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Dopo aver compilato il modello di data mining di previsione, è possibile esplorare i risultati usando la scheda Visualizzatore modelli di data mining di Progettazione modelli di data mining. Il Visualizzatore Microsoft Time Series contiene due schede: Grafici e Modello.
Inoltre, è possibile usare Microsoft Generic Tree Viewer con tutti i modelli. Ogni visualizzazione presenta un'immagine leggermente diversa delle informazioni nel modello time series.
Scheda Grafici
La scheda Grafici del Visualizzatore Microsoft Time Series mostra graficamente ogni serie, inclusi i dati cronologici e le stime. Ogni riga nel grafico delle serie temporali rappresenta una combinazione univoca di attributo prodotto, area e stimabile.
La legenda sul lato destro del visualizzatore elenca le serie temporali disponibili, in base alle selezioni nell'elenco a discesa. È possibile selezionare e deselezionare le caselle di controllo nella legenda per controllare le serie temporali visualizzate nel grafico.
È anche possibile modificare le opzioni di visualizzazione, ad esempio i colori usati per ogni serie temporale o se i valori vengono visualizzati in punti del grafico.
Per selezionare una serie temporale
Fare clic sulla scheda Grafici della scheda Visualizzatore modelli di data mining se la scheda non è visibile.
Fare clic sull'elenco a discesa a destra della visualizzazione grafico e selezionare tutte le caselle di controllo. Fare clic su OK.
Il grafico dovrebbe ora contenere 24 linee di serie diverse.
Nelle caselle di controllo a destra del grafico, deseleziona le caselle per nascondere temporaneamente le linee per tutte le serie basate sulla quantità.
Deselezionare ora le caselle di controllo relative alle biciclette R750 e R250.
Il grafico contiene ora solo le sei linee della serie seguenti, in modo da poter confrontare più facilmente le tendenze per le biciclette M200 e T1000.
M200 Europa: Quantità
M200 America del Nord: Quantità
M200 Pacific: Quantità
T1000 Europe: Quantity
T1000 America del Nord: Quantità
T1000 Pacific: Quantity
Il grafico visualizzato in questo visualizzatore include dati cronologici e stimati. I dati stimati sono ombreggiati per differenziarli dai dati cronologici. Per semplificare il confronto di serie diverse, è anche possibile modificare i colori associati a ogni linea del grafico. Per altre informazioni, vedere Modificare i colori utilizzati nel Visualizzatore data mining.
Dalle linee di tendenza è possibile osservare che le vendite totali per tutte le aree sono in genere in aumento, con un picco ogni 12 mesi a dicembre. Dal grafico è anche possibile osservare che i dati per la bicicletta T1000 iniziano molto più tardi rispetto ai dati per l'altra serie di prodotti. Ciò è dovuto al fatto che si tratta di un prodotto più recente, ma poiché questa serie si basa su dati molto meno, le stime potrebbero non essere accurate.
Per impostazione predefinita, vengono visualizzati cinque passaggi di stima per ogni serie temporale, visualizzati come linee tratteggiate. È possibile modificare questo valore per visualizzare più o meno stime. È anche possibile visualizzare graficamente la deviazione standard per le stime aggiungendo barre di errore al grafico.
Per modificare le opzioni di stima e visualizzazione nella visualizzazione Grafico
Provare a modificare gradualmente il valore per i passaggi di stima , aumentandolo da 5 a 10 e quindi tornare a 6.
Quando i dati cronologici presentano grandi fluttuazioni, le fluttuazioni tendono a essere ripetute o amplificate anche aumentando il numero di stime. A questo punto è probabilmente necessario eseguire alcune ricerche per comprendere la causa del grande aumento dei dati cronologici e quindi decidere se accettare questi risultati, cercare una qualche correzione nei dati di origine o applicare un certo tipo di smussamento nel modello.
Selezionare la casella di controllo Mostra deviazioni .
Questa opzione visualizza l'errore stimato per ogni valore stimato.
Si noti la scala dell'asse X. Le modifiche sui dati cronologici e stimati vengono sempre espresse come percentuale, ma i valori effettivi vengono modificati automaticamente per adattare tutti i valori al grafico. Pertanto, è necessario prestare attenzione quando si confrontano i modelli per non basarsi solo sugli oggetti visivi. Per ottenere il valore esatto, l'aumento percentuale e il valore delle previsioni, passare il mouse sulla linea tratteggiata o sulle linee solide oppure fare clic sulle linee per visualizzare i valori nella Mining Legend.
Suggerimento: se la legenda di data mining non è visibile, passare alla visualizzazione Modello , fare clic con il pulsante destro del mouse su qualsiasi nodo e selezionare Mostra legenda.
Esaminando queste tendenze, ci si preoccupa della mancanza di dati per alcune serie e ci si chiede se è possibile ottenere stime più affidabili mediando le vendite in base al modello o con una media delle vendite in base all'area. Questo approccio verrà esaminato in una lezione successiva di questa esercitazione.
Scheda Modello
La scheda Modello del Microsoft Time Series Viewer nel Designer di Data Mining consente di visualizzare il modello di previsione sotto forma di grafico ad albero.
Prima di tutto, si noti che poiché i dati descrivono due misure diverse (Amount e Quantity) per le vendite di più linee di prodotto (T1000 e così via) in tre aree diverse (Europa, America del Nord e Pacifico), il modello creato contiene effettivamente 24 alberi diversi, ogni albero che rappresenta un modello dei modelli di vendita per una combinazione diversa di area, prodotto, prodotto, e attributo stimabile.
È possibile scegliere quale combinazione di linea di prodotto, area geografica e metrica di vendita si desidera visualizzare selezionando una serie dall'elenco a discesa Albero nella scheda Modello .
Quindi, cosa è possibile imparare dalla visualizzazione del modello come albero? Ad esempio, verranno confrontati due modelli, uno con diversi livelli nell'albero e uno con un singolo nodo.
Quando un grafico ad albero contiene un singolo nodo, significa che la tendenza trovata nel modello è per lo più omogenea nel tempo. È possibile usare questo singolo nodo, con etichetta Tutto, per visualizzare la formula che descrive la relazione tra le variabili di input e il risultato.
Quando un grafico ad albero per una serie temporale ha più rami, significa che la serie temporale rilevata è troppo complessa da rappresentare come singola equazione. Al contrario, il grafico ad albero potrebbe contenere più rami, ogni ramo etichettato con le condizioni che hanno causato la divisione dell'albero. Quando l'albero si divide, ogni ramo rappresenta un segmento di tempo diverso, all'interno del quale la tendenza può essere descritta come una singola equazione.
Ad esempio, se si esamina il grafico e si nota un aumento improvviso del volume delle vendite a partire da settembre e si continua con una festività di fine anno, è possibile passare alla visualizzazione Modello per visualizzare la data esatta in cui la tendenza è cambiata. I rami dell'albero che rappresentano "prima di settembre" e "dopo settembre" contengono formule diverse: una formula che descrive matematicamente le tendenze di vendita fino alla divisione e un'altra formula che descrive le tendenze di vendita per settembre fino alla festività di fine anno.
Per esplorare l'albero delle decisioni per un modello time series
Nell'elenco Albero della scheda Modello del visualizzatore, selezionare la serie T1000 Europe: Amount.
Fare clic sul nodo con etichetta Tutto.
Per un nodo Tutto, la descrizione comando visualizzata include informazioni come il numero di casi nell'intera serie e l'equazione della serie temporale derivata dall'analisi dei dati.
Se il Mining Legend non è visibile, fare clic con il pulsante destro del mouse sul nodo e selezionare Mostra Mining Legend.
La Mining Legend fornisce più o meno le stesse informazioni presenti nel tooltip. Se una delle variabili indipendenti è discreta, verrà visualizzato anche un istogramma che mostra la distribuzione delle variabili nel nodo.
Selezionare ora una serie temporale diversa da visualizzare. Usando l'elenco Albero nella scheda Modello del visualizzatore, selezionare la serie M200 North America: Amount .
Il grafico ad albero contiene ora un nodo All e due nodi figlio. Esaminando le etichette dei nodi figlio, è possibile comprendere in quale punto la linea di tendenza è cambiata.
Per ogni nodo figlio, la descrizione nella legenda di data mining include anche il conteggio dei case in ogni ramo dell'albero.
L'elenco seguente descrive alcune funzionalità aggiuntive nel visualizzatore albero:
È possibile modificare la variabile rappresentata nel grafico usando il controllo Background . Per impostazione predefinita, i nodi più scuri contengono più case, perché il valore di Background è impostato su Population. Per visualizzare il numero di casi presenti in un nodo, sospendere il mouse su un nodo e visualizzare la descrizione comando visualizzata oppure fare clic sul nodo e visualizzare i numeri nella finestra Legenda nodo .
La formula di regressione per il nodo può essere visualizzata anche nella descrizione comando oppure facendo clic sul nodo. Se è stato creato un modello misto, è possibile visualizzare due formule, una per ARTXP (nei nodi foglia) e una per ARIMA (nel nodo radice dell'albero).
I piccoli diamanti vengono usati nei nodi che rappresentano numeri continui. L'intervallo degli attributi viene visualizzato nella barra su cui si trova il diamante. Il diamante è centrato sulla media per il nodo e la larghezza del diamante rappresenta la varianza dell'attributo in corrispondenza del nodo.
(Facoltativo) Visualizzatore albero del contenuto generico
Oltre al visualizzatore personalizzato per le serie temporali, Analysis Services fornisce microsoftGeneric Content Tree Viewer per l'uso con tutti i modelli di data mining. Questo visualizzatore offre alcuni vantaggi:
Microsoft Time Series Viewer: questa visualizzazione unisce i risultati dei due algoritmi. Sebbene sia possibile visualizzare ogni serie separatamente, non è possibile determinare il modo in cui i risultati di ogni algoritmo sono stati combinati. Inoltre, in questa visualizzazione, le descrizioni comando e la legenda di data mining mostrano solo le statistiche più importanti.
Visualizzatore albero del contenuto generico: consente di esplorare e visualizzare tutte le serie di dati usate nel modello contemporaneamente e, se è stato creato un modello misto, gli alberi ARIMA e ARTXP vengono visualizzati nello stesso grafico.
È possibile usare questo visualizzatore per ottenere tutte le statistiche da entrambi gli algoritmi, nonché le distribuzioni dei valori.
Consigliato per utenti esperti di data mining che vogliono saperne di più sulle analisi ARIMA e ARTXP.
Per visualizzare i dettagli di una determinata serie di dati nel visualizzatore contenuto generico
Nella scheda Visualizzatore modelli di mining selezionare Microsoft Generic Content Tree Viewer nell'elenco a discesa Visualizzatore.
Nel riquadro Node Caption (Didascalia nodo ) fare clic sul nodo in alto (Tutti).
Nel riquadro Dettagli nodo visualizzare il valore per ATTRIBUTE_NAME.
Questo valore mostra quale serie, o combinazione di prodotto e area, è contenuta in questo nodo. Nell'esempio AdventureWorks il nodo più alto è relativo alla serie M200 Europe.
Nel riquadro Node Caption (Didascalia nodo) individuare il primo nodo con nodi figlio.
Se un nodo serie ha elementi figlio, anche la visualizzazione ad albero visualizzata nella scheda Modello del Visualizzatore Microsoft Time Series avrà una struttura di diramazione.
Espandi il nodo e fai clic su uno dei nodi figlio.
La colonna NODE_DESCRIPTION dello schema contiene la condizione che ha causato la divisione dell'albero.
Nel riquadro Node Caption (Didascalia nodo), fare clic sul nodo ARIMA più in alto ed espandere il nodo ARIMA fino a rendere visibili tutti i nodi figli.
Nel riquadro Dettagli nodo visualizzare il valore per ATTRIBUTE_NAME.
Questo valore indica la serie temporale contenuta in questo nodo. Il nodo superiore nella sezione ARIMA deve corrispondere al nodo più in alto nella sezione (Tutti). Nell'esempio AdventureWorks questo nodo contiene l'analisi ARIMA per la serie M200 Europe.
Per ulteriori informazioni, vedere Contenuto del modello di mining per i modelli di serie temporali (Analysis Services - Data Mining).
Attività successiva nella lezione
Creazione di stime di serie temporali (esercitazione intermedia sul data mining)
Vedere anche
Esempi di query sul modello Time Series
Riferimento tecnico per l'algoritmo Microsoft Time Series