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Creazione di stime di serie temporali (esercitazione intermedia sul data mining)

Nelle attività precedenti di questa lezione è stato creato un modello time series ed è stato esaminato i risultati. Per impostazione predefinita, Analysis Services crea sempre un set di cinque (5) stime per un modello time series e visualizza i valori stimati come parte del grafico di previsione. Tuttavia, è anche possibile creare previsioni creando query di stima DMX (Data Mining Extensions).

In questa attività verrà creata una query di previsione che genera le stesse previsioni viste nel viewer. Questa attività presuppone che abbiate già completato le lezioni nel tutorial di base sul data mining e che siate familiari con l'uso del Generatore di query di previsione. Si apprenderà ora come creare query specifiche per i modelli time series.

Creazione di stime di serie temporali

In genere, il primo passaggio della creazione di una query di stima consiste nel selezionare un modello di data mining e una tabella di input. Tuttavia, un modello time series non richiede input aggiuntivi per una stima regolare. Pertanto, non è necessario specificare una nuova origine di dati durante l'esecuzione di stime, a meno che non si aggiaggino dati al modello o non si sostituiscono i dati.

Per questa lezione, è necessario specificare il numero di passaggi di stima. È possibile specificare il nome della serie per ottenere una stima per una particolare combinazione di un prodotto e di un'area.

Per selezionare un modello e una tabella di input

  1. Nella scheda Previsione modello di data mining del Data Mining Designer, nella casella Modello di data mining, fare clic su Seleziona modello.

  2. Nella finestra di dialogo Seleziona modello di data mining, espandere la struttura Forecasting, selezionare il modello Forecasting dall'elenco e quindi fare clic su OK.

  3. Ignorare la casella Seleziona tabelle di input .

    Annotazioni

    Per un modello time series, non è necessario specificare un input separato, a meno che non si esegua una stima incrociata.

  4. Nella colonna Origine , nella griglia della scheda Stima modello di data mining fare clic sulla cella nella prima riga vuota e quindi selezionare Previsione modello di data mining.

  5. Nella colonna Campo selezionare Area modello.

    Questa azione aggiunge l'identificatore della serie alla query di stima per indicare la combinazione di modello e area a cui si applica la stima.

  6. Fare clic sulla riga vuota successiva nella colonna Origine e quindi selezionare Funzione di stima.

  7. Nella colonna Campo selezionare PredictTimeSeries.

    Annotazioni

    È anche possibile usare la Predict funzione con i modelli time series. Per impostazione predefinita, tuttavia, la funzione Predict crea una sola stima per ogni serie. Pertanto, per specificare più passaggi di stima, è necessario usare la funzione PredictTimeSeries .

  8. Nel riquadro Modello di data mining selezionare la colonna del modello di data mining Amount. Trascinare Amount nella casella Criteri/Argomenti per la funzione PredictTimeSeries aggiunta in precedenza.

  9. Fare clic sulla casella Criteri/Argomenti e digitare una virgola, seguita da 5, dopo il nome del campo.

    Il testo nella casella Criteri/Argomenti dovrebbe ora visualizzare quanto segue:

    [Forecasting].[Amount],5

  10. Nella colonna Alias digitare PredictAmount.

  11. Fare clic sulla riga vuota successiva nella colonna Origine e quindi selezionare di nuovo Funzione di stima .

  12. Nella colonna Campo selezionare PredictTimeSeries.

  13. Nel riquadro Modello di data mining seleziona la colonna Quantity e quindi trascinala nella casella Criteri/Argomenti per la seconda funzione PredictTimeSeries.

  14. Fare clic sulla casella Criteri/Argomenti e digitare una virgola, seguita da 5, dopo il nome del campo.

    Il testo nella casella Criteri/Argomenti dovrebbe ora visualizzare quanto segue:

    [Forecasting].[ Quantity],5

  15. Nella colonna Alias digitare PredictQuantity.

  16. Fare clic su Passa alla visualizzazione dei risultati della query.

    I risultati della query vengono visualizzati in formato tabulare.

Tenere presente che sono stati creati tre tipi diversi di risultati nel generatore di query, uno che usa i valori di una colonna e due che ottengono valori stimati da una funzione di stima. Pertanto, i risultati della query contengono tre colonne separate. La prima colonna contiene l'elenco delle combinazioni di prodotti e aree geografiche. La seconda e la terza colonna contengono ciascuna una tabella nidificata dei risultati delle previsioni. Ogni tabella nidificata contiene il passaggio temporale e i valori stimati, ad esempio la tabella seguente:

Risultati di esempio (gli importi vengono troncati a due posizioni decimali):

M200 Europe PredictAmount

$TIME Importo
7/25/2008 99978.00
8/25/2008 145575.07
9/25/2008 116835.19
10/25/2008 116537.38
11/25/2008 107760.55

M200 Europe PredictQuantity

$TIME Quantità
7/25/2008 52
8/25/2008 67
9/25/2008 58
10/25/2008 57
11/25/2008 54

M200 Nord America - PredictAmount

$TIME Importo
7/25/2008 348533.93
8/25/2008 340097.98
9/25/2008 257986.19
10/25/2008 374658.24
11/25/2008 379241.44

M200 America del Nord - PredictQuantity

$TIME Quantità
7/25/2008 272
8/25/2008 152
9/25/2008 250
10/25/2008 181
11/25/2008 290

Avvertimento

Le date usate nel database di esempio sono state modificate per questa versione. Se si usa una versione precedente dei dati di esempio, è possibile che vengano visualizzati risultati diversi.

Salvataggio dei risultati della stima

Sono disponibili diverse opzioni per l'uso dei risultati della stima. È possibile rendere flat i risultati, copiare i dati dalla visualizzazione Risultati e incollarli in un foglio di lavoro di Excel o in un altro file.

Per semplificare il processo di salvataggio dei risultati, Data Mining Designer offre anche la possibilità di salvare i dati in una vista dell'origine dati. La funzionalità per salvare i risultati in una vista origine dati è disponibile solo in SQL Server Data Tools (SSDT). I risultati possono essere archiviati solo in un formato flat.

Per rendere flat i risultati nel riquadro Risultati

  1. In Generatore di query predittive fare clic su Passa alla visualizzazione progettazione della query.

    La visualizzazione cambia per consentire la modifica manuale del testo della query DMX.

  2. Digitare la FLATTENED parola chiave dopo la SELECT parola chiave . Il testo completo della query deve essere il seguente:

    SELECT FLATTENED  
  [Forecasting].[Model Region],  
  (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],  
  (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]  
FROM  
  [Forecasting]

  3. Facoltativamente, è possibile digitare una clausola per limitare i risultati, ad esempio l'esempio seguente:

    SELECT FLATTENED  
  [Forecasting].[Model Region],  
  (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],  
  (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]  
FROM  
  [Forecasting]  
WHERE [Forecasting].[Model Region] = 'M200 North America'   
OR [Forecasting].[Model Region] = 'M200 Europe'

  4. Fare clic su Passa alla visualizzazione dei risultati della query.

Per esportare i risultati della query di previsione

  1. Fare clic su Salva risultati della query.

  2. Nella finestra di dialogo Salva risultato query di data mining selezionare AdventureWorksDW2012 per Origine dati. È anche possibile creare un'origine dati se si desidera salvare i dati in un database relazionale diverso.

  3. Nella colonna Nome tabella digitare un nuovo nome di tabella temporaneo, ad esempio Test Predictions.

  4. Fare clic su Salva.

    Annotazioni

    Per visualizzare la tabella creata, creare una connessione al motore di database dell'istanza in cui sono stati salvati i dati e creare una query.

Conclusione

Si è appreso come creare un modello time series di base, interpretare le previsioni e creare stime.

Le attività rimanenti in questa esercitazione sono facoltative e descrivono stime avanzate delle serie temporali. Se si decide di procedere, si apprenderà come aggiungere nuovi dati al modello e creare stime sulla serie estesa. Si apprenderà anche come eseguire la stima incrociata, usando la tendenza nel modello, ma sostituendo i dati con una nuova serie di dati.

Lezione successiva

Stime avanzate delle serie temporali (esercitazione intermedia sul data mining)

Vedere anche

Esempi di query sul modello Time Series

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