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Parcourir un modèle à l’aide de la visionneuse de cluster de séquences Microsoft

Microsoft Sequence Cluster Viewer in Microsoft SQL Server Analysis Services affiche des modèles d’exploration de données générés avec l’algorithme Microsoft Sequence Clustering. L’algorithme Microsoft Sequence Clustering est un algorithme d’analyse de séquence à utiliser pour explorer les données qui contiennent des événements pouvant être liés en suivant des chemins d’accès ou des séquences. Pour plus d’informations sur cet algorithme, consultez Microsoft Sequence Clustering Algorithm.

Remarque

Pour afficher des informations détaillées sur les équations utilisées dans le modèle et les modèles découverts, utilisez la visionneuse de l’arborescence de contenu générique Microsoft. Pour plus d’informations, consultez Parcourir un modèle à l’aide de la visionneuse d’arborescence de contenu générique Microsoft ou de la visionneuse d’arborescence de contenu générique Microsoft (exploration de données).

Remarque

Microsoft Sequence Cluster Viewer fournit des fonctionnalités et des options similaires à la visionneuse de cluster Microsoft. Pour plus d’informations, consultez Parcourir un modèle à l’aide de la visionneuse de cluster Microsoft.

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 modèles d’exploration de données du Concepteur d’exploration de données dans la visionneuse appropriée pour le modèle. Microsoft Sequence Cluster Viewer fournit des onglets suivants pour l’exploration des modèles d’exploration de données de segmentation de séquences :

Diagramme de cluster

L’onglet Diagramme de cluster de la visionneuse de cluster de séquences Microsoft affiche tous les clusters qui se trouvent dans un modèle d’exploration de données. L’ombrage de la ligne qui connecte un cluster à un autre représente la force de la similarité des clusters. Si l’ombrage est clair ou inexistant, les clusters ne sont pas très similaires. À mesure que la ligne devient plus sombre, la similarité des liens devient plus forte. Vous pouvez ajuster le nombre de lignes que la visionneuse affiche en ajustant le curseur à droite des clusters. L’abaissement du curseur affiche uniquement les liens les plus forts.

Par défaut, l’ombre représente la population du cluster. En utilisant les options ShadingVariable et State , vous pouvez sélectionner l’attribut et la paire d’état que représente l’ombrage. Plus l’ombrage est foncé, plus la distribution d’attributs est élevée pour un état spécifique. La distribution diminue à mesure que l’ombrage est plus léger.

Pour renommer un cluster, cliquez avec le bouton droit sur son nœud, puis sélectionnez Renommer le cluster. Le nouveau nom est conservé sur le serveur.

Pour copier la section visible du diagramme dans le Presse-papiers, cliquez sur Copier vue du graphique. Pour copier le diagramme complet, cliquez sur Copier l’intégralité du graphique. Vous pouvez également effectuer un zoom avant et arrière à l’aide du zoom avant et arrière, ou vous pouvez ajuster le diagramme à l’écran en utilisant Scale Diagram to Fit in Window.

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Profils de cluster

L’onglet Profil de cluster fournit une vue globale des clusters créés par l’algorithme dans votre modèle. Chaque colonne qui suit la colonne Population dans la grille représente un cluster découvert par le modèle. La <ligne attribute.samples> représente différentes séquences de données qui existent dans le cluster, et la <ligne d’attribut> décrit tous les éléments que le cluster contient et leur distribution globale.

L’option Barres d’histogramme contrôle le nombre de barres visibles dans l’histogramme. S'il y a plus de barres que vous ne choisissez d'afficher, les barres d'importance la plus élevée sont conservées et les barres restantes sont regroupées dans un groupe gris.

Vous pouvez modifier les noms par défaut des clusters pour rendre les noms plus descriptifs. Renommez un cluster en cliquant avec le bouton droit sur son en-tête de colonne et en sélectionnant Renommer le cluster. Vous pouvez masquer les clusters en sélectionnant Masquer la colonne, et vous pouvez également faire glisser des colonnes pour les réorganiser dans la visionneuse.

Pour ouvrir une fenêtre qui fournit une vue plus détaillée des clusters, double-cliquez sur une cellule dans la colonne États ou un histogramme dans la visionneuse.

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Caractéristiques du cluster

Pour utiliser l’onglet Caractéristiques du cluster, sélectionnez un cluster dans la liste cluster . Après avoir sélectionné un cluster, vous pouvez examiner les caractéristiques qui composent ce cluster spécifique. Les attributs que contient le cluster sont répertoriés dans les colonnes Variables et l’état de l’attribut répertorié est répertorié dans la colonne Valeurs . Les états d’attribut sont répertoriés dans l’ordre d’importance, décrits par la probabilité qu’ils apparaissent dans le cluster. La probabilité est indiquée dans la colonne Probabilité .

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Discrimination des clusters

Vous pouvez utiliser l’onglet Discrimination de cluster pour comparer les attributs entre deux clusters, pour déterminer comment les éléments d’une séquence privilégient un cluster par rapport à un autre. Utilisez les listes Cluster 1 et Cluster 2 pour sélectionner les clusters à comparer. L'utilisateur détermine les différences les plus importantes entre les clusters et affiche, par ordre d'importance, les états d'attribut associés à ces différences. Une barre à droite de l’attribut indique quel cluster l’état favorise, et la taille de la barre montre comment l’état favorise fortement le cluster.

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Transitions de Groupes

En sélectionnant un cluster sous l’onglet Transitions de cluster, vous pouvez parcourir les transitions entre les états de séquence dans le cluster sélectionné. Chaque nœud dans le visualiseur représente un état de la colonne de la séquence. Une flèche représente une transition entre deux états et la probabilité associée à la transition. Si une transition revient au nœud d’origine, une flèche peut pointer vers le nœud d’origine.

Une flèche provenant d’un point représente la probabilité que le nœud soit le début d’une séquence. Un bord de fin qui conduit à une valeur Null représente la probabilité que le nœud soit la fin de la séquence.

Vous pouvez filtrer le bord des nœuds à l’aide du curseur situé à gauche de l’onglet.

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Voir aussi

Tâches et instructions de la visionneuse de modèles d’analyse de données
Tâches et instructions de la visionneuse de modèles d’analyse de données
Algorithme de clustering de séquences Microsoft
Outils d’exploration de données
Visionneuses de modèle d’exploration de données
Parcourir un modèle à l’aide du visualiseur de cluster Microsoft