text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Tutoriel : Préparer des données pour
effectuer le clustering dans R avec le
Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la deuxième partie de cette série de quatre tutoriels, vous allez préparer les
données d’une base de donné... | [
0.009301261976361275,
-0.01480836421251297,
0.015748146921396255,
0.04497016966342926,
0.05100255459547043,
0.010289223864674568,
0.04931257292628288,
0.008371126838028431,
-0.037301257252693176,
-0.022126877680420876,
-0.031361836940050125,
0.007354049012064934,
-0.051264382898807526,
0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
itemsRatio = retourne le taux d’éléments (nombre total d’éléments retournés par
rapport au nombre d’éléments achetés)
monetaryRatio = retourne le taux des montants (montant monétaire total des
éléments retournés par rapport au montant acheté)
frequency = fréquence de retour
Dans la fonction connStr, remplacez ServerNam... | [
-0.03860245272517204,
-0.021385405212640762,
0.005876535549759865,
-0.015866443514823914,
0.05310947448015213,
0.03815658763051033,
0.006754829082638025,
0.05210498347878456,
-0.06782949715852737,
-0.03928976505994797,
-0.03090469352900982,
0.009550628252327442,
-0.06038719788193703,
0.023... | {
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"total_pages": 6953
} |
Maintenant, utilisez le script suivant pour retourner les résultats de la requête vers une
trame de données R.
R
Vous devez obtenir des résultats similaires à ce qui suit :
results
ELSE returns_count
END, 0) AS frequency
FROM (
SELECT ss_customer_sk,
-- return order ratio
COU... | [
-0.029068831354379654,
0.002012318465858698,
0.03454814478754997,
-0.02529527246952057,
0.03797578066587448,
0.04922010004520416,
0.036188580095767975,
0.04533862695097923,
-0.042157966643571854,
-0.0301840640604496,
0.008383036591112614,
0.014713934622704983,
-0.0610443614423275,
0.015528... | {
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} |
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Si vous ne poursuivez pas ce tutoriel, supprimez la base de données tpcxbb_1gb.
Dans la deuxième partie de cette série de tutoriels, vous avez appris à effectuer les
tâches suivantes :
Séparer le... | [
0.018672935664653778,
-0.017785798758268356,
0.010383977554738522,
0.017972076311707497,
0.03993044048547745,
0.035883136093616486,
0.008237279951572418,
0.04407501965761185,
-0.038758229464292526,
-0.019556136801838875,
-0.007495294325053692,
0.0142359072342515,
-0.054578669369220734,
0.0... | {
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"total_pages": 6953
} |
Tutoriel : Créer un modèle de clustering
dans R avec le Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la troisième partie de cette série de quatre tutoriels, vous allez créer un modèle K-
moyennes dans R pour effectuer le cluste... | [
0.0017940308898687363,
-0.026626668870449066,
0.01751561649143696,
0.033595915883779526,
0.053054314106702805,
0.01122736930847168,
0.051165152341127396,
0.008129468187689781,
-0.040031708776950836,
-0.03241201117634773,
-0.01425259467214346,
-0.023504355922341347,
-0.042810775339603424,
0... | {
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"chunk_index": 5869,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
L’algorithme accepte deux entrées : les données elles-mêmes et un nombre prédéfini
« k » représentant le nombre de clusters à générer. En sortie, vous obtenez k clusters et
les données d’entrée sont partitionnées entre les clusters.
Pour déterminer le nombre de clusters que doit utiliser l’algorithme, utilisez un tracé... | [
-0.03524872288107872,
-0.024391653016209602,
0.009336738847196102,
-0.017186840996146202,
0.03972157463431358,
0.05350060015916824,
0.02248006872832775,
0.02984539233148098,
-0.016484873369336128,
-0.035779085010290146,
-0.023308660835027695,
-0.046352237462997437,
-0.013792318291962147,
0... | {
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"chunk_index": 5870,
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"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
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"source": "4297",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Dans le script R suivant, vous allez utiliser la fonction kmeans pour effectuer le
clustering.
R
Maintenant que vous avez terminé le clustering à l’aide de l’algorithme k-moyennes,
l’étape suivante consiste à analyser les résultats afin de voir s’ils contiennent des
informations exploitables.
R
results
# Output table t... | [
-0.025948338210582733,
0.012355729006230831,
0.021237896755337715,
0.017566567286849022,
0.057218991219997406,
0.0432237945497036,
-0.002414772054180503,
0.015680717304348946,
-0.03841576725244522,
-0.014554395340383053,
-0.020191000774502754,
-0.013810518197715282,
-0.045892272144556046,
... | {
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"chunk_index": 5871,
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4298",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Les moyennes des quatre clusters sont fournies à partir des variables définies dans la
deuxième partie :
orderRatio = retourne le taux de commandes (nombre total de commandes
partiellement ou entièrement retournées par rapport au nombre total de
commandes)
itemsRatio = retourne le taux d’éléments (nombre total d’élémen... | [
-0.060874927788972855,
-0.032711420208215714,
-0.007701043039560318,
-0.009381530806422234,
0.032469023019075394,
0.052799344062805176,
-0.015701889991760254,
0.07309602200984955,
-0.07105031609535217,
-0.0470176562666893,
-0.025627605617046356,
-0.004097367636859417,
-0.03476153314113617,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5872,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4299",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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Dans la troisième partie de cette série de tutoriels, vous avez appris à effectuer les
tâches suivantes :
Définir le nombre de clusters pour un algorithme K-moyennes
Effectuer le clustering
Analy... | [
0.015360153280198574,
-0.007627093233168125,
0.0040656342171132565,
0.042707014828920364,
0.04900270327925682,
0.0322205051779747,
0.026817794889211655,
0.03302481025457382,
-0.030749673023819923,
-0.02438995987176895,
-0.02893877401947975,
-0.0017758820904418826,
-0.036508023738861084,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5873,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4300",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Tutoriel : Déployer un modèle de
clustering dans R avec le Machine
Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la quatrième partie de cette série de quatre tutoriels, vous allez déployer un
modèle de clustering, développé en R, dans u... | [
0.011520684696733952,
-0.019812583923339844,
0.0036001899279654026,
0.028367754071950912,
0.04713967442512512,
0.021360274404287338,
0.04150250554084778,
0.012565595097839832,
-0.03416568413376808,
-0.039599090814590454,
-0.03072955459356308,
-0.010462083853781223,
-0.05043460428714752,
0.... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4301",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Exécutez le script T-SQL suivant pour créer la procédure stockée. La procédure recrée les
étapes que vous avez développées dans les parties 2 et 3 de cette série de tutoriels :
classer les clients en fonction de leur historique d’achat et de retour
générer quatre clusters de clients à l’aide d’un algorithme K-Means
La ... | [
-0.02658805437386036,
0.0020489778835326433,
0.0034826856572180986,
-0.005165010690689087,
0.06434202939271927,
0.057515088468790054,
0.015342730097472668,
0.07510390132665634,
-0.016638049855828285,
-0.05606488510966301,
-0.022412452846765518,
-0.002229686127975583,
-0.03511194884777069,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5875,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4302",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
WHEN (
(orders_money = 0)
OR (returns_money IS NULL)
OR (orders_money IS NULL)
OR ((returns_money / orders_money) IS NULL)
)
THEN 0.0
ELSE (cast(returns_money AS NCHAR(10)) / orders_money)
... | [
-0.031588561832904816,
-0.01638505607843399,
0.030472969636321068,
-0.025508221238851547,
0.042997341603040695,
0.05303700268268585,
0.04737040773034096,
0.042608994990587234,
-0.062086477875709534,
-0.03234873339533806,
-0.014508782885968685,
0.03212626650929451,
-0.07006610929965973,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5876,
"contains_sku": false,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Maintenant que vous avez créé la procédure stockée, exécutez le script suivant pour
effectuer le clustering.
SQL
Vérifiez qu’il fonctionne et que vous obtenez bien la liste des clients et leurs mappages
de cluster.
SQL
sqlDrop(ch, "customer_return_clusters")
## create clustering model
clust <- kmeans(customer_data[,2:5... | [
-0.029976213350892067,
0.0304709542542696,
0.01298944465816021,
0.00252540223300457,
0.07312444597482681,
0.02286629006266594,
-0.007650967221707106,
0.05526300147175789,
-0.02193973958492279,
-0.046162206679582596,
-0.02750008925795555,
-0.002795025473460555,
-0.039689432829618454,
0.0264... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5877,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4304",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
result
Étant donné que vous avez stocké la procédure de clustering dans la base de données,
elle peut effectuer efficacement le clustering sur les données client stockées dans la
même base de données. Vous pouvez exécuter la procédure chaque fois que vos
données client sont mises à jour et utiliser les informations de ... | [
-0.015908777713775635,
-0.016227390617132187,
-0.010744839906692505,
0.0014256975846365094,
0.05540300905704498,
0.08045759052038193,
-0.008811105042696,
0.06678605079650879,
-0.04223669320344925,
-0.03258264809846878,
-0.027411816641688347,
-0.007508128881454468,
-0.04563133418560028,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5878,
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Dans la quatrième partie de cette série de tutoriels, vous avez appris à effectuer les
tâches suivantes :
Créer une procédure stockée qui génère le modèle
Effectuer un clustering avec le Machine ... | [
0.03617328777909279,
0.016708388924598694,
0.012611023150384426,
0.029185626655817032,
0.04428461566567421,
0.04861872270703316,
0.028616782277822495,
0.03478289023041725,
-0.016247782856225967,
-0.02349894680082798,
-0.0214078389108181,
0.004595056641846895,
-0.04979141429066658,
0.003612... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5879,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4306",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Didacticiel R : Prédire les tarifs des taxis
de New York avec classification binaire
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce tutoriel en cinq parties destiné aux programmeurs SQL, vous allez vous
familiariser avec l’intégration de R à Machi... | [
-0.00777999684214592,
-0.01699863374233246,
0.020511310547590256,
0.04403720796108246,
0.04796965420246124,
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R pour préparer vos données et effectuer l’apprentissage d’un modèle
Machine Learning. Ensuite, dans les parties quatre et cinq, vous exécuterez ces scripts R
à l’intérieur de la base de données à l’aide de procédures stockées T-SQL.
Dans cet article, vous allez :
Dans la partie deux, vous explorez les exemples de donn... | [
-0.004974193871021271,
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-0.025154730305075645,
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} |
Dans la quatrième partie, vous chargez les modules et appelez les fonctions nécessaires
pour créer et entraîner le modèle à l’aide d’une procédure stockée SQL Server.
Dans la cinquième partie, vous apprendrez à rendre opérationnels les modèles que vous
avez formés et enregistrés dans la quatrième partie.
Installer les ... | [
0.0016793108079582453,
-0.009514054283499718,
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} |
Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Management Studio. L’encapsulation de code externe dans les procédures stockées est
le mécanisme principal permettant de rendre le code opérationnel dans SQL Server.
Une fois que le modèle a été ... | [
0.0336381271481514,
0.030390165746212006,
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-0.0... | {
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} |
Didacticiel R : Explorer et visualiser des
données
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la deuxième des cinq parties de notre tutoriel, vous explorez les exemples de
données et générez des tracés. Plus tard, vous allez apprendre à sérialise... | [
-0.0009206202812492847,
-0.009325187653303146,
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} |
pour générer des histogrammes, des nuages de points, des surfaces et
d’autres graphs d’exploration de données. R crée généralement des images à l’aide
d’un appareil R pour la sortie graphique, que vous pouvez capturer et stocker en
tant que type de données varbinary pour le rendu dans l’application. Vous pouvez
égaleme... | [
0.010125767439603806,
0.022821567952632904,
-0.003626866266131401,
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} |
Dans la première partie, vous avez installé les prérequis et restauré l’exemple de base de
données.
Dans la troisième partie, vous apprendrez à créer des fonctionnalités à partir de données
brutes à l’aide d’une fonction Transact-SQL. Ensuite, vous appellerez cette fonction à
partir d’une procédure stockée pour créer u... | [
-0.04068022966384888,
-0.004025148693472147,
-0.01021067425608635,
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0.02747231535613537,
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"total_pages": 6953
} |
medallion représente le numéro identifiant unique du taxi.
La colonne hack_license contient le numéro de licence du conducteur du taxi
(anonyme).
Enregistrements de trajets et de prix
Chaque enregistrement de trajet comprend les lieux de prise en charge et de
dépose, ainsi que la durée et la distance du trajet.
Chaque ... | [
-0.0162093173712492,
-0.012217904441058636,
0.005310631822794676,
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0.022435205057263374,
0.03604212775826454,
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"total_pages": 6953
} |
Les trois dernières colonnes peuvent être utilisées pour différentes tâches
d’apprentissage automatique. La colonne tip_amount contient des valeurs
numériques continues et peut être utilisée comme colonne étiquette pour
l’analyse de régression. La colonne tipped contient seulement des valeurs oui/non.
Elle sert à la cl... | [
-0.005286814644932747,
0.01493043266236782,
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} |
RPlotHistogram.
1. Dans SQL Server Management Studio, dans l’Explorateur d’objets, cliquez avec le
bouton droit sur la base de données NYCTaxi_Sample, et sélectionnez Nouvelle
requête. Sinon, dans Azure Data Studio, vous pouvez également sélectionner
Nouveau notebook dans le menu Fichier, puis vous connecter à la base ... | [
0.01344688143581152,
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0.02572147734463215,
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} |
2. Collez le script suivant pour créer une procédure stockée qui trace l’histogramme.
Cet exemple se nomme RPlotHistogram.
SQL
Les points clés à retenir dans ce script sont les suivants :
La variable @query définit le texte de requête ( 'SELECT tipped FROM
nyctaxi_sample' ), qui est transmis au script R comme argument... | [
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} |
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R',
@script = N'
image_file = tempfile();
jpeg(filename = image_file);
#Plot histogram
barplot(table(InputDataSet$tipped), main = "Tip Histogram",
col="lightgreen", xlab="Tipped or not", ylab = "Counts", space=0... | [
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} |
La procédure stockée retourne l’image sous forme de flux de données varbinary qui,
évidemment, ne peut pas être affiché directement. Toutefois, vous pouvez utiliser
l’utilitaire bcp pour obtenir les données varbinary et les enregistrer en tant que fichier
image sur un ordinateur client.
1. Dans Management Studio, exécu... | [
-0.02817966416478157,
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0.02883952111005783,
-0.02420586161315441,
-0.06501317769289017,
-0.0261724554002285,
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0.01... | {
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} |
text
Résultats
text
4. Le fichier de sortie est créé dans le même répertoire que celui où vous avez
exécuté la commande PowerShell. Pour afficher le tracé, il suffit d’ouvrir le fichier
plot.jpg.
Enter the file storage type of field plot [varbinary(max)]:
Enter prefix-length of field plot [8]: 0
Enter length of field ... | [
-0.007157356012612581,
-0.046365246176719666,
0.004095409996807575,
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-0.009723219089210033,
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... | {
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} |
En général, les scientifiques des données génèrent plusieurs visualisations de données,
pour obtenir des informations sur les données de différentes perspectives. Dans cet
exemple, vous allez créer une procédure stockée appelée RPlotHist pour écrire des
histogrammes, des nuages de points et d’autres graphiques R au for... | [
-0.0008939304971136153,
0.02259238250553608,
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} |
DECLARE @query nvarchar(max) =
N'SELECT cast(tipped as int) as tipped, tip_amount, fare_amount FROM
[dbo].[nyctaxi_sample]'
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R',
@script = N'
# Set output directory for files and check for existing files with
same names
mainDir <- ''C:\\temp\\plo... | [
0.01204224769026041,
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-0.0054552932269871235,
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0.014619040302932262,
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0... | {
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
pdf(file=dest_filename, height=4, width=7);
par(mfrow=c(1,2));
hist(InputDataSet$tip_amount, col = ''lightgreen'',
xlab=''Tip amount ($)'',
ylab = ''Counts'',
main = ''Histogram, Tip amount'', xlim = c(0,40), 100);
hist(InputDataSet$fare_amount, col = ''lightgreen'', ... | [
-0.021730996668338776,
0.02004290372133255,
-0.00852210633456707,
0.04060134291648865,
0.042156364768743515,
-0.011895108968019485,
-0.000682721147313714,
0.008484877645969391,
-0.04593293368816376,
-0.06572356820106506,
0.004756513517349958,
-0.006351212505251169,
-0.06549262255430222,
0.... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Les points clés à retenir dans ce script sont les suivants :
Le résultat de la requête SELECT dans la procédure stockée est stocké dans la
trame de données R par défaut, InputDataSet . Vous pouvez ensuite appeler
différentes fonctions de traçage R pour générer les fichiers graphiques proprement
dits. La plupart du scri... | [
-0.04480314627289772,
0.026717785745859146,
0.011445827782154083,
0.0025664030108600855,
0.061254967004060745,
0.053093887865543365,
-0.013178507797420025,
0.04059644043445587,
-0.013667115941643715,
-0.07330192625522614,
-0.014463144354522228,
0.02443423680961132,
-0.05079283192753792,
-0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
text
Les nombres dans les noms de fichiers sont générés de manière aléatoire pour s’assurer
que vous ne recevez pas d’erreur lors de la tentative d’écriture dans un fichier existant.
Pour voir le tracé, ouvrez le dossier de destination et examinez les fichiers qui ont été
créés par le code R dans la procédure stockée.O... | [
-0.01800721511244774,
0.005164959002286196,
0.005296105518937111,
0.02065935730934143,
0.03349664807319641,
0.04893103986978531,
-0.01199983898550272,
0.03240953013300896,
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0.012227538973093033,
-0.04458903893828392,
0.0197... | {
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} |
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4. Ouvrez rXYPlots_Tip_vs_Fare_Amount.pdf pour afficher un nuage de points avec
les prix sur l’axe des abscisses et le montant des pourboires sur l’axe y.
Dans cet article, vous découvrirez comm... | [
0.0063141146674752235,
-0.021053031086921692,
0.04831349104642868,
0.028049275279045105,
0.048525627702474594,
0.014436059631407261,
0.02212541364133358,
0.033594418317079544,
-0.03230103477835655,
-0.05786639451980591,
0.005885934457182884,
0.0026579375844448805,
-0.05749712139368057,
0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
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} |
Didacticiel R : Créer des caractéristiques
de données
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans cette troisième des cinq parties du tutoriel, vous allez découvrir comment créer
des caractéristiques à partir de données brutes en utilisant une fon... | [
-0.008357279002666473,
0.004187928047031164,
-0.0109243867918849,
0.02060469426214695,
0.06126358360052109,
0.025268878787755966,
0.05499746650457382,
0.0409834049642086,
-0.03798629343509674,
-0.07380462437868118,
-0.005387214478105307,
-0.03136163577437401,
-0.04345693811774254,
0.011593... | {
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"total_pages": 6953
} |
de la création de modèles analytiques.
Dans ce jeu de données, les valeurs de distance sont basées sur la distance signalée au
compteur, et ne représentent pas nécessairement la distance géographique ou la
véritable distance parcourue. Ainsi, vous devrez calculer la distance directe entre les
Modifier une fonction pers... | [
0.004149037413299084,
0.013752754777669907,
-0.029195301234722137,
-0.025850320234894753,
0.04216224327683449,
0.04876330867409706,
0.027799274772405624,
0.031008508056402206,
-0.04351949319243431,
-0.03717545047402382,
0.01769431121647358,
0.0016694717342033982,
-0.06405126303434372,
-0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
lieux de prise en charge et de dépose, en utilisant les coordonnées disponibles dans le
dataset source « NYC Taxi ». Vous pouvez pour cela utiliser la formule de Haversine
dans une fonction Transact-SQL personnalisée.
Vous allez utiliser une fonction T-SQL personnalisée, fnCalculateDistance, pour calculer
la distance à... | [
-0.002783136209473014,
0.017802705988287926,
-0.0041570719331502914,
0.009136154316365719,
0.0810065045952797,
0.03710661455988884,
-0.027208710089325905,
0.04745723307132721,
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-... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La fonction est une fonction scalaire qui retourne une valeur de données
unique d’un type prédéfini.
Elle accepte des valeurs de latitude et de longitude comme entrées, obtenues
à partir des lieux de prise en charge et de dépose des passagers. La formule
de Haversine convertit les emplacements en radians et utilise ces... | [
-0.02163119800388813,
0.01578301377594471,
0.023434484377503395,
-0.019567839801311493,
0.06749311089515686,
0.025320932269096375,
0.001045628683641553,
0.0494934618473053,
-0.016260236501693726,
-0.0546887032687664,
-0.01368839293718338,
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-0.009... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Cette fonction table prend plusieurs colonnes comme entrées et retourne
une table avec plusieurs colonnes de caractéristiques.
Le rôle de cette fonction consiste à créer de nouvelles caractéristiques servant
à générer un modèle.
2. Pour vérifier que cette fonction fonctionne, utilisez-la pour calculer la distance
géogr... | [
-0.018840081989765167,
0.001677977736108005,
0.015377290546894073,
0.0008888642769306898,
0.07811852544546127,
0.024732820689678192,
0.012254123575985432,
0.05389701575040817,
-0.018534833565354347,
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0.0011594063835218549,
0.004782236646860838,
-0.04533694311976433,
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"total_pages": 6953
} |
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Yes
No | [
0.03601188212633133,
-0.008037752471864223,
0.019099706783890724,
0.029923146590590477,
0.04533195123076439,
0.03804007172584534,
0.0002794774773065001,
0.05272362008690834,
-0.012902290560305119,
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0.018670735880732536,
-0.053497593849897385,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Didacticiel R : Entraîner et enregistrer le
modèle
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la quatrième des cinq parties de notre tutoriel, vous découvrirez comment
entraîner un modèle Machine Learning à l’aide d’un script R. Vous entraînerez ... | [
0.01868409290909767,
-0.007461987901479006,
0.01352373231202364,
0.013057165779173374,
0.038641564548015594,
0.0012491416418924928,
0.06528683006763458,
0.002958520781248808,
-0.03181416913866997,
-0.03681069612503052,
-0.04760070890188217,
0.011771295219659805,
-0.04001226648688316,
0.007... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Toutefois, si les processus sont souvent répétés, notamment
pour entraîner à nouveau un modèle, il est plus facile d’encapsuler l’appel à
sp_execute_external_script dans une autre procédure stockée.
Créer et effectuer l’apprentissage d’un modèle à l’aide d’une procédure stockée
SQL
＂
Enregistrer le modèle formé dans u... | [
0.007664043921977282,
0.033918652683496475,
-0.004819460678845644,
0.002648655092343688,
0.07009387016296387,
0.03201967477798462,
0.023281440138816833,
0.0005216998979449272,
-0.028467664495110512,
-0.06208869814872742,
-0.019475683569908142,
0.015571583062410355,
-0.0630544051527977,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
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"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
1. Dans Management Studio, ouvrez une nouvelle fenêtre de requête.
2. Exécutez l’instruction suivante pour créer la procédure stockée RTrainLogitModel.
Cette procédure stockée définit les données d’entrée et utilise glm pour créer un
modèle de régression logistique.
SQL
Pour que des données soient disponibles pour le t... | [
-0.017757002264261246,
0.012141725048422813,
-0.002264000941067934,
0.013237439095973969,
0.07815974205732346,
0.008198286406695843,
0.04607570543885231,
0.04925132542848587,
-0.0168098583817482,
-0.06989029049873352,
-0.01707402989268303,
0.012281453236937523,
-0.07686354964971542,
0.0151... | {
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"total_pages": 6953
} |
Le script R appelle la fonction R glm pour créer le modèle de régression
logistique.
La variable binaire tipped est utilisée comme étiquette ou colonne de résultat
et le modèle est adapté à l’aide de ces colonnes de caractéristiques :
passenger_count, trip_distance, trip_time_in_secset direct_distance.
Le modèle entraî... | [
-0.02088295854628086,
0.0020787473767995834,
0.01818270795047283,
-0.006537948735058308,
0.04260550066828728,
0.03508635237812996,
0.047705911099910736,
0.03811799734830856,
-0.04331132024526596,
-0.03217564523220062,
-0.026054125279188156,
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-0.07177560031414032,
0.033... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5909,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4328",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Dans partie suivante de ce tutoriel, vous allez utiliser le modèle entraîné pour générer
des prédictions.
Dans cet article, vous découvrirez comment :
model name
----------... | [
0.01308088656514883,
0.029121777042746544,
-0.0003366907185409218,
0.015932966023683548,
0.06669119000434875,
0.029865138232707977,
0.024729358032345772,
0.04909819737076759,
-0.017788410186767578,
-0.0470084473490715,
-0.00185203121509403,
-0.0006935762357898057,
-0.056392014026641846,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5910,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4329",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Didacticiel R : Exécuter des prédictions
dans les procédures stockées SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la cinquième et dernière partie de ce tutoriel, vous apprendrez à rendre
opérationnel le modèle que vous avez formé et enregistré... | [
0.009174855425953865,
0.0142696937546134,
0.011796118691563606,
-0.0024741303641349077,
0.07123848050832748,
0.01999659091234207,
0.04277486726641655,
0.0316443145275116,
-0.043264199048280716,
-0.0749082863330841,
-0.008005266077816486,
-0.01854606159031391,
-0.06393144279718399,
0.006544... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5911,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4330",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
la quatrième partie, vous avez chargé les modules et appelé les fonctions
nécessaires pour créer et entraîner le modèle à l’aide d’une procédure stockée SQL
Server.
Créer et utiliser des procédures stockées pour le scoring par lots
＂
Créer et utiliser des procédures stockées pour le scoring d’une seule ligne
＂
Scoring ... | [
0.02484973892569542,
0.026915237307548523,
0.00639472296461463,
0.020113136619329453,
0.06463642418384552,
0.01517901849001646,
-0.014230228960514069,
0.012874127365648746,
-0.01762019470334053,
-0.044578030705451965,
-0.0002424222038825974,
0.0029667250346392393,
-0.05657947435975075,
-0.... | {
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"source": "4330",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La procédure stockée RPredict illustre la syntaxe de base pour le wrapping d’un appel
PREDICT dans une procédure stockée.
SQL
L’instruction SELECT obtient le modèle sérialisé à partir de la base de données et
stocke le modèle dans la variable R mod pour un traitement ultérieur en utilisant R.
Les nouveaux cas de scor... | [
-0.03279341384768486,
0.03193211928009987,
0.011241153813898563,
0.0022564611863344908,
0.06431006640195847,
0.029692528769373894,
0.011397846974432468,
0.0041905478574335575,
-0.05279480665922165,
-0.05167682468891144,
-0.007230016402900219,
0.000441750482423231,
-0.053073689341545105,
-0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Un scénario plus courant est celui où des prédictions sont générées pour plusieurs
observations en mode batch. Dans cette étape, nous allons voir comment fonctionne le
scoring par lot.
1. Commençons par nous procurer un jeu de données d’entrée plus petit sur lequel
travailler. Cette requête crée une liste « top 10 » de... | [
-0.040011871606111526,
0.008097431622445583,
0.010446397587656975,
0.000895595527254045,
0.07492204755544662,
-0.023396208882331848,
0.0298865158110857,
0.05139671266078949,
-0.011806519702076912,
-0.055590733885765076,
0.00333665800280869,
-0.0104981092736125,
-0.06553202122449875,
0.0123... | {
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"chunk_index": 5914,
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"service_name": "SQL Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
3. Fournissez le texte de requête dans une variable et transmettez-le en tant que
paramètre à la procédure stockée :
SQL
La procédure stockée retourne une série de valeurs représentant la prédiction pour
chacun des 10 principaux trajets. Cependant, les principaux trajets sont aussi des trajets
CREATE PROCEDURE [dbo].[R... | [
-0.03233981132507324,
0.032940011471509933,
-0.0018323988188058138,
0.021861495450139046,
0.05889945477247238,
0.028649576008319855,
0.039736177772283554,
0.04448376223444939,
-0.01799102872610092,
-0.07365509122610092,
-0.009655137546360493,
0.0035680443979799747,
-0.05809624493122101,
0.... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4333",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
dropoff_longitude
FROM nyctaxi_sample )a LEFT OUTER JOIN (SELECT medallion,
hack_license, pickup_datetime FROM nyctaxi_sample TABLESAMPLE (70
percent) REPEATABLE (98052))b ON a.medallion=b.medallion AND
a.hack_license=b.hack_license AND a.pickup_datetime=b.pickup_datetime
WHERE b.medallion is null'
-- Call the ... | [
0.006347048096358776,
-0.01337380614131689,
0.022064320743083954,
0.030873913317918777,
0.08888138085603714,
-0.01260541845113039,
0.049061018973588943,
0.0033866828307509422,
0.016596101224422455,
-0.03269437700510025,
0.01634039729833603,
-0.009610203094780445,
-0.07695040851831436,
0.00... | {
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"chunk_index": 5916,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4333",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
à passager unique relativement courts, pour lesquels le chauffeur a peu de chances de
recevoir un pourboire.
Parfois, vous souhaitez transmettre plusieurs valeurs d’entrée et obtenir une seule
prédiction à partir de ces valeurs. Par exemple, vous pouvez configurer une feuille de
calcul Excel, une application web ou un ... | [
0.004545787815004587,
0.011325397528707981,
0.014121166430413723,
-0.019467685371637344,
0.06914687156677246,
0.026343951001763344,
0.027657995000481606,
0.01831972785294056,
-0.0471559539437294,
-0.0651850700378418,
0.022535471245646477,
-0.019471442326903343,
-0.039908744394779205,
0.010... | {
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"chunk_index": 5917,
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4334",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
par exemple 0,5 ou 0,7. Cette étape n’est pas incluse dans la
procédure stockée, mais elle est facile à implémenter.
Scoring sur une ligne de plusieurs entrées
CREATE PROCEDURE [dbo].[RPredictSingleRow] @model varchar(50),
@passenger_count int = 0, @trip_distance float = 0, @trip_time_in_secs
int = 0, @pickup_latitud... | [
-0.010197548195719719,
0.035461585968732834,
0.008539298549294472,
-0.00866980291903019,
0.0841415598988533,
0.013392352499067783,
0.022828442975878716,
0.01900971494615078,
-0.02242533303797245,
-0.07655449956655502,
0.0011564737651497126,
-0.012782282195985317,
-0.049572110176086426,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5918,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4334",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
2. Essayez-la en fournissant les valeurs manuellement.
Ouvrez une nouvelle fenêtre Requête et appelez la procédure stockée en
fournissant des valeurs pour chacun des paramètres. Les paramètres représentent
les colonnes des caractéristiques utilisées par le modèle et sont obligatoires.
SQL
Vous pouvez aussi utiliser cet... | [
-0.03530237451195717,
0.025425806641578674,
-0.00025789637584239244,
0.005067917983978987,
0.04784727469086647,
0.03489570692181587,
0.01397496834397316,
0.06000938639044762,
-0.029182692989706993,
-0.07872846722602844,
-0.007238219026476145,
-0.020287886261940002,
-0.046573832631111145,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5919,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": true,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4335",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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3. Les résultats indiquent que la probabilité de recevoir un pourboire est faible (zéro)
sur ces 10 principaux trajets, qui sont tous des trajets à passager unique sur une
distance relativement c... | [
0.01463756337761879,
0.02572195790708065,
0.016200629994273186,
0.012552273459732533,
0.06552638858556747,
0.01327571365982294,
0.0228092260658741,
0.05281884968280792,
-0.02171781286597252,
-0.04498862475156784,
-0.005670745857059956,
-0.02088737115263939,
-0.047181494534015656,
-0.002517... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5920,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4336",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Création d’histogrammes en Python
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Cet article explique comment représenter des données sous forme graphique à l’aide du
package Python Pandas hist()
. Une base de données SQL est la source utilisée pour
visualiser les interv... | [
0.039323557168245316,
0.021116314455866814,
-0.01699364185333252,
0.05129678174853325,
0.0689043253660202,
0.03540471941232681,
0.01110302098095417,
0.03948957473039627,
0.0007173310732468963,
-0.07210883498191833,
-0.023255448788404465,
-0.05068579688668251,
-0.08184263110160828,
0.022528... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5921,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4337",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
matplotlib
Pour installer ces packages :
1. Dans votre notebook Azure Data Studio, sélectionnez Gérer les packages.
2. Dans le volet Gérer les packages, sélectionnez l’onglet Ajouter nouveau.
3. Pour chacun des packages suivants, entrez le nom du package, sélectionnez
Rechercher, puis Installer.
Les données distribuées... | [
0.013310862705111504,
0.015239177271723747,
-0.034686438739299774,
0.05533222854137421,
0.044273391366004944,
0.017489882186055183,
-0.0010021098423749208,
0.03791633993387222,
-0.023077676072716713,
-0.06953407824039459,
-0.04616517573595047,
-0.05466652661561966,
-0.06427833437919617,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5922,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4338",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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L’affichage présente la distribution de l’âge des clients dans la table FactInternetSales .
sql = "SELECT DATEDIFF(year, c.BirthDate, GETDATE()) AS Age FROM [dbo].
[FactInternetSales] s INNER JOI... | [
0.007437008898705244,
0.013503971509635448,
0.02608209289610386,
0.01154907327145338,
0.06169462203979492,
0.0288515817373991,
0.00564900366589427,
0.04385899379849434,
-0.005767254624515772,
-0.025362174957990646,
0.010050672106444836,
0.016089441254734993,
-0.05444302037358284,
0.0241189... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5923,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4339",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Insertion de données à partir d’une
table SQL dans une trame de données
Python Pandas
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Cet article explique comment insérer des données SQL dans une trame de données
Pandas
à l’aide du package pyodbc en Python. Les lignes et... | [
0.02095235139131546,
0.016329370439052582,
-0.010203097015619278,
0.07179085910320282,
0.09158696979284286,
0.004235618747770786,
0.038156282156705856,
0.055837541818618774,
-0.012670191004872322,
-0.04501250013709068,
-0.03767909109592438,
-0.050161391496658325,
-0.07077628374099731,
0.02... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5924,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4340",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
pyodbc
pandas
Pour installer ces packages :
1. Dans votre notebook Azure Data Studio, sélectionnez Gérer les packages.
2. Dans le volet Gérer les packages, sélectionnez l’onglet Ajouter nouveau.
3. Pour chacun des packages suivants, entrez le nom du package, cliquez sur
Rechercher, puis cliquez sur Installer.
Utilisez ... | [
-0.008012705482542515,
0.02085057459771633,
-0.047679271548986435,
0.06070785969495773,
0.08164504170417786,
0.025321923196315765,
-0.011394580826163292,
0.06029574200510979,
0.017917659133672714,
-0.06408505886793137,
-0.03584569692611694,
-0.03703436627984047,
-0.08815976977348328,
0.001... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5925,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4341",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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La commande print du script précédent affiche les lignes de données de la trame de
données pandas df .
text
Insertion d’une trame de données Python dans SQL
CountryRegionCode Nam... | [
0.020550759509205818,
0.03897653520107269,
0.0013626241125166416,
0.025868358090519905,
0.06672219187021255,
0.029043110087513924,
0.007419281173497438,
0.06857699155807495,
-0.030559562146663666,
-0.03368273749947548,
-0.02673112042248249,
-0.02960418164730072,
-0.056868959218263626,
-0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5926,
"contains_sku": false,
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} |
Insertion d’une trame de données
Python dans une table SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Cet article explique comment insérer une trame de données Pandas
dans une base de
données SQL à l’aide du package pyodbc en Python.
Azure SQL Managed Instance
SQL S... | [
0.02106969803571701,
0.018014078959822655,
-0.0035986267030239105,
0.056513965129852295,
0.09005105495452881,
-0.020208805799484253,
0.034934207797050476,
0.06891646236181259,
-0.0075905583798885345,
-0.0624752938747406,
-0.03429107740521431,
-0.03137750178575516,
-0.08381935209035873,
0.0... | {
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} |
4. Pour chacun des packages suivants, entrez le nom du package, cliquez sur
Rechercher, puis cliquez sur Installer.
pyodbc
pandas
Copiez le texte suivant et enregistrez-le dans un fichier nommé department.csv .
text
1. Procédez comme indiqué à la section Se connecter à un serveur SQL Server pour
vous connecter à la bas... | [
-0.00397513248026371,
0.033848460763692856,
-0.043737512081861496,
0.04939551278948784,
0.07485664635896683,
0.0066098421812057495,
-0.030006516724824905,
0.058061450719833374,
-0.017057515680789948,
-0.04588085785508156,
-0.026001479476690292,
-0.020904581993818283,
-0.06606903672218323,
... | {
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"total_pages": 6953
} |
Utilisez le package Python pandas pour créer un dataframe, chargez le fichier CSV, puis
chargez le dataframe dans la nouvelle table SQL, HumanResources.DepartmentTest.
1. Se connecter au noyau Python 3.
2. Collez le code suivant dans une cellule de code, en mettant à jour le code avec les
valeurs correctes pour server... | [
0.01767733134329319,
0.03049207478761673,
-0.04596555605530739,
0.04677071422338486,
0.07838846743106842,
-0.00008566797623643652,
-0.029035747051239014,
0.06066581606864929,
0.014141063205897808,
-0.0770038589835167,
-0.018339863047003746,
-0.05901341885328293,
-0.06921364367008209,
-0.00... | {
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"total_pages": 6953
} |
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SQL
Résultats
Bash
Création d’un histogramme pour l’exploration de données avec Python
SELECT count(*) from HumanResources.DepartmentTest;
(No column name)
16
Étapes suivantes
Yes
No | [
0.00581092294305563,
0.014839681796729565,
-0.0030047816690057516,
0.0016460046172142029,
0.05492888018488884,
0.03290719911456108,
0.011021854355931282,
0.044887643307447433,
-0.030797332525253296,
-0.04046423360705376,
-0.013370104134082794,
0.020492248237133026,
-0.056006480008363724,
0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Mappages de types de données entre
Python et SQL Server
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Cet article liste les types de données pris en charge, ainsi que les conversions de types
de données exécutées, lors de l’utilisation de la fonctionnal... | [
0.005053939763456583,
0.006057302001863718,
-0.012464807368814945,
0.02002139389514923,
0.06449279189109802,
0.04045131802558899,
0.043764907866716385,
0.049291886389255524,
-0.0014248740626499057,
-0.044833891093730927,
-0.012915769591927528,
-0.028056016191840172,
-0.06775765866041183,
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"total_pages": 6953
} |
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Type SQL
Type
Python
Description
float
float64
nchar
str
nvarchar
str
nvarchar(max)
str
real
float64
smalldatetime
datetime
smallint
int32
tinyint
int32
uniqueidentifier
str
varbinary
bytes
varbi... | [
0.010439928621053696,
0.013371825218200684,
0.018745310604572296,
0.022817112505435944,
0.03518224135041237,
0.02511667087674141,
0.01634165085852146,
0.053441934287548065,
-0.03229142725467682,
-0.04671718180179596,
-0.030316220596432686,
-0.028543714433908463,
-0.05809185281395912,
0.019... | {
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} |
Mappages de types de données entre R
et SQL Server
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Cet article liste les types de données pris en charge, ainsi que les conversions de types
de données exécutées, lors de l’utilisation de la fonctionnalité d... | [
-0.007636646274477243,
0.019428689032793045,
0.010668288916349411,
0.03469793125987053,
0.05906842276453972,
0.03029981441795826,
0.05620069056749344,
-0.01812301203608513,
-0.01999075338244438,
-0.028057105839252472,
-0.023408550769090652,
-0.0028388099744915962,
-0.05370612442493439,
-0.... | {
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"total_pages": 6953
} |
type de données compatible. Toutefois, la plupart du
temps, une conversion exacte ne peut pas être effectuée automatiquement et une
erreur est renvoyée, telle que « Unhandled SQL data type ».
Cette section répertorie les conversions implicites fournies et les types de données non
pris en charge. Des conseils sont fourn... | [
-0.01809539832174778,
0.03711444139480591,
0.0037671434693038464,
0.02515576034784317,
0.066628098487854,
0.01616578735411167,
0.03317176550626755,
0.030748145654797554,
-0.010262222960591316,
-0.03887267783284187,
0.0032353822607547045,
-0.0045455037616193295,
-0.05450989678502083,
-0.008... | {
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"total_pages": 6953
} |
Le tableau suivant présente les modifications de types de données et de valeurs lorsque
des données de SQL Server sont utilisées dans un script R et retournées à SQL Server.
Type SQL
Classe R
Type RESULT
SET
Commentaires
bigint
numeric
float
L’exécution d’un script R avec
sp_execute_external_script autorise les
donnée... | [
-0.01580314338207245,
0.03376203030347824,
0.010712919756770134,
0.006392563693225384,
0.035202473402023315,
0.025818683207035065,
0.025074586272239685,
0.007896145805716515,
-0.027958720922470093,
-0.023510396480560303,
0.0051793851889669895,
-0.0057297078892588615,
-0.04971366748213768,
... | {
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"total_pages": 6953
} |
Type SQL
Classe R
Type RESULT
SET
Commentaires
float
numeric
float
int
integer
int
money
numeric
float
L’exécution d’un script R avec
sp_execute_external_script autorise les
données d’entrée de type monnaie. Toutefois,
étant donné qu’elles sont converties dans le
type numérique de R, elles subissent une perte
de préci... | [
0.002137030940502882,
0.011622700840234756,
0.021578753367066383,
-0.003863148158416152,
0.024731792509555817,
0.05789906531572342,
0.025362610816955566,
-0.014135667122900486,
-0.03292420133948326,
-0.01986987702548504,
0.015016568824648857,
0.007231081835925579,
-0.05065049231052399,
0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Type SQL
Classe R
Type RESULT
SET
Commentaires
varchar(n)
n <= 8000
character
varchar(max)
La trame de données d’entrée (input_data_1)
est créée sans définir explicitement un
paramètre stringsAsFactors. Ainsi, le type de la
colonne dépend de default.stringsAsFactors() en
R.
Parmi les catégories de types de données pris... | [
-0.01950870081782341,
0.02218325063586235,
0.017049305140972137,
0.01673285849392414,
0.026733946055173874,
0.05484224855899811,
0.04312732443213463,
0.0283205583691597,
-0.025312384590506554,
-0.0248408243060112,
-0.03265469893813133,
0.007130044046789408,
-0.054043080657720566,
0.0089335... | {
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"source": "4352",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Microsoft SQL Server 2016 et les versions ultérieures apportent des améliorations aux
conversions des types de données et à plusieurs autres opérations. Ils offrent une plus
grande précision lors de l’utilisation de types à virgule flottante, ainsi que des
modifications mineures des opérations sur les types datetime cl... | [
-0.0016281307907775044,
0.029597926884889603,
0.008921699598431587,
-0.01097860373556614,
0.06062677130103111,
0.017773093655705452,
0.04895154386758804,
0.007848936133086681,
-0.042011041194200516,
-0.029133817180991173,
-0.01115362998098135,
-0.016189975664019585,
-0.05058307573199272,
0... | {
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"total_pages": 6953
} |
pour l’audit, ou
les informations de lignage créées par le processus ETL.
Notez que la conservation des colonnes inutiles peut réduire considérablement les
performances du code R, surtout si des colonnes de cardinalité élevée sont utilisées
comme facteurs. Par conséquent, nous vous recommandons d’utiliser les procédure... | [
-0.006123362574726343,
0.033590659499168396,
-0.007140388712286949,
-0.0036600944586098194,
0.06853732466697693,
0.0034038068260997534,
0.038314759731292725,
0.03363236412405968,
-0.022798839956521988,
-0.03692251443862915,
-0.01638144440948963,
0.00025932188145816326,
-0.04653964936733246,
... | {
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"total_pages": 6953
} |
L’exemple suivant montre comment les données sont transformées lors de la boucle
entre SQL Server et R.
La requête extrait une série de valeurs d’une table SQL Server et utilise la procédure
stockée sp_execute_external_script pour générer les valeurs avec le runtime R.
SQL
Résultats
２ Avertissement
Si vous utilisez rxD... | [
-0.024217069149017334,
0.04445262253284454,
0.01566832885146141,
0.011369564570486546,
0.03976394608616829,
0.0024525916669517756,
0.030750848352909088,
0.014224091544747353,
-0.043950971215963364,
-0.04336850717663765,
-0.006325623951852322,
0.025113936513662338,
-0.048222001641988754,
-0... | {
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"total_pages": 6953
} |
Ligne n°
C1
C2
C3
C4
1
1
Hello
6e225611-4b58-4995-a0a5-554d19012ef1
4
2
-11
world
6732ea46-2d5d-430b-8ao1-86e7f3351c3e
2
Notez l’utilisation de la fonction str dans R pour obtenir le schéma des données de
sortie. Cette fonction retourne les informations suivantes :
Output
Vous pouvez voir que les conversions de types ... | [
-0.03966156393289566,
0.03852261230349541,
0.01948561519384384,
0.003309197723865509,
0.025219323113560677,
0.034843675792217255,
0.02307398058474064,
0.020919417962431908,
-0.024936363101005554,
-0.038286708295345306,
-0.002119856420904398,
-0.010818316601216793,
-0.042625993490219116,
0.... | {
"azure_component": "storage",
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"total_pages": 6953
} |
représentés sous forme de chaînes.
Colonne C4. La colonne contient des valeurs générées par le script R et non
présentes dans les données d’origine.
'data.frame':2 obs. of 4 variables:
$ c1: int 1 -11
$ c2: Factor w/ 2 levels "Hello","world": 1 2
$ c3: Factor w/ 2 levels "6732EA46-2D5D-430B-8A01-86E7F3351C3E",..: ... | [
-0.014672358520328999,
0.042735446244478226,
0.0013012527488172054,
0.008854391053318977,
0.023555265739560127,
0.06190631911158562,
0.004738046322017908,
0.013153924606740475,
-0.022515852004289627,
-0.02824290283024311,
0.021907566115260124,
-0.016260413452982903,
-0.03634528070688248,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5942,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4355",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
L’exemple suivant montre comment vous pouvez utiliser le code R pour vérifier les types
de colonnes non valides. La requête extrait le schéma d’une table spécifiée à l’aide des
vues système SQL S... | [
0.03386565297842026,
0.026698043569922447,
-0.0012740726815536618,
0.03145003318786621,
0.04601997137069702,
0.014292600564658642,
0.02854745276272297,
0.04359905794262886,
-0.026820015162229538,
-0.051403459161520004,
-0.015127523802220821,
-0.0053921910002827644,
-0.06844989210367203,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5943,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
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"source": "4356",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Tutoriel Python : Déployer un modèle de
régression linéaire avec le Machine
Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la quatrième partie de cette série de quatre tutoriels, vous allez déployer un
modèle de régression linéaire déve... | [
0.018855562433600426,
-0.02915862947702408,
-0.025764383375644684,
0.010015306994318962,
0.0635695606470108,
0.049262501299381256,
0.04629737511277199,
0.03165994584560394,
-0.03144662082195282,
-0.05173170566558838,
-0.027688076719641685,
-0.004046265967190266,
-0.07716146111488342,
0.047... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5944,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4357",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Exécutez l’instruction T-SQL suivante dans Azure Data Studio pour créer la procédure
stockée afin de former le modèle.
SQL
Créez une table dans la base de données TutorialDB, puis enregistrez le modèle dans la
table.
-- Stored procedure that trains and generates a Python model using the
rental_data and a linear regres... | [
-0.0023502286057919264,
0.022237524390220642,
-0.04041939973831177,
0.015349931083619595,
0.09203416854143143,
0.020908020436763763,
0.018097884953022003,
0.0479985773563385,
-0.01421990804374218,
-0.06948400288820267,
-0.03861413523554802,
-0.024116715416312218,
-0.08367370814085007,
0.04... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5945,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4358",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
1. Exécutez l’instruction T-SQL suivante dans Azure Data Studio pour créer une table
appelée dbo.rental_py_models qui est utilisée pour stocker le modèle.
SQL
2. Enregistrez le modèle dans la table sous la forme d’un objet binaire, avec le nom
du modèle linear_model.
SQL
1. Créez une procédure stockée py_predict_rental... | [
0.009004167281091213,
0.02339125983417034,
-0.03669964522123337,
0.0004286847251933068,
0.09000733494758606,
0.020284384489059448,
0.02611890435218811,
0.0444902740418911,
-0.004590021912008524,
-0.0778147429227829,
-0.05632412061095238,
-0.014104305766522884,
-0.06802479177713394,
0.03815... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5946,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
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"source": "4359",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
2. Créez une table pour stocker les prédictions.
SQL
# Import the scikit-learn function to compute error.
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pickle
import pandas
rental_model = pickle.loads(py_model)
df = rental_score_data
# Get all the columns from the dataframe.
columns = df.columns.tolist()
# Vari... | [
-0.014554225839674473,
0.030022064223885536,
-0.022122282534837723,
0.01417786255478859,
0.08889250457286835,
0.035284481942653656,
0.025967983528971672,
0.04192767292261124,
-0.0349876694381237,
-0.055083416402339935,
-0.020107103511691093,
-0.025715777650475502,
-0.07151532918214798,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5947,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4360",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
3. Exécuter la procédure stockée pour prédire le nombre de loyers
SQL
Vous devez obtenir des résultats similaires à ce qui suit :
Vous avez correctement créé, entraîné et déployé un modèle. Vous avez ensuite utilisé
ce modèle dans une procédure stockée pour prédire des valeurs en fonction de
nouvelles données.
Dans la ... | [
-0.014105531387031078,
0.03403680399060249,
-0.017734194174408913,
0.0017040872480720282,
0.08712547272443771,
0.04474564641714096,
0.024534331634640694,
0.020082097500562668,
-0.04101504012942314,
-0.0698179081082344,
-0.02740747667849064,
0.01493593119084835,
-0.06370297819375992,
0.0119... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5948,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4361",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Exécuter le modèle avec de nouvelles données
Pour en savoir plus sur l’utilisation de Python avec le Machine Learning SQL, consultez :
Didacticiels Python
Yes
No | [
0.03949636220932007,
-0.0008043989073485136,
-0.005131230689585209,
0.021918905898928642,
0.06009389087557793,
0.03833480551838875,
0.019416948780417442,
0.05240171030163765,
-0.023302927613258362,
-0.04298267513513565,
-0.030304815620183945,
0.009996900334954262,
-0.0715559720993042,
0.00... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5949,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4362",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Modifier du code R/Python à exécuter
dans des instances SQL Server (en base
de données)
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL Managed
Instance
Cet article fournit des instructions générales sur la façon de modifier du code R ou
Python pour qu’il s’exécute sous la... | [
0.030042901635169983,
0.0020940410904586315,
0.008718357421457767,
-0.001288988976739347,
0.0660799890756607,
0.04032781720161438,
0.036227885633707047,
0.018362443894147873,
-0.037162382155656815,
-0.055316261947155,
-0.03937477245926857,
-0.006483055651187897,
-0.061589594930410385,
0.00... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5950,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4363",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
sources de données en dehors de SQL
Server, telles que des feuilles de calcul Excel, des fichiers sur des partages et
d’autres bases de données.
Vous voulez paramétrer la procédure stockée et exécuter le code dans le
paramètre @script de sp_execute_external_script.
Votre solution d’origine comprend plusieurs étapes qui... | [
0.00476663326844573,
0.056282464414834976,
-0.016613712534308434,
0.010578509420156479,
0.06725025922060013,
0.024969449266791344,
-0.00008057801460381597,
0.017861878499388695,
-0.02771172486245632,
-0.07855304330587387,
-0.015736566856503487,
0.003281909041106701,
-0.06252028048038483,
-... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5951,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4363",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Déterminez les packages nécessaires et assurez-vous qu’ils fonctionnent sur SQL
Server.
Installez les packages à l’avance, dans la bibliothèque de packages par défaut
utilisée par Machine Learning Services. Les bibliothèques utilisateur ne sont pas
prises en charge.
Si vous envisagez d’incorporer votre code dans sp_exe... | [
0.002628851681947708,
0.016731547191739082,
-0.004230415914207697,
0.011986250057816505,
0.05011085048317909,
0.035718925297260284,
0.031141873449087143,
-0.0015289776492863894,
-0.029781263321638107,
-0.044840749353170395,
-0.03427889943122864,
0.0249014999717474,
-0.04244379326701164,
-0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5952,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4364",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour explorer plus en détail les mappages de types de données entre R/Python et
SQL Server, consultez les articles suivants :
Mappages de types de données entre R et SQL Server
Mappages de types de données entre Python et SQL Server
Examinez les types de données utilisés dans votre code R/Python, puis effectuez les
opé... | [
0.0037555580493062735,
0.002719668671488762,
-0.015850260853767395,
-0.009262681007385254,
0.04750724136829376,
0.017084868624806404,
0.033122412860393524,
0.022845374420285225,
-0.030664555728435516,
-0.034383416175842285,
-0.04958510771393776,
-0.006037273444235325,
-0.06028614565730095,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5953,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4365",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
d’une procédure stockée. Même si
cette dernière opération demande plus, elle peut améliorer les performances et la
sécurité des données.
Dans la mesure du possible, définissez vos données d’entrée principales en tant
que requête SQL afin d’éviter le déplacement des données.
Lors de l’exécution de code dans une procédur... | [
-0.015747791156172752,
0.006976034492254257,
-0.01069708727300167,
0.0011907531879842281,
0.07514271140098572,
0.06490451097488403,
0.019083799794316292,
0.024922827258706093,
-0.02718900889158249,
-0.05647702515125275,
-0.01954422891139984,
-0.0011698452290147543,
-0.03779655694961548,
-0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5954,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4365",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Par exemple, l’entrée scalaire suivante @model_name contient le nom du modèle, qui
est également modifié ultérieurement par le script R et généré dans sa propre
colonne dans les résultats :
SQL
Toutes les variables que vous passez comme paramètres de la procédure stockée
sp_execute_external_script doivent être mappées... | [
-0.03296416625380516,
0.04827418178319931,
-0.007275179959833622,
-0.027212895452976227,
0.03382662311196327,
0.029163863509893417,
0.027973344549536705,
0.000019608147340477444,
-0.027343768626451492,
-0.0557597316801548,
-0.007798339240252972,
0.035382553935050964,
-0.053910162299871445,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5955,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4366",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
"Model name from R script"
OutputDataSet <- data.frame(InputDataSet$c1, model_name)'
, @input_data_1 = N'SELECT 1 AS c1'
, @params = N'@model_name nvarchar(50) OUTPUT'
, @model_name = @local_model_name OUTPUT;
-- optionally, examine the new value for the local variable:
SELECT @local_model_name;
formula <- ArrD... | [
-0.03251476585865021,
0.047497816383838654,
-0.0067307837307453156,
-0.0030997763387858868,
0.031418852508068085,
0.013707011938095093,
0.03755916655063629,
-0.017932843416929245,
0.013043009676039219,
-0.028108226135373116,
0.007701375056058168,
0.038926318287849426,
-0.06605369597673416,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5956,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4366",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Le schéma de sortie est également nécessaire si le script utilise l’argument
@parallel=1 . Cela s’explique par le fait que plusieurs processus peuvent être créés
par SQL Server pour exécuter la requête en parallèle et collecter les résultats à la
fin. Le schéma de sortie doit donc être préparé avant la création des pro... | [
-0.011161035858094692,
0.026345714926719666,
-0.034324176609516144,
0.019358079880475998,
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entraînez des modèles à l’aide d’algorithmes qui
nécessitent la lecture de toutes les données, ou si vous avez besoin de créer des
agrégats.
Examinez votre code pour déterminer si certaines étapes peuvent être effectuées
séparément, ou de manière plus efficace, à l’aide d’un appel de procédure stockée
distinct. Par exe... | [
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tables à mémoire optimisée ou, si vous disposez de l’édition Enterprise, Resource
Governor.
Si vous utilisez R, remplacez, si possible, les fonctions R classiques par des
fonctions RevoScaleR qui prennent en charge l’exécution distribuée. Pour plus
d’informations, consultez Comparaison des fonctions R de base et RevoSc... | [
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Pour plus d’informations et d’exemples, consultez sqlrutils (SQL).
Tirez parti des outils T-SQL et des processus ETL. Procédez à l’ingénierie des
fonctionnalités, à l’extraction des fonctionnalités et au nettoyage des données à
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Quand vous travaillez dans un environnement de développement dédié, vous
pouvez extraire des données sur votre ordinateur, les analysez de manière itérative,
puis écrivez ou affichez les résultat... | [
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} |
Convertir du code R en procédure stockée
à l’aide de sqlrutils
02/01/2025
Cet article décrit les étapes de l’utilisation du package sqlrutils pour convertir votre code R en
procédure stockée T-SQL. Pour de meilleurs résultats, vous devrez peut-être modifier un peu
votre code pour être sûr que toutes les entrées peuvent... | [
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} |
Une trame de données contenant les types de données pris en charge. Tous les objets
dans la trame de données doivent utiliser l’un des types de données pris en charge.
Une liste nommée contenant au plus une trame de données. Tous les membres de la liste
doivent utiliser l’un des types de données pris en charge.
Une val... | [
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} |
de données
directement, sans l’encapsuler au préalable dans une liste, vous pouvez ignorer cette étape.
Vous pouvez également ignorer cette étape si votre fonction retourne la valeur NULL.
Lors de la conversion d’une liste ou de l’obtention d’un élément particulier d’une liste,
choisissez l’une des fonctions suivantes ... | [
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} |
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