Parcourir un modèle à l’aide de la visionneuse de séries chronologiques Microsoft

La visionneuse Microsoft Time Series dans Microsoft SQL Server Analysis Services affiche des modèles d’exploration de données générés avec l’algorithme Microsoft Time Series. L’algorithme Microsoft Time Series est un algorithme de régression qui crée des modèles d’exploration de données pour la prédiction de colonnes continues, telles que les ventes de produits, dans un scénario de prévision. Ces modèles de série chronologique peuvent inclure des informations basées sur différents algorithmes :

• Algorithme ARTxp, qui est optimisé pour la prédiction à court terme.

• Algorithme ARIMA, qui est optimisé pour la prédiction à long terme.

• Mélange des algorithmes ARTxp et ARIMA.

Pour plus d’informations sur ces algorithmes, consultez Microsoft Time Series Algorithm et Microsoft Time Series Algorithm Technical Reference.

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 Time Series Viewer fournit les onglets suivants :

• Modèle

• Graphiques

Note Les informations affichées pour le contenu du modèle et dans la légende d’exploration de données dépendent de l’algorithme utilisé par le modèle. Toutefois, les onglets Modèle et Graphiques sont identiques, quel que soit le mélange d’algorithmes.

Modèle

Lorsque vous générez un modèle de série chronologique, Analysis Services présente le modèle terminé en tant qu’arborescence. Si vos données contiennent plusieurs séries de cas, Analysis Services génère une arborescence distincte pour chaque série. Par exemple, vous prévoyez des ventes pour les régions Pacifique, Amérique du Nord et Europe. Les prédictions pour chacune de ces régions sont des séries de cas. Analysis Services génère une arborescence distincte pour chacune de ces séries. Pour afficher une série particulière, sélectionnez la série dans la liste Arborescence.

Pour chaque arborescence, le modèle de série chronologique contient un nœud All , puis fractionne en une série de nœuds qui représentent des structures périodiques découvertes par l’algorithme. Vous pouvez cliquer sur chaque nœud pour afficher des statistiques telles que le nombre de cas et l’équation.

Si vous avez créé le modèle à l’aide d’ARTxp uniquement, la Mining Legend pour le nœud racine contient uniquement le nombre total de cas. Pour chaque nœud non racine, la légende Mining Legend contient des informations plus spécifiques sur le fractionnement de l’arborescence : par exemple, elle peut afficher l’équation du nœud et le nombre de cas. La règle de la légende contient des informations qui identifient la série et la tranche de temps à laquelle la règle s’applique. Par exemple, le texte M200 Europe Amount -2 de légende indique que le nœud représente le modèle de la série M200 Europe, il y a deux tranches de temps.

Si vous avez créé le modèle à l’aide d’ARIMA uniquement, l’onglet Modèle contient un nœud unique avec la légende, All. La légende d’exploration de données pour le nœud racine contient l’équation ARIMA.

Si vous avez créé un modèle mixte, le nœud racine contient le nombre de cas et l’équation ARIMA uniquement. Après le nœud racine, l’arborescence se divise en nœuds distincts pour chaque structure périodique. Pour chaque nœud non racine, la légende d’exploration de données contient les algorithmes ARTxp et ARIMA, l’équation du nœud et le nombre de cas dans le nœud. L’équation ARTxp est répertoriée en premier et est étiquetée comme équation de nœud d’arbre. Ceci est suivi de l’équation ARIMA. Pour plus d’informations sur l’interprétation de ces informations, consultez Microsoft Time Series Algorithm Technical Reference.

En général, le graphique d’arbre de décision affiche le fractionnement le plus important, le nœud All , à gauche de la visionneuse. Dans les arbres de décision, le fractionnement après le nœud All est le plus important, car il contient la condition qui sépare le plus fortement les cas dans les données d’entraînement. Dans un modèle de série chronologique, la branche principale indique le cycle saisonnier le plus probable. Les séparations après le nœud All apparaissent à droite de la branche.

Vous pouvez développer ou réduire des nœuds individuels dans l’arborescence pour afficher ou masquer les fractionnements qui se produisent après chaque nœud. Vous pouvez également utiliser les options de l’onglet Arbre de décision pour affecter la façon dont l’arborescence est affichée. Utilisez le curseur Afficher le niveau pour ajuster le nombre de niveaux affichés dans l’arborescence. Utilisez l’extension par défaut pour définir le nombre par défaut de niveaux affichés pour tous les arborescences du modèle.

L’ombrage de la couleur d’arrière-plan de chaque nœud indique le nombre de cas présents dans le nœud. Pour trouver le nombre exact de cas dans un nœud, suspendez le pointeur sur le nœud pour afficher une info-bulle pour le nœud.

Retour en haut

Graphiques

L’onglet Graphiques affiche un graphique qui montre le comportement de l’attribut prédit au fil du temps, ainsi que cinq valeurs futures prédites. L'axe vertical du graphique représente la valeur de la série et l'axe horizontal le temps.

Utilisez le bouton Abs pour basculer entre les courbes absolues et relatives. Si votre graphique contient plusieurs modèles, l’échelle des données pour chaque modèle peut être très différente. Si vous utilisez une courbe absolue, un modèle peut apparaître comme une ligne plate, tandis qu’un autre modèle affiche des modifications significatives. Cela se produit parce que l’échelle d’un modèle est supérieure à l’échelle de l’autre modèle. En basculant vers une courbe relative, vous modifiez l’échelle pour afficher le pourcentage de modification au lieu des valeurs absolues. Cela facilite la comparaison des modèles basés sur différentes échelles.

Si le modèle d’exploration de données contient plusieurs séries chronologiques, vous pouvez sélectionner une ou plusieurs séries à afficher dans le graphique. Cliquez simplement sur la liste à droite de la visionneuse et sélectionnez la série souhaitée dans la liste. Si le graphique devient trop complexe, vous pouvez filtrer les séries affichées en sélectionnant ou en désélectionnant les cases à cocher des séries dans la légende.

Le graphique affiche les données historiques et futures. Les données futures apparaissent ombrées pour les différencier des données historiques. Les valeurs de données apparaissent sous forme de lignes solides pour les données historiques et sous forme de lignes en pointillés pour les prédictions. Vous pouvez modifier la couleur des lignes utilisées pour chaque série en définissant des propriétés dans SQL Server Data Tools (SSDT) ou SQL Server Management Studio. Pour plus d’informations, consultez Modifier les couleurs utilisées dans la visionneuse d’exploration de données.

Vous pouvez ajuster l’intervalle de temps affiché à l’aide des options de zoom. Vous pouvez également afficher un intervalle de temps spécifique en cliquant sur le graphique, en faisant glisser une sélection de temps sur le graphique, puis en cliquant à nouveau pour effectuer un zoom avant sur la plage sélectionnée.

Vous pouvez sélectionner le nombre d’étapes à venir que vous souhaitez voir dans le modèle à l’aide des étapes de prédiction. Si vous activez la case à cocher Afficher les écarts , la visionneuse fournit des barres d’erreur afin de voir la précision de la valeur prédite.

Retour en haut

Voir aussi

Tâches et instructions de la visionneuse de modèles d’analyse de données
Algorithme Microsoft Time Series
Exemples de requêtes de modèle de série chronologique
Visionneuses de modèle d’exploration de données