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対象: SQL Server 2016 Preview

拡張売上データを使用した予測の作成

このレッスンでは、モデルに新しい売上データを追加する予測クエリを作成します。 新しいデータでモデルを拡張することにより、最新のデータ ポイントを含む現時点での予測を取得できます。

新しいデータを使用する時系列予測の作成は簡単: パラメーター EXTEND_MODEL_CASES を単に追加する、 PredictTimeSeries ( DMX ) 関数に、新しいデータのソースの指定を取得する予測の数を指定します。

警告


パラメーター EXTEND_MODEL_CASES は省略可能です。既定では、入力として新しいデータを結合して時系列予測クエリを作成するたびに、モデルが拡張されます。

予測クエリを作成して新しいデータを追加するには

  1. Forecasting 構造をダブルクリックし、データ マイニング デザイナーで、次のようにクリックします。 モデルが開いていない場合、 マイニング モデル予測 ] タブをクリックします。

  2. マイニング モデルの ペインで、モデルの予測は既に選択されている必要があります。 選択されていない場合はクリックして モデルの選択, 、モデルをクリックして予測します。

  3. 入力テーブルの選択 ] ウィンドウで、をクリックして [ケース テーブルのです。

  4. テーブルの選択 ] ダイアログ ボックスで、データ ソースの選択 Adventure Works DW Multidimensional 2012します。

データ ソース ビューの一覧から [NewSalesData を選択し、クリックして **OK**します。

  1. デザイン領域の任意の場所を右クリックして 接続の変更します。

  2. 使用して、 マッピングの変更 ] ダイアログ ボックスで、次のように、モデル内の列を外部データ内の列にマップします。

    • 入力データで NewDate 列には、マイニング モデルの ReportingDate 列をマップします。

    • 入力データで NewAmount 列には、マイニング モデル内の Amount 列をマップします。

    • マイニング モデルの数量列を入力したデータに NewQty 列にマップします。

    • マイニング モデルで、ModelRegion 列を入力データの系列の列にマップします。

  3. ここで、予測クエリを作成します。

    最初に、列を予測クエリに追加し、予測を適用する系列を出力します。

    1. グリッドで、最初の空白行を下にあるクリックして ソース, 、予測を選択します。

    2. フィールド ] 列で、[Model Region、 エイリアス, 、型 Model Regionします。

  4. 次に、予測関数を追加して編集します。

    1. 空の行をクリックし、[ ソース, [ 予測関数します。

    2. フィールド, [ PredictTimeSeriesします。

    3. エイリアス, 、型 Predicted Valuesします。

    4. 数量フィールドをドラッグしてから、 マイニング モデルの ペイン、 条件と引数 列です。

    5. 条件と引数 ] 列のフィールド名の後、次のテキストを入力: 5, EXTEND_MODEL_CASES

    完全なテキスト、 **条件と引数** テキスト ボックスは次のようにする必要があります。 `[Forecasting].[Quantity],5,EXTEND_MODEL_CASES`

  5. クリックして 結果 し、結果を確認します。

    予測は 7 月 (元のデータが終了した後の最初のタイム スライス) から開始し、11 月 (元のデータが終了した後の 5 番目のタイム スライス) で終了しています。

この種の予測クエリを効率よく使用するには、古いデータがいつ終了し、新しいデータにタイム スライスがいくつあるかを知る必要があります。

たとえば、このモデルでは、元のデータ系列は 6 月に終了し、データは 7 月、8 月、9 月のものになります。

EXTEND_MODEL_CASES を使用する予測は常に、元のデータ系列の終了から開始します。 そのため、不明の月の予測のみを取得するには、予測の開始位置と終了位置を指定する必要があります。 どちらの値も、古いデータの終わりから始まるタイム スライスの数として指定されます。

次の手順は、これを行う方法を示します。

予測の開始位置と終了位置を変更します。

  1. 予測クエリ ビルダー] をクリックして クエリ DMX ビューに切り替えます。

  2. PredictTimeSeries 関数が含まれている DMX ステートメントを見つけて、次のように変更します。

    PredictTimeSeries([Forecasting 12].[Quantity],4,6,EXTEND_MODEL_CASES)

  3. クリックして 結果 し、結果を確認します。

    予測が 10 月 (元のデータが終了してから 4 番目のタイム スライス) から開始し、12 月 (元のデータが終了してから 6 番目のタイム スライス) で終了するようになります。

このレッスンの次の作業

置き換え後のデータと #40; 中級者向けデータ マイニング チュートリアル ) を使用して時系列予測

参照

Microsoft タイム シリーズ アルゴリズム テクニカル リファレンス
タイム シリーズ モデルのマイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)