Concepts d'exploration de données
S’applique à :
SQL Server 2019 et versions antérieures d’Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Important
L’exploration de données a été déconseillée dans SQL Server 2017 Analysis Services et est à présent abandonnée dans SQL Server 2022 Analysis Services. La documentation n’est pas mise à jour pour les fonctionnalités déconseillées et abandonnées. Pour en savoir plus, consultez Compatibilité descendante d’Analysis Services.
L'exploration de données est un processus de recherche d'informations utilisables à partir de jeux de données de grande taille. L'exploration de données utilise l’analyse mathématique pour dégager les motifs et les tendances existant dans les données. En général, ces motifs ne peuvent pas être trouvés par l’exploration de données traditionnelle parce que les relations sont trop complexes ou parce que la quantité de données est trop importante.
Ces motifs et tendances peuvent être collectés et définis en tant que modèle d'exploration de données. Les modèles d'exploration de données peuvent être appliqués à des scénarios spécifiques, tels que :
Prévisions: estimation des ventes, prédiction des charges du serveur ou du temps mort de serveur
Risque et probabilité: choix des meilleurs clients pour des publipostages ciblés, détermination du seuil de rentabilité probable pour les scénarios à risque, affectation de probabilités aux diagnostics ou à d’autres résultats
Recommandations: identification des produits susceptibles d'être vendus ensemble, génération de recommandations
Recherche de séquences: analyse de sélections de clients dans un panier, prédiction de probables événements à venir
Regroupement: séparation des clients ou des événements dans un cluster d'éléments associés, analyse et prédiction d'affinités
La création d'un modèle d'exploration de données fait partie d'un processus plus vaste qui va de la pose de questions sur les données et la création d’un modèle afin de répondre à ces questions au déploiement du modèle dans un environnement de travail. Ce processus peut être défini à l'aide des six étapes de base suivantes :
Le diagramme suivant décrit les relations entre chaque étape du processus et les technologies de Microsoft SQL Server que vous pouvez utiliser pour effectuer chaque étape.
Le processus illustré dans le diagramme est cyclique, ce qui signifie que la création d'un modèle d'exploration de données est un processus dynamique et itératif. En effet, après avoir exploré les données, vous pouvez juger que les données sont insuffisantes pour créer les modèles d'exploration de données appropriés et devoir, par conséquent, rechercher des données supplémentaires. Vous pouvez également générer plusieurs modèles, puis vous rendre compte qu'ils ne résolvent pas correctement le problème que vous avez défini et devoir par conséquent redéfinir le problème. Vous devrez peut-être également mettre à jour les modèles une fois qu'ils ont été déployés parce que vous disposez de données supplémentaires. Il est possible que chaque étape du processus doive être répétée de nombreuses fois pour créer un modèle correct.
L'exploration de données Microsoft SQL Server fournit un environnement intégré pour la création et l'utilisation des modèles d'exploration de données. Cet environnement comprend SQL Server Development Studio, qui contient des algorithmes d’exploration de données et des outils de requête qui facilitent la création d’une solution complète pour une variété de projets, et SQL Server Management Studio, qui contient des outils pour parcourir les modèles et gérer les objets d’exploration de données. Pour plus d’informations, consultez Création de modèles multidimensionnels à l’aide de SQL Server Data Tools (SSDT).
Pour obtenir un exemple de la façon dont les outils SQL Server peuvent être appliqués à un scénario d’entreprise, consultez le Didacticiel sur l’exploration de données de base.
Définition du problème
La première étape du processus d'exploration de données, mise en évidence dans le diagramme suivant, consiste à définir clairement le problème et à envisager les moyens d'utilisation des données pour apporter une solution au problème.
Cette étape inclut l'analyse des besoins de l'entreprise, la définition de l'étendue du problème, la détermination des mesures d'évaluation du modèle et la définition des objectifs spécifiques du projet d'exploration de données. Ces tâches peuvent être traduites par des questions, telles que :
Que recherchez-vous ? Quels types de relations essayez-vous de trouver ?
Le problème que vous essayez de résoudre reflète-t-il les stratégies ou processus de l'entreprise ?
Souhaitez-vous effectuer des prédictions à partir du modèle d'exploration de données ou seulement rechercher des associations et motifs intéressants ?
Quel attribut ou résultat souhaitez-vous prédire ?
De quel genre de données disposez-vous et quel type d'informations se trouve dans chaque colonne ? S'il y a plusieurs tables, comment sont-elles associées ? Avez -vous besoin effectuer un nettoyage, une agrégation ou un traitement pour rendre les données utilisables ?
Comment sont distribuées les données ? Les données sont-elles saisonnières ? Les données représentent-elles précisément les processus de l’entreprise ?
Pour répondre à ces questions, il peut être nécessaire de procéder à une étude de disponibilité des données afin d'analyser les besoins des utilisateurs de l'entreprise en fonction des données disponibles. Si les données ne répondent pas aux besoins des utilisateurs, il vous faudra peut-être redéfinir le projet.
Vous devez également considérer les manières avec lesquelles les résultats du modèle peuvent être intégrés aux indicateurs de performance clés utilisés pour mesurer la progression de l'entreprise.
Préparation des données
La deuxième étape du processus d'exploration de données, mise en évidence dans le diagramme suivant, consiste à consolider et à nettoyer les données identifiées à l'étape Définition du problème .
Les données peuvent être dispersées dans une entreprise et stockées dans des formats différents ou bien contenir des incohérences, telles que des entrées incorrectes ou manquantes. Par exemple, les données peuvent indiquer qu'un client a acheté un produit avant sa mise sur le marché, ou qu'une cliente fait régulièrement des achats dans un magasin se trouvant à 3 000 kilomètres de chez elle.
Le nettoyage de données ne se limite pas à la suppression des données incorrectes ou à l'interpolation des valeurs manquantes, mais il inclut également la recherche des corrélations cachées dans les données, l'identification des sources des données les plus précises et la détermination des colonnes les plus appropriées à des fins d'analyse. Est-ce que vous devez utiliser par exemple, la date d'expédition ou la date d'ordre ? Est-ce que le meilleur facteur d’influence des ventes est la quantité, le prix total ou le prix escompté ? Des données incomplètes ou incorrectes et des entrées qui apparaissent séparées, mais qui sont en fait étroitement liées, peuvent influencer les résultats du modèle de manières inattendues.
Par conséquent, avant de générer des modèles d'exploration de données, vous devez identifier ces problèmes et déterminer comment les résoudre. Pour l’exploration de données, vous travaillez généralement avec un jeu de données très volumineux et ne pouvez pas examiner la qualité des données dans chaque transaction . Par conséquent, vous devrez peut-être utiliser une forme de profilage des données et des outils de nettoyage et de filtrage automatisés des données, tels que ceux fournis dans Integration Services, Microsoft SQL Server 2012 Master Data Services, ou SQL Server Data Quality Services pour explorer les données et rechercher les incohérences. Pour plus d’informations, consultez ces ressources :
Il est important de noter qu’il n’est pas nécessaire de stocker les données utilisées pour l'exploration de données dans un cube de traitement analytique en ligne (OLAP), ou même dans une base de données relationnelle, bien que vous puissiez utiliser ces deux supports comme sources de données. Vous pouvez effectuer l’exploration de données à l’aide de n’importe quelle source de données qui a été définie comme source de données SQL Server Analysis Services. Il peut s’agir de fichiers texte, de classeurs Excel ou de données provenant d'autres fournisseurs externes. Pour plus d’informations, consultez Sources de données prises en charge (SSAS - Multidimensionnel).
Exploration de données
La troisième étape du processus d'exploration de données, mise en évidence dans le diagramme suivant, consiste à explorer les données préparées.
Vous devez vous familiariser avec les données afin de prendre les décisions appropriées lors de la création des modèles d’exploration. Les techniques d'exploration comprennent le calcul des valeurs minimales et maximales, le calcul des écarts moyens et types, et l'examen de la distribution des données. Par exemple, vous pouvez déterminer en examinant les valeurs maximales, minimales et moyennes que les données ne sont pas représentatives de vos clients ou de vos processus d’entreprise, et que vous devez par conséquent obtenir des données plus équilibrées ou examiner les hypothèses sur lesquelles reposent vos attentes. Les écarts types et autres valeurs de distribution peuvent fournir des informations utiles sur la stabilité et la précision des résultats. Un grand écart type peut indiquer que l'ajout de données supplémentaires est susceptible d’améliorer le modèle. Les données qui se différencient fortement d'une distribution standard peuvent être faussées ou représenter l’image exacte d'un problème vécu, mais elles permettent difficilement d’ajuster un modèle en fonction des données.
En explorant les données selon la manière dont vous abordez le problème d’entreprise, vous pouvez voir si le dataset contient des données défectueuses, puis élaborer une stratégie visant à résoudre les problèmes ou avoir une meilleure compréhension des comportements propres à votre entreprise.
Vous pouvez utiliser des outils tels que Master Data Services pour canevaser les sources de données disponibles et déterminer leur disponibilité pour l’exploration de données. Vous pouvez utiliser des outils tels que SQL Server Data Quality Services ou le profileur de données dans Integration Services pour analyser la distribution de vos données et résoudre les problèmes tels que les données incorrectes ou manquantes.
Une fois que vous avez défini vos sources, vous les combinez dans une vue de source de données à l’aide de la vue de source de données Designer dans SQL Server Data Tools. Pour plus d’informations, consultez Vues de sources de données dans les modèles multidimensionnels. Ce concepteur contient également plusieurs outils que vous pouvez utiliser pour explorer les données et vérifier qu'ils fonctionnent pour créer un modèle. Pour plus d’informations, consultez Explorer les données dans une vue de source de données (Analysis Services).
Notez que lorsque vous créez un modèle, SQL Server Analysis Services crée automatiquement des résumés statistiques des données contenues dans le modèle, que vous pouvez interroger pour l’utiliser dans des rapports ou des analyses ultérieures. Pour plus d’informations, consultez Requêtes d’exploration de données.
Création de modèles
La quatrième étape du processus d'exploration de données, mise en évidence dans le diagramme suivant, consiste à générer le ou les modèles d'exploration de données. Vous allez utiliser les connaissances acquises à l'étape Exploration des données pour définir et créer les modèles.
Vous définissez les colonnes de données que vous souhaitez utiliser en créant une structure d'exploration de données. La structure d'exploration de données est liée à la source de données, mais ne contient pas de données tant qu’elle n'a pas fait l'objet d'un traitement. Lorsque vous traitez la structure d’exploration de données, SQL Server Analysis Services génère des agrégats et d’autres informations statistiques qui peuvent être utilisées pour l’analyse. Ces informations peuvent être utilisées par n'importe quel modèle d’exploration de données basé sur la structure. Pour plus d’informations sur la façon dont les structures d’exploration de données sont liées aux modèles d’exploration de données, consultez Architecture logique (Analysis Services - Exploration de données).
Avant de traiter la structure et le modèle, un modèle d'exploration de données n'est qu'un conteneur spécifiant les colonnes utilisées pour l'entrée, l'attribut prédit et les paramètres indiquant à l'algorithme comment traiter les données. Le traitement d'un modèle est souvent appelé apprentissage. L’apprentissage fait référence au processus visant à appliquer un algorithme mathématique spécifique aux données de la structure pour extraire des motifs. Les schémas trouvés dans le processus d’apprentissage dépendent de la sélection des données d'apprentissage, de l'algorithme choisi et de la manière dont vous avez configuré cet algorithme. SQL Server 2017 contient de nombreux algorithmes différents, chacun adapté à un type de tâche différent, et chacun créant un type de modèle différent. Pour obtenir la liste des algorithmes fournis dans SQL Server 2017, consultez Algorithmes d’exploration de données (Analysis Services - Exploration de données).
Vous pouvez également utiliser des paramètres pour ajuster chaque algorithme et appliquer des filtres aux données d'apprentissage pour utiliser uniquement un sous-ensemble des données, créant ainsi des résultats différents. Une fois les données transférées dans le modèle, l'objet du modèle d'exploration de données contient des résumés et des motifs qui peuvent être interrogés ou utilisés à des fins de prédiction.
Vous pouvez définir un nouveau modèle à l’aide de l’Assistant Exploration de données dans SQL Server Data Tools ou du langage DMX (Data Mining Extensions). Pour plus d’informations sur l’utilisation de l’Assistant Exploration de données, consultez Assistant Exploration de données (Analysis Services - Exploration de données). Pour plus d’informations sur l’utilisation de DMX, consultez Informations de référence sur les extensions d’exploration de données (DMX).
Il est important de se rappeler qu’à chaque modification des données, vous devez mettre à jour la structure et le modèle d'exploration de données. Lorsque vous mettez à jour une structure d’exploration de données en la retraiteant à nouveau, SQL Server Analysis Services récupère les données de la source, y compris les nouvelles données si la source est mise à jour dynamiquement, et remplit à nouveau la structure d’exploration de données. Si certains de vos modèles sont basés sur la structure, vous pouvez choisir de les mettre à jour, ce qui signifie qu’ils seront reformés sur les nouvelles données, ou vous pouvez les conserver en l’état. Pour plus d’informations, consultez Exigences et considérations relatives au traitement (exploration de données).
Exploration et validation des modèles
La cinquième étape du processus d'exploration de données, mise en évidence dans le diagramme suivant, consiste à explorer les modèles d’exploration de données créés et à tester leur efficacité.
Avant de déployer un modèle dans un environnement de production, vous voudrez vérifier si ce modèle fonctionne bien. De plus, lorsque vous générez un modèle, vous créez généralement plusieurs modèles avec des configurations différentes et testez tous les modèles pour déterminer lequel produit les meilleurs résultats par rapport à votre problème et vos données.
SQL Server Analysis Services fournit des outils qui vous aident à séparer vos données en jeux de données d’entraînement et de test afin que vous puissiez évaluer avec précision les performances de tous les modèles sur les mêmes données. Le jeu de données d'apprentissage sert à générer le modèle tandis que le jeu de données de test sert à vérifier la précision du modèle en créant des requêtes de prédictions. Ce partitionnement peut être effectué automatiquement lors de la génération du modèle d’exploration de données. Pour plus d’informations, consultez Test et validation (exploration de données).
Vous pouvez explorer les tendances et les modèles que les algorithmes découvrent à l’aide des visionneuses de l’exploration de données Designer dans SQL Server Data Tools. Pour plus d’informations, consultez Visionneuses de modèle d’exploration de données. Vous pouvez également tester la qualité des prédictions créées par les modèles à l'aide des outils du Concepteur, tels que le graphique de courbes d'élévation et la matrice de classification. Pour vérifier si le modèle est spécifique à vos données ou s’il peut être utilisé pour faire des inférences générales, vous pouvez utiliser la technique statistique appelée validation croisée pour créer automatiquement des sous-ensembles de données et tester le modèle avec chaque sous-ensemble. Pour plus d’informations, consultez Test et validation (exploration de données).
Si aucun des modèles créés à l'étape Création des modèles ne fonctionne bien, vous devrez peut-être revenir à une étape antérieure du processus et redéfinir le problème ou analyser de nouveau les données du jeu de données d'origine.
Déploiement et mise à jour des modèles
La dernière étape du processus d'exploration de données, mise en évidence dans le diagramme suivant, consiste à déployer les modèles les plus efficaces dans un environnement de production.
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Une fois que les modèles d'exploration de données sont déployés dans un environnement de production, vous pouvez effectuer de nombreuses tâches selon vos besoins. Voici quelques-unes des tâches que vous pouvez effectuer :
Utilisez les modèles pour créer des prédictions qui peuvent ensuite servir à prendre des décisions professionnelles. SQL Server fournit le langage DMX que vous pouvez utiliser pour créer des requêtes de prédiction et le Générateur de requêtes de prédiction pour vous aider à créer les requêtes. Pour plus d’informations, consultez Guide de référence du langage DMX (Data Mining Extensions).
Créer des requêtes de contenu pour extraire des statistiques, des règles ou des formules du modèle. Pour plus d’informations, consultez Requêtes d’exploration de données.
Incorporer la fonctionnalité d'exploration de données directement dans une application. Vous pouvez inclure des objets AMO (Analysis Management Objects) contenant un jeu d'objets qui peuvent être utilisés par votre application pour créer, modifier, traiter et supprimer des structures et des modèles d'exploration de données. Vous pouvez également envoyer des messages XML for Analysis (XMLA) directement à un instance de SQL Server Analysis Services. Pour plus d’informations, consultez Développement (Analysis Services - Exploration de données).
Utilisez Integration Services pour créer un package dans lequel un modèle d’exploration de données est utilisé pour séparer intelligemment les données entrantes dans plusieurs tables. Par exemple, si une base de données est continuellement mise à jour avec des clients potentiels, vous pouvez utiliser un modèle d’exploration de données avec Integration Services pour fractionner les données entrantes en clients susceptibles d’acheter un produit et les clients susceptibles de ne pas acheter de produit. Pour plus d’informations, consultez Utilisations courantes d’Integration Services.
Créer un rapport permettant aux utilisateurs d'effectuer directement des requêtes sur un modèle d'exploration de données existant. Pour plus d’informations, consultez Reporting Services dans SQL Server Data Tools (SSDT).
Mettre à jour les modèles après l'examen et l’analyse. Toute mise à jour requiert un retraitement des modèles. Pour plus d'informations, consultez Processing Data Mining Objects.
Mettre à jour les modèles dynamiquement lorsque des données supplémentaires entrent dans l'entreprise et apporter des modifications constantes pour améliorer l'efficacité de la solution doivent faire partie de la stratégie de déploiement. Pour plus d’informations, consultez Gestion des solutions et des objets d’exploration de données.
Voir aussi
Solutions d’exploration de données
Outils d'exploration de données