Data Mining (SSAS)

S’applique à : SQL Server 2019 et versions antérieures d’Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

SQL Server est un leader de l’analytique prédictive depuis la version 2000, en fournissant l’exploration de données dans SQL Server Analysis Services. La combinaison d’Integration Services, de Reporting Services et d’exploration de données SQL Server fournit une plateforme intégrée pour l’analytique prédictive qui englobe le nettoyage et la préparation des données, le Machine Learning et la création de rapports. SQL Server l’exploration de données comprend plusieurs algorithmes standard, y compris les modèles em et K-moyennes clustering, les réseaux neuronaux, la régression logistique et la régression linéaire, les arbres de décision et les classifieurs naïfs bayes. Tous les modèles proposent des visualisations destinées à vous aider à concevoir, ajuster et évaluer vos modèles. L’intégration de l’exploration des données dans une solution d’aide à la décision vous permet de prendre des décisions plus avisées concernant des problèmes complexes.

Avantages de l’exploration de données

L’exploration des données (également appelée analyse prédictive ou apprentissage automatique) utilise les principes statistiques bien connus pour découvrir des modèles dans vos données. En appliquant les algorithmes d’exploration de données dans SQL Server Analysis Services à vos données, vous pouvez prévoir des tendances, identifier des modèles, créer des règles et des recommandations, analyser la séquence d’événements dans des jeux de données complexes et obtenir de nouvelles insights.

Dans SQL Server 2017, l’exploration de données est puissante, accessible et intégrée aux outils que de nombreuses personnes préfèrent utiliser pour l’analyse et la création de rapports.

Fonctionnalités d'exploration de données clés

SQL Server l’exploration de données fournit les fonctionnalités suivantes pour prendre en charge les solutions d’exploration de données intégrées :

• Sources de données multiples : vous pouvez utiliser n’importe quelle source de données tabulaires pour l’exploration des données, y compris des fichiers texte et des feuilles de calcul. Vous pouvez également facilement extraire des cubes OLAP créés dans SQL Server Analysis Services. Toutefois, vous ne pouvez pas utiliser les données d'une base de données en mémoire.

• Nettoyage intégré des données, gestion des données et création de rapports : Integration Services fournit des outils pour le profilage et le nettoyage des données. Vous pouvez créer des processus ETL pour nettoyer les données préalablement à la modélisation. De plus, ssISnoversion facilite la conservation et la mise à jour des modèles.

• Plusieurs algorithmes personnalisables : en plus de fournir des algorithmes tels que les clustering, les réseaux neuronaux et les arborescences de décisions, SQL Server l’exploration de données prend en charge le développement de vos propres algorithmes de plug-in personnalisés.

• Infrastructure de test de modèle : testez vos modèles et jeux de données à l'aide d'outils statistiques importants comme la validation croisée, les matrices de classification, les graphiques de courbes d'élévation et les nuages de points. Créez et gérez facilement des jeux d'apprentissage et de test.

• Interrogation et extraction : l’exploration de données SQL Server fournit le langage DMX pour l’intégration des requêtes de prédiction dans les applications. Vous pouvez également récupérer des statistiques détaillées et des schémas à partir des modèles, et effectuer une extraction de données de cas.

• Outils clients : outre les studios de développement et de conception fournis par SQL Server, vous pouvez utiliser les compléments d'exploration de données pour Excel afin de créer, interroger et parcourir des modèles. Vous pouvez également créer des clients personnalisés, notamment des services Web.

• Prise en charge du langage de script et des API managées : tous les objets d'exploration de données sont entièrement programmables. L’écriture de scripts est possible via MDX, XMLA ou les extensions PowerShell pour SQL Server Analysis Services. Utilisez le langage DMX (Data Mining Extensions) pour la création rapide de requêtes et de scripts.

• Sécurité et déploiement : fournit une sécurité basée sur les rôles via SQL Server Analysis Services, y compris des autorisations distinctes pour l’extraction des données de modèle et de structure. Déploiement simple des modèles vers d'autres serveurs, afin que les utilisateurs puissent accéder aux modèles ou effectuer des prédictions

Dans cette section

Les rubriques de cette section présentent les principales fonctionnalités de l'exploration de données et des tâches associées de SQL Server.

• Concepts d’exploration de données

• Algorithmes d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données)

• Structures d'exploration de données (Analysis Services – exploration de données)

• Modèles d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données)

• Test et validation (exploration de données)

• Requêtes d’exploration de données

• Solutions d’exploration de données

• Outils d'exploration de données

• Architecture d'exploration de données

• Vue d'ensemble de la sécurité (exploration de données)

Voir aussi

SQL Server R Services