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09/24/2010

Lektion 4: Erstellen von Zeitreihenvorhersagen mit DMX

In dieser und in der folgenden Lektion erstellen Sie unter Verwendung von Data Mining-Erweiterungen (DMX; Data Mining Extensions) verschiedene Vorhersagetypen auf Basis der Zeitreihenmodelle, die Sie in Lektion 1: Erstellen eines Miningmodells und einer Miningstruktur für eine Zeitreihe und Lektion 2: Hinzufügen von Miningmodellen zur Zeitreihen-Miningstruktur erstellt haben.

Ein Zeitreihenmodell bietet zahlreiche Optionen im Hinblick auf Vorhersagen:

Verwendung vorhandener Muster im Miningmodell mit bestehenden Daten
Verwendung vorhandener Muster im Miningmodell mit neuen Daten
Aufnahme neuer Daten in das Modell oder Aktualisierung des Modells

Nachfolgend finden Sie eine Zusammenfassung der Syntax für diese Vorhersagetypen:

Zeitreihenvorhersage (Standard)
Mit PredictTimeSeries (DMX) können Sie die angegebene Anzahl der Vorhersagen aus dem trainierten Miningmodell zurückgeben.

Ein Beispiel hierzu finden Sie unter PredictTimeSeries (DMX) oder unter Abfragen eines Zeitreihenmodells (Analysis Services - Data Mining).
EXTEND_MODEL_CASES
Mit PredictTimeSeries (DMX) und dem EXTEND_MODEL_CASES-Argument können Sie neue Daten hinzufügen, die Reihe erweitern und Vorhersagen auf Basis des aktualisierten Miningmodells erstellen.

Dieses Lernprogramm enthält ein Beispiel zur Verwendung des EXTEND_MODEL_CASES-Arguments.
REPLACE_MODEL_CASES
Mit PredictTimeSeries (DMX) und dem REPLACE_MODEL_CASES-Argument können Sie die ursprünglichen Daten durch neue Datenreihen ersetzen und Vorhersagen erstellen, die auf der Anwendung der Muster im Miningmodell auf die neuen Datenreihen basieren.

Ein Beispiel für die Verwendung des REPLACE_MODEL_CASES-Arguments finden Sie unter Lektion 2: Erstellen eines Forecasting-Szenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene).

Lektionsaufgaben

Im Rahmen dieser Lektion führen Sie die folgenden Aufgaben aus:

Erstellen einer Abfrage zum Abrufen der Standardvorhersagen auf Basis vorhandener Daten

In der folgenden Lektion führen Sie die nachstehenden verwandten Aufgaben aus:

Erstellen einer Abfrage zur Bereitstellung neuer Daten sowie zum Abrufen aktualisierter Vorhersagen

Sie können Abfragen sowohl manuell mit DMX als auch mit dem Generator für Vorhersageabfragen in Business Intelligence Development Studio erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden vom Generator für Vorhersageabfragen zum Erstellen von DMX-Vorhersageabfragen oder Vorgehensweisen zur Miningmodellvorhersage-Registerkarte.

Einfache Vorhersageabfragen für Zeitreihen

Der erste Schritt besteht darin, mit der SELECT FROM-Anweisung und der PredictTimeSeries-Funktion Zeitreihenvorhersagen zu erstellen. Zeitreihenmodelle unterstützen eine vereinfachte Syntax zum Erstellen von Vorhersagen. Sie müssen lediglich angeben, wie viele Vorhersagen erstellt werden sollen; eine Bereitstellung von Eingaben ist nicht erforderlich. Die folgende Zeile stellt ein allgemeines Beispiel für die verwendete Anweisung dar:

SELECT <select list> 
FROM [<mining model name>] 
WHERE [<criteria>]

Die Auswahlliste kann Spalten aus dem Modell enthalten, beispielsweise den Namen der Produktlinie, für die Vorhersagen erstellt werden, oder spezifische Vorhersagefunktionen für Zeitreihen-Miningmodelle, beispielsweise Lag (DMX) oder PredictTimeSeries (DMX).

So erstellen Sie eine einfache Vorhersageabfrage für Zeitreihen

Klicken Sie im Objekt-Explorer mit der rechten Maustaste auf die Instanz von Analysis Services, zeigen Sie auf Neue Abfrage, und klicken Sie dann auf DMX.

Der Abfrage-Editor wird mit einer neuen leeren Abfrage geöffnet.
Kopieren Sie das allgemeine Beispiel der Anweisung in die leere Abfrage.
Ersetzen Sie Folgendes:
```
<select list> 
```
durch:
```
[Forecasting_MIXED].[ModelRegion],
PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty,
PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmt
```
In der ersten Zeile wird ein Wert vom Miningmodell abgerufen, der die Reihe identifiziert.

In der zweiten und dritten Zeile wird die PredictTimeSeries-Funktion verwendet. In jeder Zeile wird ein anderes Attribut vorhergesagt: [Quantity] oder [Amount]. Die Zahlen hinter den Namen der vorhersagbaren Attribute geben die Anzahl der Zeitschritte an, die vorhergesagt werden sollen.

Mit der AS-Klausel wird ein Name für die Spalte bereitgestellt, die von der jeweiligen Vorhersagefunktion zurückgegeben wird. Wenn Sie keinen Alias angeben, werden beide Spalten standardmäßig mit der Bezeichnung Expression zurückgegeben.
Ersetzen Sie Folgendes:
```
[<mining model>] 
```
durch:
```
[Forecasting_MIXED]
```

Ersetzen Sie Folgendes:

WHERE [criteria>]

durch:

WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR
[ModelRegion] = 'M200 Pacific'

Die gesamte Anweisung sollte wie folgt aussehen:

SELECT
[Forecasting_MIXED].[ModelRegion],
PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty,
PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmt
FROM 
[Forecasting_MIXED]
WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR
[ModelRegion] = 'M200 Pacific'

Klicken Sie im Menü Datei auf DMXQuery1.dmx speichern unter.
Wechseln Sie im Dialogfeld Speichern unter in den entsprechenden Ordner, und geben Sie der Datei den Namen SimpleTimeSeriesPrediction.dmx.
Klicken Sie auf der Symbolleiste auf die Schaltfläche Ausführen.

Nach Ausführung der Abfrage werden 6 Vorhersagen für jede der zwei Kombinationen aus Produkt und Region in der WHERE-Klausel zurückgegeben.

In der nächsten Lektion erstellen Sie eine Abfrage, mit der neue Daten für das Modell bereitgestellt werden. Außerdem vergleichen Sie die Ergebnisse dieser Vorhersage mit der Vorhersage, die Sie gerade erstellt haben.