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Leçon 1 : création d'une structure d'exploration de données et de modèle d'exploration de données de série chronologique

Dans cette leçon, vous allez créer un modèle d'exploration de données qui vous permet de prédire des valeurs dans le temps à partir de données historiques. Lorsque vous créez le modèle, la structure sous-jacente est générée automatiquement et peut servir de base pour les modèles d'exploration de données supplémentaires.

Cette leçon suppose que vous connaissez les modèles de prévision et les spécifications de l'algorithme MTS (Microsoft Time Series). Pour plus d'informations, consultez Algorithme MTS (Microsoft Time Series).

Instruction CREATE MINING MODEL

Pour créer un modèle d'exploration de données directement et générer automatiquement la structure d'exploration de données sous-jacente, utilisez l'instruction CREATE MINING MODEL (DMX). Le code de cette instruction peut être divisé selon les sections suivantes :

  • Attribution d'un nom au modèle

  • Définition de l'horodatage

  • Définition de la colonne clé de série facultative

  • Définition des attributs ou de l'attribut prévisible

L'exemple générique suivant utilise l'instruction CREATE MINING MODEL :

CREATE MINING MODEL [<Mining Structure Name>]
(
   <key columns>,
   <predictable attribute columns>
)
USING <algorithm name>([parameter list])
WITH DRILLTHROUGH

La première ligne du code définit le nom du modèle d'exploration de données :

CREATE MINING MODEL [Mining Model Name]

Le service Analysis Services génère un nom pour la structure sous-jacente en annexant "_structure" au nom du modèle, ce qui garantit l'unicité du nom de la structure dans le nom du modèle. Pour plus d'informations sur l'attribution d'un nom à un objet dans DMX, consultez Identificateurs (DMX).

La ligne suivante du code définit la colonne clé pour le modèle d'exploration de données qui dans le cas d'un modèle de série chronologique identifie de manière unique une étape dans les données sources. L'étape I est identifiée par les mots clés KEY TIME après le nom de colonne et les types de données. Si le modèle de série chronologique a une clé de série séparée, il est identifié à l'aide du mot clé KEY.

<key columns>

La ligne suivante du code est utilisée pour définir les colonnes du modèle qui sera prédit. Vous pouvez avoir plusieurs attributs prévisibles dans un modèle d'exploration de données unique. Lorsqu'il y a plusieurs attributs prévisibles, l'algorithme MTS (Microsoft Time Series) génère une analyse séparée pour chaque série :

<predictable attribute columns>

Tâches de la leçon

Au cours de cette leçon, vous allez effectuer les tâches suivantes :

  • créer une requête vide ;

  • modifier la requête pour créer le modèle d'exploration de données ;

  • exécuter la requête.

Création de la requête

La première étape consiste à se connecter à une instance de Analysis Services et à créer une nouvelle requête DMX dans SQL Server Management Studio.

Pour créer une requête DMX dans SQL Server Management Studio

  1. Ouvrez SQL Server Management Studio.

  2. Dans la boîte de dialogue Se connecter au serveur, sélectionnez Analysis Services dans la zone Type de serveur. Dans Nom du serveur, tapez LocalHost ou bien le nom de l'instance de Analysis Services à laquelle vous souhaitez vous connecter pour cette leçon. Cliquez sur Se connecter.

  3. Dans l'Explorateur d'objets, cliquez avec le bouton droit sur l'instance de Analysis Services, pointez sur Nouvelle requête, puis cliquez sur DMX.

    L'Éditeur de requête s'ouvre et contient une nouvelle requête vide.

Modification de la requête

L'étape suivante consiste à modifier l'instruction CREATE MINING MODEL pour créer le modèle d'exploration de données utilisé pour la prévision ainsi que sa structure d'exploration de données sous-jacente.

Pour personnaliser l'instruction CREATE MINING MODEL

  1. Dans l'Éditeur de requête, copiez l'exemple générique de l'instruction CREATE MINING MODEL dans la requête vide.

  2. Remplacez le code suivant :

    [mining model name] 
    

    par :

    [Forecasting_MIXED]
    
  3. Remplacez le code suivant :

    <key columns>
    

    par :

    [Reporting Date] DATE KEY TIME,
    [Model Region] TEXT KEY
    

    Le mot clé TIME KEY indique que la colonne ReportingDate contient les valeurs de l'étape utilisées pour classer les valeurs. Les étapes peuvent être des dates et des heures, des entiers ou tout type de données classées, à condition que les valeurs soient uniques et les données triées.

    Les mots clés TEXT et KEY indiquent que la colonne ModelRegion contient une clé de série supplémentaire. Vous ne pouvez avoir qu'une seule clé de série, et les valeurs dans la colonne doivent être distinctes.

  4. Remplacez le code suivant :

    < predictable attribute columns> )
    

    par :

        [Quantity] LONG CONTINUOUS PREDICT,
        [Amount] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT
        )
    
  5. Remplacez le code suivant :

    USING <algorithm name>([parameter list])
    WITH DRILLTHROUGH
    

    par :

    USING Microsoft_Time_Series(AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, FORECAST_METHOD = 'MIXED')
    WITH DRILLTHROUGH
    

    Le paramètre d'algorithme, AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, indique que vous souhaitez que l'algorithme détecte des cycles dans les données. Définir cette valeur proche de 1 privilégie la découverte de nombreux modèles mais peut ralentir le traitement.

    Le paramètre d'algorithme, FORECAST_METHOD, indique si vous souhaitez que les données soient analysées à l'aide de ARTXP, ARIMA, ou un mélange des deux.

    Le mot clé, WITH DRILLTHROUGH, spécifie que vous souhaitez consulter des statistiques détaillées dans les données sources une fois le modèle terminé. Vous devez ajouter cette clause pour parcourir le modèle à l'aide de la Visionneuse de l'algorithme MTS (Microsoft Time Series). Elle n'est pas obligatoire pour la prédiction.

    L'instruction tout entière doit se présenter comme suit :

    CREATE MINING MODEL [Forecasting_MIXED]
         (
        [Reporting Date] DATE KEY TIME,
        [Model Region] TEXT KEY,
        [Quantity] LONG CONTINUOUS PREDICT,
        [Amount] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT
        )
    USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, FORECAST_METHOD = 'MIXED')
    WITH DRILLTHROUGH
    
  6. Dans le menu Fichier, cliquez sur Enregistrer DMXQuery1.dmx sous.

  7. Dans la boîte de dialogue Enregistrer sous, accédez au dossier approprié et nommez le fichier Forecasting_MIXED.dmx.

Exécution de la requête

La dernière étape concerne l'exécution de la requête. Après sa création et son enregistrement, la requête doit être exécutée pour permettre la création sur le serveur de sa structure d'exploration de données et du modèle d'exploration de données. Pour plus d'informations sur l'exécution de requêtes dans l'Éditeur de requête, consultez Fenêtre Éditeur de requête du moteur de base de données SQL Server Management Studio.

Pour exécuter la requête

  • Dans la barre d'outils de l'Éditeur de requête, cliquez sur Exécuter.

    L'état de la requête s'affiche sous l'onglet Messages en bas de l'Éditeur de requête une fois l'exécution de l'instruction terminée. Les messages doivent révéler le texte suivant :

    Executing the query 
    Execution complete
    

    Une nouvelle structure nommée Forecasting_MIXED_Structure existe maintenant sur le serveur avec le modèle d'exploration de données Forecasting_MIXED associé.

Dans la leçon suivante, vous allez ajouter un modèle d'exploration de données à la structure d'exploration de données Forecasting_MIXED que vous venez de créer.