Examinar un modelo usando el Visor de serie temporal de Microsoft

Artículo
07/30/2013

El Visor de series temporales de Microsoft de Microsoft SQL Server Analysis Services muestra los modelos de minería de datos que se generan con el algoritmo de serie temporal de Microsoft. Este algoritmo de Microsoft es un algoritmo de regresión que crea modelos de minería de datos para predecir columnas continuas como las ventas de productos, en un escenario de previsión. Estos modelos de serie temporal pueden incluir información basada en algoritmos diferentes:

El algoritmo ARTxp, que se optimiza para la predicción a corto plazo.
El algoritmo ARIMA, que se optimiza para la predicción a largo plazo.
Una mezcla de los algoritmos ARTxp y ARIMA.

Para obtener más información sobre estos algoritmos, vea Algoritmo de serie temporal de Microsoft y Referencia técnica del algoritmo de serie temporal de Microsoft.

[!NOTA]

Para ver información detallada sobre las ecuaciones utilizadas en el modelo y los modelos que se detectaron, utilice el Visor de árbol de contenido genérico de Microsoft. Para obtener más información, vea Examinar un modelo usando el Visor de árbol de contenido genérico de Microsoft o Visor de árbol de contenido genérico de Microsoft (Minería de datos).

Visor (pestañas)

Cuando se explora un modelo de minería de datos en Analysis Services, el modelo aparece en la pestaña Visor de modelos de minería de datos del visor del diseñador de minería de datos apropiado para el modelo. El Visor de series temporales de Microsoft ofrece las siguientes pestañas:

Modelo
Gráficos

Nota: la información mostrada para el contenido del modelo y en la Leyenda de minería de datos depende del algoritmo que utiliza dicho modelo. Sin embargo, las pestañas Modelo y Gráficos son iguales independientemente de la mezcla del algoritmo.

Modelo

Al generar un modelo de serie temporal, Analysis Services presenta el modelo completado como un árbol. Si sus datos contienen varias series de casos, Analysis Services genera un árbol independiente para cada serie. Por ejemplo, quiere predecir las ventas para las regiones del Pacífico, América del Norte y Europa. Las predicciones para cada una de estas regiones son series de casos. Analysis Services genera un árbol independiente para cada una de estas series. Para ver una serie determinada, selecciónela en la lista Árbol.

Para cada árbol, el modelo de serie temporal contiene un nodo All y, a continuación, lo divide en una serie de nodos que representan las estructuras periódicas detectadas por el algoritmo. Puede hacer clic en cada nodo para mostrar estadísticas como el número de casos y la ecuación.

Si para crear el modelo utilizó ARTxp únicamente, la Leyenda de minería de datos para el nodo raíz contiene solo el número total de casos. Para cada nodo no raíz, la Leyenda de minería de datos contiene información más detallada sobre la división del árbol: por ejemplo, podría mostrar la ecuación para el nodo y el número de casos. La regla en la leyenda contiene información que identifica la serie y el intervalo de tiempo al que se aplica la regla. Por ejemplo, el texto de la leyenda M200 Europe Amount -2 indica que el nodo representa el modelo para la serie M200 Europe, en un período de hace dos intervalos de tiempo.

Si para crear el modelo utilizó ARIMA únicamente, la pestaña Modelo contiene un único nodo con el título Todos. La Leyenda de minería de datos para el nodo raíz contiene la ecuación ARIMA.

Si creó un modelo mixto, el nodo raíz solo contiene el número de casos y la ecuación ARIMA. Después del nodo raíz, el árbol se divide en nodos independientes para cada estructura periódica. Para cada nodo no raíz, la Leyenda de minería de datos contiene los algoritmos ARTxp y ARIMA, la ecuación para el nodo, y el número de casos del nodo. La ecuación ARTxp aparece en primer lugar y se etiqueta como la ecuación del nodo de árbol. A continuación aparece la ecuación ARIMA. Para obtener más información acerca de cómo interpretar esta información, vea Referencia técnica del algoritmo de serie temporal de Microsoft.

En general, el gráfico del árbol de decisión muestra la división más importante, el nodo All, a la izquierda del visor. En los árboles de decisión, la división situada después del nodo All es la más importante porque contiene la condición que separa más firmemente los casos en los datos de entrenamiento. En un modelo de serie temporal, la bifurcación principal indica el ciclo periódico más probable. Las divisiones situadas tras el nodo All aparecen a la derecha de la rama.

Puede expandir o contraer los nodos individuales del árbol para mostrar u ocultar las divisiones que se producen después de cada nodo. También puede usar las opciones de la pestaña Árbol de decisión para cambiar la forma en que aparece el árbol. Use el control deslizante Mostrar nivel para ajustar el número de niveles que muestra el árbol. Use Expansión predeterminada para configurar el número predeterminado de niveles que aparecen en todos los árboles del modelo.

El sombreado del color de fondo de cada nodo indica el número de casos que existen en el nodo. Para averiguar el número exacto de casos de un nodo, coloque el puntero durante un momento sobre el nodo para que aparezca un recuadro informativo del nodo.

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Gráficos

La pestaña Gráficos contiene un gráfico que muestra el comportamiento del atributo predicho a lo largo del tiempo, junto con cinco valores futuros predichos. El eje vertical del gráfico representa el valor de la serie y el eje horizontal representa el tiempo.

[!NOTA]

Los intervalos de tiempo utilizados en el eje de tiempo dependen de las unidades que se usan en los datos: podrían representar los días, los meses o incluso los segundos.

Use el botón Absolutas para cambiar entre curvas absolutas y relativas. Si el gráfico contiene varios modelos, la escala de los datos de cada modelo puede ser muy distinta. Si utiliza una curva absoluta, un modelo puede aparecer como una línea plana, mientras que otro muestra los cambios significativos. Esto ocurre porque la escala de un modelo es mayor que la del otro. Al cambiar a una curva relativa, cambia la escala para mostrar el porcentaje de cambio en lugar de los valores absolutos. Ello hace que resulte más fácil comparar modelos basados en escalas distintas.

Si el modelo de minería contiene varias series temporales, puede seleccionar una o varias para que se muestren en el gráfico. Solo tiene que hacer clic en la lista situada a la derecha del visor y seleccionar la serie que desea. Si el gráfico se vuelve demasiado complejo, puede filtrar la serie que se muestra si selecciona o desactiva las casillas de la serie en la leyenda.

El gráfico muestra tanto los datos históricos como los futuros. Los datos futuros aparecen sombreados, para diferenciarlos de los históricos. Los valores de datos aparecen como líneas sólidas para los datos históricos y como líneas de puntos para las predicciones. Para cambiar el color de las líneas que se usan para cada serie, puede establecer las propiedades en SQL Server Data Tools (SSDT) o SQL Server Management Studio. Para obtener más información, vea Cambiar los colores usados en los visores de minería de datos.

Puede ajustar el intervalo de tiempo que aparece en el gráfico mediante las opciones de zoom. También puede ver un intervalo específico de tiempo; para ello, haga clic en el gráfico, arrastre una selección temporal sobre el gráfico y, a continuación, haga clic de nuevo para acercarse al intervalo seleccionado.

Puede seleccionar cuántos pasos temporales futuros desea ver en el modelo usando Pasos de predicción. Si activa la casilla Mostrar desviaciones, el visor proporciona barras de error de forma que puede ver el grado de precisión del valor de predicción.

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