Condividi tramite

Lezione 3: Elaborazione di strutture e modelli Time Series

  • Articolo

In questa lezione si userà l'istruzione INSERT INTO (DMX) per elaborare le strutture di data mining delle serie temporali e i modelli di data mining creati.

Quando si elabora una struttura di data mining, Analysis Services legge i dati di origine e compila le strutture che supportano i modelli di data mining. È sempre necessario elaborare i modelli e le strutture di data mining al momento della creazione. Se si specifica una struttura di data mining utilizzando INSERT INTO, l'istruzione elabora la struttura e tutti i modelli di data mining associati.

Quando si aggiunge un modello di data mining a una struttura di data mining già elaborata, è possibile utilizzare l'istruzione INSERT INTO MINING MODEL per elaborare solo il nuovo modello di data mining utilizzando i dati esistenti.

Per altre informazioni sull'elaborazione dei modelli di data mining, vedere Requisiti di elaborazione e considerazioni (data mining).

Istruzione INSERT INTO

Per eseguire il training della struttura di data mining della serie temporale e tutti i relativi modelli di data mining associati, usare l'istruzione INSERT INTO (DMX). Il codice nell'istruzione può essere suddiviso nelle parti seguenti.

  • Identificazione della struttura di data mining

  • Creazione di un elenco delle colonne nella struttura di data mining

  • Definizione dei dati di training

Di seguito è riportato un esempio generico di istruzione INSERT INTO:

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
(  
   <mining structure columns>  
)  
OPENQUERY (<source data definition>)

La prima riga del codice identifica la struttura di data mining di cui si eseguirà il training:

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

Le successive righe del codice specificano le colonne definite dalla struttura di data mining. È necessario che siano elencate tutte le colonne nella struttura di data mining e ogni colonna deve essere associata a una colonna nei dati della query di origine.

(  
   <mining structure columns>  
)

Le ultime righe del codice definiscono i dati che verranno utilizzati per il training della struttura di data mining.

OPENQUERY (<source data definition>)

In questa lezione si utilizzerà OPENQUERY per definire i dati di origine. Per altre informazioni su altri metodi di definizione di una query sui dati di origine, vedere <query> sui dati di origine.

Argomenti della lezione

In questa lezione verrà eseguita l'attività seguente:

  • Elaborare la struttura di data mining Forecasting_MIXED_Structure

  • Elaborare i modelli di data mining correlati Forecasting_MIXED, Forecasting_ARIMA e Forecasting_ARTXP

Elaborazione della struttura di data mining di serie temporali

  1. In Esplora oggetti fare clic con il pulsante destro del mouse sull'istanza di Analysis Services, scegliere Nuova query e quindi fare clic su DMX.

    Verrà avviato l'editor di query con una nuova query vuota.

  2. Copiare l'esempio generico dell'istruzione INSERT INTO nella query vuota.

  3. Sostituire quanto segue:

    [<mining structure>]

    con:

    Forecasting_MIXED_Structure

  4. Sostituire quanto segue:

    <mining structure columns>

    con:

    [ReportingDate],  
[ModelRegion]

  5. Sostituire quanto segue:

    OPENQUERY(<source data definition>)

    con:

    OPENQUERY([Adventure Works DW 2008R2],'SELECT [ReportingDate], [ModelRegion], [Quantity], [Amount]  
FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]')

    La query di origine fa riferimento all'origine dati AdventureWorksDW2012 definita nel progetto di esempio IntermediateTutorial. Utilizza tale origine dati per accedere alla vista vTimeSeries contenente i dati di origine che verranno utilizzati per il training del modello di data mining. Se non si ha familiarità con questo progetto o questa vista, vedereLezione 2: Creazione di uno scenario di previsione (esercitazione di data mining intermedio).

    L'istruzione completa dovrebbe risultare analoga alla seguente:

    INSERT INTO MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
(  
   [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount])  
)  
OPENQUERY(  
[Adventure Works DW 2008R2],  
'SELECT [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount] FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]'  
)

  6. Nel menu File fare clic su Salva DMXQuery1.dmx As.

  7. Nella finestra di dialogo Salva con nome passare alla cartella appropriata e assegnare al file ProcessForecastingAll.dmxil nome .

  8. Sulla barra degli strumenti fare clic sul pulsante Esegui .

Al termine dell'esecuzione della query, è possibile creare stime utilizzando i modelli di data mining elaborati. Nella lezione successiva verranno create diverse stime basate sui modelli di data mining creati.

Lezione successiva

Lezione 4: Creazione di stime basate su serie temporali con DMX

Vedere anche

Requisiti e considerazioni sull'elaborazione (data mining)
<query dati di origine>
OPENQUERY (DMX)