Урок 3. Обработка структуры и моделей временных рядов

На этом занятии вы будете использовать инструкцию INSERT INTO (DMX) для обработки созданных структур интеллектуального анализа временных рядов и моделей интеллектуального анализа данных.

При обработке структуры интеллектуального анализа данных службы Analysis Services считывают исходные данные и создают структуры, поддерживающие модели интеллектуального анализа данных. Всегда необходимо выполнять обработку модели интеллектуального анализа данных и структуры при первом создании. Если задана структура интеллектуального анализа данных при использовании инструкции INSERT INTO, инструкция обрабатывает эту структуру и все связанные с ней модели интеллектуального анализа данных.

При добавлении модели интеллектуального анализа данных к уже обработанной структуре интеллектуального анализа данных можно использовать инструкцию INSERT INTO MINING MODEL для обработки новой модели интеллектуального анализа данных с помощью существующих данных.

Дополнительные сведения об обработке моделей интеллектуального анализа данных см. в разделе Требования к обработке и рекомендации (интеллектуальный анализ данных).

Инструкция INSERT INTO

Чтобы обучить структуру интеллектуального анализа временных рядов и все связанные с ней модели интеллектуального анализа данных, используйте инструкцию INSERT INTO (DMX). Код инструкции можно разбить на следующие части.

Определение структуры интеллектуального анализа данных
Список столбцов структуры интеллектуального анализа
Определение обучающих данных

Далее приведен общий пример инструкции INSERT INTO:

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

В первой строчке кода задается структура интеллектуального анализа данных, которую необходимо обучить:

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

Следующие строки кода указывают столбцы, определенные структурой интеллектуального анализа данных. Необходимо перечислить все столбцы структуры интеллектуального анализа данных, и каждый столбец должен сопоставляться с каким-либо столбцом из данных исходного запроса.

(  
   <mining structure columns>  
)

Последние строки кода определяют данные, которые будут использованы для обучения структуры интеллектуального анализа данных.

OPENQUERY (<source data definition>)

На этом занятии требуется определить исходные данные с помощью инструкции OPENQUERY. Дополнительные сведения о других методах определения запроса к исходным данным см. в разделе <Запрос> исходных данных.

Задачи занятия

На этом занятии требуется выполнить следующую задачу:

обработать структуру интеллектуального анализа данных Forecasting_MIXED_Structure;
обработать связанные модели интеллектуального анализа данных Forecasting_MIXED, Forecasting_ARIMA и Forecasting_ARTXP.

Обработка структуры интеллектуального анализа данных временных рядов

В обозреватель объектов щелкните правой кнопкой мыши экземпляр служб Analysis Services, наведите указатель на пункт Создать запрос и выберите пункт Расширений интеллектуального анализа данных.

Откроется редактор запросов, содержащий новый, пустой запрос.
Скопируйте стандартный пример использования инструкции INSERT INTO в пустое окно запроса.

Вместо

[<mining structure>]

на:

Forecasting_MIXED_Structure

Вместо

<mining structure columns>

на:

[ReportingDate],  
[ModelRegion]

Вместо
```
OPENQUERY(<source data definition>)  
```
на:
```
OPENQUERY([Adventure Works DW 2008R2],'SELECT [ReportingDate], [ModelRegion], [Quantity], [Amount]  
FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]')  
```
Исходный запрос ссылается на источник данных AdventureWorksDW2012 , определенный в примере проекта IntermediateTutorial. Этот источник данных используется запросом для доступа к представлению vTimeSeries. Это представление содержит исходные данные, которые будут использованы для обучения модели интеллектуального анализа данных. Если вы не знакомы с этим проектом или представлениями, см.урок 2. Создание сценария прогнозирования (учебник по промежуточному интеллектуальному анализу данных).

Полная инструкция теперь должна выглядеть следующим образом.
```
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]'  
)   
```
В меню Файл щелкните Сохранить DMXQuery1.dmx как.
В диалоговом окне Сохранить как перейдите в соответствующую папку и назовите файл ProcessForecastingAll.dmx.
На панели инструментов нажмите кнопку Выполнить .

После окончания выполнения запроса можно создавать прогнозы с использованием обработанных моделей интеллектуального анализа данных. В следующем занятии будет создано несколько прогнозов на основе созданных моделей интеллектуального анализа данных.

Следующее занятие

Занятие 4: Создание прогнозов на основе временных рядов с помощью расширений интеллектуального анализа данных

См. также:

Требования к обработке и связанные замечания (интеллектуальный анализ данных)
<Запрос исходных данных>
OPENQUERY (расширения интеллектуального анализа данных)

Last updated on 2017-06-13