このチュートリアルでは、時系列マイニング構造を作成し、3 つのカスタム 時系列マイニング モデルを作成し、それらのモデルを使用して予測を行う方法について説明します。
マイニング モデルは、架空の会社 Adventure Works Cycles のデータを格納する AdventureWorksDW2012 サンプル データベースに含まれるデータに基づいています。 Adventure Works Cycles は、大規模で多国籍な製造会社です。
チュートリアル シナリオ
Adventure Works Cycles では、データ マイニングを使用して売上予測を生成することを決定しました。 彼らはすでにいくつかの地域予測モデルを構築しています。詳細については、「 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。 ただし、営業部門は、データ マイニング モデルを新しい売上データで定期的に更新できる必要があります。 また、モデルをカスタマイズしてさまざまなプロジェクションを提供したいと考えています。
Microsoft SQL Server Analysis Services には、このタスクを実行するために使用できるいくつかのツールが用意されています。
データ マイニング拡張機能 (DMX) クエリ言語
Microsoft タイム シリーズ アルゴリズム
SQL Server Management Studio のクエリ エディター
Microsoft Time Series アルゴリズムは、時間関連データの予測に使用できるモデルを作成します。 データ マイニング拡張機能 (DMX) は、マイニング モデルと予測クエリの作成に使用できる Analysis Services によって提供されるクエリ言語です。
学習する内容
このチュートリアルでは、Analysis Services がマイニング モデルの作成に使用するオブジェクトについて既に理解していることを前提としています。 DMX を使用してマイニング構造またはマイニング モデルを作成していない場合は、「 Bike Buyer DMX チュートリアル」を参照してください。
このチュートリアルは、次のレッスンに分かれています。
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
このレッスンでは、 CREATE MINING MODEL ステートメントを使用して、新しい予測モデルと関連するマイニング モデルを追加する方法について説明します。
レッスン 2: 時系列マイニング構造へのマイニング モデルの追加
このレッスンでは、ALTER MINING STRUCTURE ステートメントを使用して、時系列構造に新しいマイニング モデルを追加する方法について説明します。 時系列の分析に使用するアルゴリズムをカスタマイズする方法についても説明します。
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 ステートメントを使用してモデルをトレーニングし、 AdventureWorksDW2012 データベースのデータを構造体に設定する方法について説明します。
レッスン 4: DMX を使用した時系列予測の作成
このレッスンでは、時系列予測を作成する方法について説明します。
レッスン 5: 時系列モデルの拡張
このレッスンでは、 EXTEND_MODEL_CASES パラメーターを使用して、予測を行うときに新しいデータでモデルを更新する方法について説明します。
要求事項
このチュートリアルを行う前に、次のソフトウェアがインストールされていることを確認してください。
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server Analysis Services
AdventureWorksDW2012 データベース
既定では、セキュリティを強化するためにサンプル データベースはインストールされません。 Microsoft SQL Server の公式サンプル データベースをインストールするには、 https://www.CodePlex.com/MSFTDBProdSamples に移動するか、Microsoft SQL Server 製品サンプルセクションの Microsoft SQL Server サンプルとコミュニティ プロジェクトのホーム ページに移動します。 [ Databases] をクリックし、[ Releases ] タブをクリックし、目的のデータベースを選択します。
注
チュートリアルを確認するときは、 次のトピック と Previous トピック ボタンをドキュメント ビューアー ツール バーに追加することをお勧めします。
こちらもご覧ください
基本的なデータ マイニング チュートリアル
中間データ マイニング チュートリアル (Analysis Services - データ マイニング)