplacement où doit commencer l'exploration de données. Pour aider à identifier les modèles que les cubes contiennent, vous identifiez généralement une seule dimension d'intérêt, puis commencez à explorer les modèles en rapport avec cette dimension. Le tableau suivant répertorie plusieurs tâches d'exploration de données OLAP courantes, décrit des exemples de scénarios d'application de chaque tâche et identifie l'algorithme d'exploration de données à utiliser pour chaque tâche.

L'Assistant Exploration de données vous guide à travers la procédure suivante pour créer la structure d'un nouveau modèle d'exploration de données :

1. sélection d'un type de source de données, dans ce cas un cube ;

2. sélection d'un algorithme ;

3. sélection d'une dimension de cube source ;

4. sélection d'une clé de cas ;

5. sélection des colonnes de cas ;

6. sélection de tables imbriquées, si nécessaire ;

7. Sélection de l'utilisation pour chaque colonne (colonne prévisible, colonne d'entrée ou colonne clé).

8. spécification des types de contenu des colonnes ;

9. découpage du cube source ;

10. Création d'un jeu de données de test facultatif.

11. nom et enregistrement de la nouvelle structure d'exploration de données et du modèle d'exploration de données associé.

Vous pouvez définir les options suivantes dans la dernière page de l'Assistant :

• Autoriser l'extraction

• Créer une dimension du modèle d'exploration de données

• Créer un cube en utilisant une dimension du modèle d'exploration de données

Si vous décidez de créer une nouvelle dimension de modèle d'exploration de données dans le cube source, vous pouvez inclure les informations découvertes par l'algorithme d'exploration de données dans la source de données OLAP. En créant une dimension de modèle d'exploration de données, vous pouvez parcourir et interroger le contenu du modèle, sous la forme d'une dimension. Cette option est disponible pour les modèles construits à l'aide des algorithmes Microsoft Clustering, Microsoft Decision Trees et Microsoft Association Rules.

Si vous sélectionnez l'option de créer un cube, un nouveau cube est défini sur la base de données qui inclut la dimension du modèle d'exploration de données, et, le cas échéant, toutes les dimensions connexes.

Pour plus d'informations :Algorithmes d'exploration de données (Analysis Services – exploration de données), Colonnes d'un modèle d'exploration de données, Colonnes de structure d'exploration de données, Types de données (Exploration de données), Types de contenu (Exploration de données)

Activation de l'extraction et de l'exclusion

Lorsque vous créez la structure d'exploration de données, vous devez également définir deux options importantes pour utiliser les données : exclusion et extraction. L'exclusion est une fonctionnalité SQL Server 2008 qui permet de partitionner les données de la structure d'exploration de données en un jeu d'apprentissage et un jeu de test, en vue d'une utilisation avec tous les modèles associés à cette structure. Pour plus d'informations, consultez Partitionnement des données en jeux d'apprentissage et jeux de test (Analysis Services – Exploration de données).

L'extraction permet de consulter les données source de la structure d'exploration de données en interrogeant le modèle d'exploration de données. Cette option est utile lorsque vous consultez les résultats d'un modèle d'exploration de données et souhaitez visualiser des détails supplémentaires provenant de cas sous-jacents. Par exemple, vous pouvez rechercher les informations de contact, les cas utilisés pour l'apprentissage d'un cluster particulier, etc. Pour utiliser l'extraction, vous devez l'activer au moment de créer la structure d'exploration de données ; vous ne pourrez pas l'activer ultérieurement. Pour plus d'informations, consultez Utilisation de l'extraction sur les modèles et les structures d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données).

Voir aussi

Concepts

Autres ressources