Analyse numérique et business intelligence

Ce document explorera certaines forces de la plateforme .NET concernant l'analyse numérique. De nombreuses astuces pour augmenter les performances des applications .NET seront présentées. De plus, comme il est développé ou adapté au cadre d'application .NET des programmes qui nécessitent des algorithmes mathématiques et statistiques, il existe un besoin naturel pour des bibliothèques numériques issues de tierces parties. La bibliothèque numérique IMSL® C# sera une pièce clef d'une telle mise en ouvre par de nombreux utilisateurs. Plusieurs caractéristiques de cette bibliothèque qui permettent l'utilisation du cadre d'application .NET pour l'analyse avancée seront démontrées.

Cet article explore en détail la modélisation analytique et le déploiement en environnement de production d'applications d'analyse et explique dans quelles mesures ces étapes sont fondamentalement différentes en termes de pré-requis, d'objectifs et de choix d'outils. Les pré-requis concernant l'élaboration du prototype sont calqués sur les fonctionnalités du langage dynamique Python.

Cette publication technique est destinée aux développeurs Microsoft intéressés par l'intégration d'algorithmes de data mining de tierces parties dans les services d'analyse Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS). Elle fournira un aperçu de haut niveau de l'architecture SSAS et de son environnement de développement plug-in managé, et elle démontrera le développement d'un plug-in pour un algorithme cluster K-means pour une bibliothèque numérique IMSL® C# avec des exemples de codes.