Dans cet article, nous explorerons le concept de regroupement de séquences Microsoft dans SQL Server. Cette technique est une combinaison d’analyse de séquences et de regroupement, qui permet d’identifier des groupes naturels d’événements ordonnés de manière similaire dans une séquence.
Qu’est-ce que le regroupement de séquences?
Le regroupement de séquences consiste à analyser des événements qui se sont produits dans un ordre spécifique et à appliquer des techniques de regroupement pour identifier des motifs et des similitudes. En utilisant le modèle de Markov caché pour générer des séquences et les techniques de regroupement K-Means et Expectation-Maximization (EM), nous pouvons prédire l’ordre probable des événements en fonction des caractéristiques connues.
Processus de Markov caché
Le processus de Markov caché est un modèle mathématique utilisé pour explorer la séquence des événements. Il est similaire à la manière dont Google classe ses pages à l’aide d’un algorithme appelé PageRank. Cette technique nous permet d’analyser les transitions entre les états dans une séquence.
Mise en œuvre dans SQL Server
Pour mettre en œuvre le regroupement de séquences Microsoft dans SQL Server, nous devons créer un projet SSAS et une source de données vers la base de données AdventureWorksDW. Nous devons également créer deux vues, vAssocSeqOrders et vAssocSeqLineItems, et établir une relation entre elles. Ces vues serviront de source de données pour notre analyse de regroupement.
Ensuite, nous sélectionnons la technique de regroupement de séquences Microsoft comme modèle d’exploration et choisissons les tables Case et Nested. Dans cette technique, nous incluons le numéro de ligne en tant que paramètre de séquence pour analyser les séquences de manière efficace.
Après avoir créé le projet et traité le modèle d’exploration, nous pouvons visualiser les résultats à l’aide des différents visualiseurs fournis par le regroupement de séquences Microsoft. Ces visualiseurs comprennent le diagramme de regroupement, les profils de regroupement, les caractéristiques de regroupement, la discrimination de regroupement et les transitions d’état.
Diagramme de regroupement
Le diagramme de regroupement fournit une représentation visuelle des clusters définis dans l’analyse. Par défaut, 15 clusters sont définis, mais vous pouvez modifier les noms et les propriétés de chaque cluster pour les rendre plus compréhensibles.
Profils de regroupement
La vue des profils de regroupement affiche tous les états et transitions de cluster dans une seule vue. Elle donne un aperçu de l’ensemble de la population et du cluster sélectionné.
Caractéristiques de regroupement
La vue des caractéristiques de regroupement fournit des informations détaillées sur chaque cluster, y compris les éléments qui sont principalement associés au cluster. Elle nous aide à comprendre les caractéristiques et les motifs de chaque cluster.
Discrimination de regroupement
La vue de discrimination de regroupement nous permet de comparer les différences entre les clusters. Nous pouvons analyser les variations entre deux clusters ou comparer un cluster avec le reste des données pour identifier des caractéristiques uniques.
Transitions d’état
La vue des transitions d’état est spécifique au regroupement de séquences Microsoft et est créée à l’aide du modèle de Markov caché. Elle montre les probabilités de transition d’un état à un autre. En analysant ces transitions, nous pouvons obtenir des informations sur la séquence probable des événements.
Paramètres du modèle
Il existe deux paramètres importants dans le regroupement de séquences Microsoft: CLUSTER_COUNT et MAXIMUM_SEQUENCE_STATES. CLUSTER_COUNT détermine le nombre de clusters et MAXIMUM_SEQUENCE_STATES définit le nombre d’états. Il est recommandé de choisir un nombre gérable de clusters (5-8) et d’états (20-30) pour une meilleure analyse.
Conclusion
Le regroupement de séquences Microsoft dans SQL Server est une technique puissante qui combine l’analyse de séquences et le regroupement pour identifier des motifs et des similitudes dans des événements ordonnés. En comprenant les concepts et en mettant en œuvre cette technique dans SQL Server, nous pouvons obtenir des informations précieuses et prendre des décisions éclairées en fonction de l’ordre probable des événements.