Esercitazione DMX sulla previsione delle serie temporali

In questa esercitazione si apprenderà come creare una struttura di data mining time series, creare tre modelli di data mining time series personalizzati e quindi eseguire stime usando tali modelli.

I modelli di data mining sono basati sui dati contenuti nel database di esempio AdventureWorksDW2012 , che archivia i dati per la società fittizia Adventure Works Cycles. Adventure Works Cycles è una grande azienda di produzione multinazionale.

Scenario del tutorial

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: Compilazione di uno scenario di previsione (esercitazione intermedia sul data mining). Tuttavia, il reparto vendite deve essere in grado di aggiornare periodicamente il modello di data mining con nuovi dati di vendita. Vogliono anche personalizzare i modelli per fornire proiezioni diverse.

Microsoft SQL Server Analysis Services offre diversi strumenti che possono essere usati per eseguire questa attività:

• Il linguaggio di query delle Estensioni di Data Mining (DMX)

• 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. Data Mining Extensions (DMX) è un linguaggio di query fornito da Analysis Services che è possibile usare per creare modelli di data mining e query di stima.

Cosa Imparerai

Questa esercitazione presuppone che si abbia già familiarità con gli oggetti usati da Analysis Services per creare modelli di data mining. Se non hai già creato una struttura di data mining o un modello di data mining utilizzando DMX, vedi il tutorial DMX dell'acquirente di biciclette.

Questa esercitazione è suddivisa nelle lezioni seguenti:

Lezione 1: Creazione di un modello e di una struttura di data mining per serie temporali
In questa lezione si apprenderà come usare l'istruzione CREATE MINING MODEL per aggiungere un nuovo modello di previsione e un modello di data mining correlato.

Lezione 2: Aggiungere modelli di data mining alla struttura di mining delle serie temporali
In questa lezione si apprenderà come usare l'istruzione ALTER MINING STRUCTURE per aggiungere nuovi modelli di estrazione dati alla struttura serie temporale. Si apprenderà anche come personalizzare l'algoritmo usato per l'analisi di una serie temporale.

Lezione 3: Elaborazione della struttura e dei modelli time series
In questa lezione si apprenderà come eseguire il training dei modelli usando l'istruzione INSERT INTO e popolando la struttura con i dati del database AdventureWorksDW2012 .

Lezione 4: Creazione di stime di serie temporali con DMX
In questa lezione si apprenderà come creare stime di serie temporali.

Lezione 5: Estensione del modello Time Series
In questa lezione si apprenderà come usare il parametro per aggiornare il EXTEND_MODEL_CASES modello con i nuovi dati quando si emettono 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 di Microsoft SQL Server Samples and Community Projects (Esempi di microsoft SQL Server e progetti della community) nella sezione Esempi di prodotti Microsoft SQL Server. Fare clic su Database, quindi sulla scheda Versioni e selezionare i database desiderati.

Annotazioni

Quando si esaminano le esercitazioni, è consigliabile aggiungere i pulsanti Argomento successivo e Argomento precedente alla barra degli strumenti del visualizzatore di documenti.

Vedere anche

Esercitazione di base sul data mining
Esercitazione intermedia sul Data Mining (Analysis Services - Data Mining)