Esercitazione su DMX per le stime basate su serie temporali
In questa esercitazione verrà illustrato come creare una struttura di data mining Time Series e tre modelli di data mining Time Series personalizzati, quindi eseguire stime tramite tali modelli.
I modelli di data mining si basano sui dati contenuti nel database di esempio AdventureWorksDW2012 , che archivia i dati per l'azienda fittizia Adventure Works Cycles. Adventure Works Cycles è una grande azienda di produzione multinazionale.
Scenario dell'esercitazione
Adventure Works Cycles ha deciso di usare il data mining per generare proiezioni di vendita. Hanno già costruito alcuni modelli di previsione regionale; per altre informazioni, vedere Lezione 2: Creazione di uno scenario di previsione (esercitazione sul data mining intermedio). Il reparto vendite deve essere tuttavia in grado di aggiornare periodicamente il modello di data mining con i nuovi dati sulle vendite. Desidera inoltre personalizzare i modelli per fornire proiezioni diverse.
Microsoft SQL Server Analysis Services offre diversi strumenti che possono essere usati per eseguire questa attività:
Linguaggio di query DMX (Data Mining Extensions)
Algoritmo Microsoft Time Series
Editor di query in SQL Server Management Studio
L'algoritmo Microsoft Time Series crea modelli che possono essere usati per la stima dei dati correlati al tempo. Estensioni di data mining (DMX) è un linguaggio di query fornito da Analysis Services che è possibile usare per creare modelli di data mining e query di stima.
Lezioni dell'esercitazione
Questa esercitazione presuppone che si abbia già familiarità con gli oggetti usati da Analysis Services per creare modelli di data mining. Se non è stato creato in precedenza una struttura di data mining o un modello di data mining usando DMX, vedere Esercitazione su Bike Buyer DMX.
L'esercitazione è suddivisa nelle lezioni seguenti:
Lezione 1: Creazione di un modello di data mining Time Series e di una struttura di data mining
In questa lezione verrà illustrato come utilizzare l'istruzione CREATE MINING MODEL per aggiungere un nuovo modello di previsione e un modello di data mining correlato.
Lezione 2: Aggiunta di modelli di data mining alla struttura di data mining Time Series
In questa lezione verrà illustrato come utilizzare l'istruzione ALTER MINING STRUCTURE per aggiungere nuovi modelli di data mining a una struttura di serie temporali. Verrà inoltre illustrato come personalizzare l'algoritmo utilizzato per l'analisi di una serie temporale.
Lezione 3: Elaborazione di strutture e modelli Time Series
In questa lezione si apprenderà come eseguire il training dei modelli usando l'istruzione e popolando la INSERT INTO struttura con i dati dal database AdventureWorksDW2012 .
Lezione 4: Creazione di stime basate su serie temporali con DMX
In questa lezione verrà illustrato come creare stime basate su serie temporali.
Lezione 5: Estensione del modello Time Series
In questa lezione verrà illustrato come utilizzare il parametro EXTEND_MODEL_CASES per aggiornare il modello con nuovi dati durante l'esecuzione di stime.
Requisiti
Prima di eseguire l'esercitazione, verificare che sia installato quanto segue:
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server Analysis Services
Database AdventureWorksDW2012
Per una maggiore sicurezza, i database di esempio non vengono installati per impostazione predefinita. Per installare i database di esempio ufficiali per Microsoft SQL Server, passare a https://www.CodePlex.com/MSFTDBProdSamples o nella home page Microsoft SQL Server Samples and Community Projects nella sezione Microsoft SQL Server Product Samples (Esempi di prodotti Microsoft SQL Server). Fare clic su Database, quindi fare clic sulla scheda Versioni e selezionare i database desiderati.
Nota
Quando si esaminano le esercitazioni, è consigliabile aggiungere i pulsanti Argomento successivo e Argomento precedente alla barra degli strumenti del visualizzatore documenti.
Vedere anche
Esercitazione di base sul data mining
Esercitazione intermedia sul data mining (Analysis Services - Data mining)