レッスン 3: 時系列構造とモデルの処理

このレッスンでは、 INSERT INTO (DMX) ステートメントを使用して、作成した時系列マイニング構造とマイニング モデルを処理します。

マイニング構造を処理すると、Analysis Services はソース データを読み取り、マイニング モデルをサポートする構造を構築します。 マイニング モデルと構造は、最初に作成するときに常に処理する必要があります。 INSERT INTO を使用するときにマイニング構造を指定した場合、ステートメントはマイニング構造とそれに関連付けられているすべてのマイニング モデルを処理します。

既に処理されているマイニング構造にマイニング モデルを追加する場合は、 INSERT INTO MINING MODEL ステートメントを使用して、既存のデータを使用して新しいマイニング モデルのみを処理できます。

マイニング モデルの処理の詳細については、「 処理要件と考慮事項 (データ マイニング)」を参照してください。

INSERT INTO ステートメント

時系列マイニング構造とそれに関連するすべてのマイニング モデルをトレーニングするには、 INSERT INTO (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

• マイニング構造内の列を一覧表示する

• トレーニング データの定義

INSERT INTO ステートメントの一般的な例を次に示します。

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

コードの最初の行は、トレーニングするマイニング構造を識別します。

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  

コードの次の行では、マイニング構造によって定義される列を指定します。 マイニング構造の各列を一覧表示し、各列をソース クエリ データに含まれる列にマップする必要があります。

(  
   <mining structure columns>  
)  

コードの最後の行では、マイニング構造のトレーニングに使用されるデータを定義します。

OPENQUERY (<source data definition>)  

このレッスンでは、 OPENQUERY を使用してソース データを定義します。 ソース データに対してクエリを定義するその他の方法の詳細については、 <ソース データ クエリ>を参照してください。

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。

• マイニング構造Forecasting_MIXED_Structureを処理する

• 関連するマイニング モデルForecasting_MIXED、Forecasting_ARIMA、およびForecasting_ARTXPを処理する

時系列マイニング構造の処理

INSERT INTO を使用してマイニング構造と関連するマイニング モデルを処理するには

1. 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] をポイントして、[DMX] をクリックします。

   クエリ エディターが開き、新しい空のクエリが含まれています。

2. INSERT INTO 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。

3. 次のコードを置き換えます。

   [<mining structure>]  
   

   次の内容に置き換えます。

   Forecasting_MIXED_Structure  
   

4. 次のコードを置き換えます。

   <mining structure columns>  
   

   次の内容に置き換えます。

   [ReportingDate],  
   [ModelRegion]   
   

5. 次のコードを置き換えます。

   OPENQUERY(<source data definition>)  
   

   次の内容に置き換えます。

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

   ソース クエリは、IntermediateTutorial サンプル プロジェクトで定義されている AdventureWorksDW2012 データ ソースを参照します。 このデータ ソースを使用してビュー vTimeSeries にアクセスします。 このビューには、マイニング モデルのトレーニングに使用されるソース データが含まれています。 このプロジェクトまたはこのビューに慣れていない場合は、「レッスン 2: 予測シナリオの構築 (中間データ マイニング チュートリアル)」を参照してください。

   これで、完全なステートメントは次のようになります。

   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. [ ファイル ] メニューの [ DMXQuery1.dmx As の保存] をクリックします。

7. [ 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 ProcessForecastingAll.dmx名前を付けます。

8. ツール バーの [ 実行 ] ボタンをクリックします。

クエリの実行が完了したら、処理されたマイニング モデルを使用して予測を作成できます。 次のレッスンでは、作成したマイニング モデルに基づいていくつかの予測を作成します。

次のレッスン

レッスン 4: DMX を使用した時系列予測の作成

こちらもご覧ください

処理の要件と考慮事項 (データ マイニング)
<ソース データ クエリ>
OPENQUERY (DMX)