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時系列予測の作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)

  • [アーティクル]

 

対象: SQL Server 2016 Preview

このレッスンの前の作業では、時系列モデルを作成し、結果を検証しました。 既定では、Analysis Services によって常に時系列モデルの 5 つの予測のセットが作成され、予測された値が予測グラフの一部として表示されます。 ただし、データ マイニング拡張機能 (DMX) の予測クエリを作成することによって、予測を作成することもできます。

この作業では、ビューアーに表示された予測と同じ予測を生成する予測クエリを作成します。 「基本的なデータ マイニング チュートリアル」のレッスンが完了し、予測クエリ ビルダーの使用方法について理解していることを前提とします。 ここでは、時系列モデルに固有のクエリを作成する方法を学習します。

時系列予測の作成

通常、予測クエリを作成するには、まず、マイニング モデルと入力テーブルを選択します。 ただし、時系列モデルでは、通常の予測では必要な追加の入力が必要ありません。 したがって、モデルにデータを追加したり、データを置き換えたりする場合以外は、予測を行うときに新しいデータ ソースを指定する必要はありません。

このレッスンでは、予測期間の値を指定する必要があります。 系列名を指定して、製品と地域の特定の組み合わせに対する予測を取得できます。

モデルと入力テーブルを選択するには

  1. マイニング モデル予測 、データ マイニング デザイナーのタブで、 マイニング モデルの ボックスで、クリックして モデルの選択します。

  2. マイニング モデルの選択 ] ダイアログ ボックスで、Forecasting 構造を展開して、選択、 Forecasting リストから、モデルをクリックして OKします。

  3. 無視する、 入力テーブルの選択 ボックス。

    注意


    時系列モデルでは、クロス予測を実行する場合以外は、個別の入力を指定する必要はありません。

  4. ソース のグリッド内の列、 マイニング モデル予測 ] タブで、最初の空白行のセルをクリックしを選択し、 Forecasting マイニング モデルします。

  5. フィールド 列で、選択 Model Regionします。

この操作により、予測クエリに系列の識別子が追加され、予測が適用されるモデルと地域の組み合わせが指定されます。

  1. 次の空白行をクリックして、 ソース 列、および選択 予測関数します。

  2. フィールド 列で、選択 PredictTimeSeriesします。

> [!NOTE]  
> 使用することも、 **Predict** タイム シリーズ モデルで機能します。 ただし、既定では、Predict 関数を使用すると、系列ごとに 1 つしか予測が作成されません。 したがって、複数の予測期間を指定する必要があります使用、 **PredictTimeSeries** 関数です。

  1. マイニング モデル ] ウィンドウで、マイニング モデル列を選択して 量。 金額をドラッグして、 条件と引数 のボックス、 PredictTimeSeries 前に追加した関数です。

  2. クリックして、 条件と引数 」と入力コンマに続けて 5, 、フィールド名の後です。

    内のテキスト、 条件と引数 ボックスでは、次を表示するようになりました。

    [Forecasting].[Amount],5

  3. エイリアス 列に「 PredictAmountします。

  4. 次の空白行をクリックして、 ソース 列、および選択 予測関数 再度します。

  5. フィールド 列で、選択 PredictTimeSeriesします。

  6. マイニング モデルの ] ウィンドウでは、列の数を選択しにドラッグ、 条件と引数 、2 番目のボックス PredictTimeSeries 関数です。

  7. クリックして、 条件と引数 」と入力コンマに続けて 5, 、フィールド名の後です。

    内のテキスト、 条件と引数 ボックスでは、次を表示するようになりました。

    [Forecasting].[ Quantity],5

  8. エイリアス 列に「 PredictQuantityします。

  9. クリックして クエリ結果ビューに切り替えるします。

    クエリの結果が表形式で表示されます。

クエリ ビルダーで 3 種類の異なる結果を作成したことに注意してください。列の値を使用した結果が 1 つと、予測関数から予測値を取得した結果が 2 つです。 したがって、クエリの結果には 3 つの異なる列が含まれます。 最初の列には、製品と地域の組み合わせの一覧が格納されます。 2 番目と 3 番目の列には、それぞれ、予測結果の入れ子になったテーブルが格納されます。 入れ子になった各テーブルには、次の表のような時間ステップと予測された値が含まれます。

ModelRegion M200 Europe

例の結果 (金額は小数点以下 2 桁に切り捨てられます):

  • PredictAmount

    $TIME Amount
    7/25/2008 99978.00
    8/25/2008 145575.07
    9/25/2008 116835.19
    10/25/2008 116537.38
    11/25/2008 107760.55

  • PredictQuantity

    $TIME Quantity
    7/25/2008 52
    8/25/2008 67
    9/25/2008 58
    10/25/2008 57
    11/25/2008 54

ModelRegion M200 North America

  • PredictAmount

    $TIME Amount
    7/25/2008 348533.93
    8/25/2008 340097.98
    9/25/2008 257986.19
    10/25/2008 374658.24
    11/25/2008 379241.44

  • PredictQuantity

    $TIME Quantity
    7/25/2008 272
    8/25/2008 152
    9/25/2008 250
    10/25/2008 181
    11/25/2008 290

警告


サンプル データベースで使用されている日付は、このリリース用に更新されています。 以前のバージョンのサンプル データを使用している場合は、異なる結果が表示されることがあります。

予測結果の保存

いくつかの方法で予測結果を使用することができます。 結果をフラット化し、結果ビューのデータをコピーして、Excel ワークシートなどのファイルに貼り付けることができます。

結果を保存するプロセスを簡単にするため、データ マイニング デザイナーではデータをデータ ソース ビューに保存する機能も提供されています。 結果をデータ ソース ビューに保存する機能は、SQL Server Data Tools (SSDT) だけで使用できます。 結果はフラット化された形式でのみ格納できます。

結果ペインで結果をフラット化するには

  1. クリックして、予測クエリ ビルダーで クエリ デザイン ビューに切り替えますします。

    ビューが切り替わり、DMX クエリ テキストを手動で編集できるようになります。

  2. 型、 FLATTENED キーワードの後に、 選択 キーワードです。 最終的なクエリ テキストは次のようになります。

    SELECT FLATTENED  
  [Forecasting].[Model Region],  
  (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],  
  (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]  
FROM  
  [Forecasting]

  3. 必要に応じて、次の例のように、結果を制限するための句を入力できます。

    SELECT FLATTENED  
  [Forecasting].[Model Region],  
  (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],  
  (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]  
FROM  
  [Forecasting]  
WHERE [Forecasting].[Model Region] = 'M200 North America'   
OR [Forecasting].[Model Region] = 'M200 Europe'

  4. クリックして クエリ結果ビューに切り替えるします。

予測クエリの結果をエクスポートするには

  1. クリックして クエリ結果の保存します。

  2. 保存のデータ マイニング クエリの結果 ] ダイアログ ボックスの データ ソース, [ AdventureWorksDW2012します。 データを別のリレーショナル データベースに保存する場合は、データ ソースを作成することもできます。

  3. テーブル名 列には、型などの新しい一時テーブル名、 Test Predictionsします。

  4. **[保存]**をクリックします。

    注意


    作成したテーブルを表示するには、データを保存したインスタンスのデータベース エンジンに対する接続を作成し、クエリを作成します。

まとめ

基本的な時系列モデルを作成し、予測を解釈し、予測を作成する方法について学習しました。

このチュートリアルの残りのタスクは省略可能であり、高度な時系列予測について説明します。 さらにチュートリアルを続けると、モデルに新しいデータを追加し、拡張系列で予測を作成する方法について学習できます。 また、モデルの傾向を使用し、データを新しい系列に置き換えることで、クロス予測を実行する方法についても学習します。

次のレッスン

高度な時系列予測 ( 中級者向けデータ マイニング チュートリアル & #41 です。

参照

タイム シリーズ モデルのクエリ例