このレッスンでは、「 レッスン 1: タイム シリーズ マイニング モデルとマイニング構造の作成」で作成したマイニング構造に新しいマイニング モデルを追加します。
ALTER MINING STRUCTURE ステートメント
既存のマイニング構造に新しいマイニング モデルを追加するには、 ALTER MINING STRUCTURE (DMX) ステートメントを使用します。 ステートメント内のコードは、次の部分に分割できます。
マイニング構造の識別
マイニング モデルの名前付け
キー列の定義
予測可能列の定義
アルゴリズムとパラメーターの変更の指定
ALTER MINING STRUCTURE ステートメントの一般的な例を次に示します。
ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
ADD MINING MODEL [<mining model name>]
([<key columns>],
<mining model columns>
)
USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])
[WITH DRILLTHROUGH]
コードの最初の行は、マイニング モデルが追加される既存のマイニング構造を識別します。
ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
コードの次の行では、マイニング構造に追加されるマイニング モデルに名前を付けます。
ADD MINING MODEL [<mining model name>]
DMX でのオブジェクトの名前付けの詳細については、「 識別子 (DMX)」を参照してください。
コードの次の行では、マイニング モデルで使用されるマイニング構造の列を定義します。
[<key columns>],
<mining model columns>
マイニング構造に既に存在する列のみを使用でき、一覧の最初の列はマイニング構造のキー列である必要があります。
コードの次の行では、マイニング モデルを生成するマイニング アルゴリズムと、アルゴリズムに設定できるアルゴリズム パラメーターを定義し、マイニング モデルからドリルダウンしてトレーニング ケースの詳細データを表示できるかどうかを指定します。
USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])
WITH DRILLTHROUGH
調整できるアルゴリズム パラメーターの詳細については、「 Microsoft Time Series Algorithm Technical Reference」を参照してください。
次の構文を使用して、マイニング モデル内の列を予測に使用することを指定できます。
<mining model column> PREDICT
このレッスンの作業
このレッスンでは、次のタスクを実行します。
構造に新しい時系列マイニング モデルを追加します。
別の分析方法と予測方法を使用するようにアルゴリズム パラメーターを変更する
ARIMA 時系列モデルを構造体に追加する
最初の手順では、既存の構造に新しい予測マイニング モデルを追加します。 既定では、Microsoft Time Series アルゴリズムは ARIMA と ARTXP の 2 つのアルゴリズムを使用して時系列マイニング モデルを作成し、結果をブレンドします。 ただし、使用する 1 つのアルゴリズムを指定することも、アルゴリズムの正確なブレンドを指定することもできます。 この手順では、ARIMA アルゴリズムのみを使用する新しいモデルを追加します。 このアルゴリズムは、長期的な予測用に最適化されています。
ARIMA 時系列マイニング モデルを追加するには
オブジェクト エクスプローラーで Analysis Services のインスタンスを右クリックし、[新しいクエリ] をポイントし、[DMX] をクリックしてクエリ エディターと新しい空のクエリを開きます。
ALTER MINING STRUCTURE ステートメントの一般的な例を空白のクエリにコピーします。
次のコードを置き換えます。
<mining structure name>次の内容に置き換えます。
[Forecasting_MIXED_Structure]次のコードを置き換えます。
<mining model name>次の内容に置き換えます。
Forecasting_ARIMA次のコードを置き換えます。
<key columns>,次の内容に置き換えます。
[ReportingDate], [ModelRegion]この情報は既にマイニング構造に格納されているため、CREATE MINING MODEL ステートメントで指定した日付型またはコンテンツ タイプ情報を繰り返す必要はありません。
次のコードを置き換えます。
<mining model columns>次の内容に置き換えます。
([Quantity] PREDICT, [Amount] PREDICT )次のコードを置き換えます。
USING <algorithm name>([<algorithm parameters>]) [WITH DRILLTHROUGH]次の内容に置き換えます。
USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARIMA') WITH DRILLTHROUGH結果のステートメントは次のようになります。
ALTER MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure] ADD MINING MODEL [Forecasting_ARIMA] ( ([ReportingDate], [ModelRegion], ([Quantity] PREDICT, [Amount] PREDICT ) USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARIMA') WITH DRILLTHROUGH[ ファイル ] メニューの [ DMXQuery1.dmx As の保存] をクリックします。
[ 名前を付けて保存 ] ダイアログ ボックスで、適切なフォルダーを参照し、ファイルに
Forecasting_ARIMA.dmx名前を付けます。ツール バーの [ 実行 ] ボタンをクリックします。
ARTXP タイム シリーズ モデルを構造体に追加する
ARTXP アルゴリズムは、SQL Server 2005 の既定の時系列アルゴリズムであり、短期的な予測用に最適化されています。 3 つの時系列アルゴリズムをすべて使用して予測を比較するには、ARTXP アルゴリズムに基づくモデルをもう 1 つ追加します。
ARTXP 時系列マイニング モデルを追加するには
次のコードを空のクエリ ウィンドウにコピーします。
新しいマイニング モデルの名前とFORECAST_METHOD パラメーターの値以外は変更する必要はありません。
ALTER MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure] ADD MINING MODEL [Forecasting_ARTXP] ( ([ReportingDate], [ModelRegion], ([Quantity] PREDICT, [Amount] PREDICT ) USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARTXP') WITH DRILLTHROUGH[ ファイル ] メニューの [ DMXQuery1.dmx As の保存] をクリックします。
[ 名前を付けて保存 ] ダイアログ ボックスで、適切なフォルダーを参照し、ファイルに
Forecasting_ARTXP.dmx名前を付けます。ツール バーの [ 実行 ] ボタンをクリックします。
次のレッスンでは、すべてのモデルとマイニング構造を処理します。