Прогнозирование временных рядов с помощью обновленных данных (учебник по интеллектуальному анализу промежуточных данных)

Создание прогнозов с помощью данных расширенных продаж

На этом занятии вы создадите прогнозирующий запрос, который добавляет новые данные о продажах в модель. Расширив модель новыми данными, можно получить up-toпрогнозы даты, которые включают самые новые точки данных.

Создание прогнозов временных рядов, использующих новые данные, просто добавьте параметр EXTEND_MODEL_CASES в функцию PredictTimeSeries (DMX ), укажите источник новых данных и укажите, сколько прогнозов требуется получить.

Предупреждение

Параметр EXTEND_MODEL_CASES необязателен; По умолчанию модель расширяется в любое время создания запроса прогнозирования временных рядов путем объединения новых данных в качестве входных данных.

Создание прогнозирующего запроса и добавление новых данных

1. Если модель еще не открыта, дважды щелкните структуру прогнозирования и в конструкторе интеллектуального анализа данных перейдите на вкладку "Прогнозирование модели интеллектуального анализа данных".

2. На панели "Модель интеллектуального анализа данных " уже нужно выбрать прогноз модели. Если он не выбран, нажмите кнопку "Выбрать модель", а затем выберите модель, прогнозирование.

3. В области Выбор входных таблиц нажмите Выбрать таблицу случаев.

4. В диалоговом окне "Выбор таблицы " выберите источник данных Adventure Works DW Multidimensional 2012.

   В списке представлений источников данных выберите NewSalesData и нажмите кнопку "ОК".

5. Щелкните правой кнопкой мыши область конструктора и выберите пункт "Изменить подключения".

6. С помощью диалогового окна "Изменение сопоставления" составьте столбцы в модели со столбцами во внешних данных следующим образом:

   • Сопоставляйте столбец ReportingDate в модели интеллектуального анализа данных с столбцом NewDate в входных данных.

   • Сопоставить столбец "Сумма" в модели интеллектуального анализа данных с столбцом NewAmount в входных данных.

   • Сопоставите столбец "Количество" в модели интеллектуального анализа данных с столбцом NewQty в входных данных.

   • Сопоставить столбец ModelRegion в модели интеллектуального анализа данных со столбцом series в входных данных.

7. Теперь вы создадите прогнозирующий запрос.

   Сначала добавьте столбец в прогнозирующий запрос, чтобы вывести ряд, к который применяется прогноз.

   1. В сетке щелкните первую пустую строку в разделе "Источник" и выберите "Прогнозирование".

   2. В столбце "Поле" выберите "Область модели" и "Псевдоним".Model Region

8. Затем добавьте и измените функцию прогнозирования.

   1. Щелкните пустую строку и в разделе "Источник" выберите "Функция прогнозирования".

   2. Для поля выберите PredictTimeSeries.

   3. Для псевдонима введите прогнозируемые значения.

   4. Перетащите поле "Количество" из области "Модель интеллектуального анализа данных " в столбец "Критерии/аргумент ".

   5. В столбце "Критерии/аргумент" после имени поля введите следующий текст: 5,EXTEND_MODEL_CASES

      Полный текст текстового поля "Критерии" или "Аргумент " должен быть следующим образом: [Forecasting].[Quantity],5,EXTEND_MODEL_CASES

9. Щелкните "Результаты " и просмотрите результаты.

   Прогнозы начинаются в июле (первый раз после окончания исходных данных) и заканчиваются в ноябре (пятый срез после окончания исходных данных).

Вы можете увидеть, что эффективно использовать этот тип прогнозирующего запроса, необходимо знать, когда старые данные заканчиваются, а также сколько временных срезов есть в новых данных.

Например, в этой модели исходная серия данных закончилась в июне, а данные — в течение месяцев июля, августа и сентября.

Прогнозы, использующие EXTEND_MODEL_CASES всегда начинаются в конце исходного ряда данных. Таким образом, если вы хотите получить только прогнозы в течение неизвестных месяцев, необходимо указать начальную точку и конечную точку для прогнозирования. Оба значения указываются в виде количества срезов времени, начиная с конца старых данных.

В следующей процедуре показано, как это сделать.

Изменение начальных и конечных точек прогнозов

1. В построителе прогнозируемых запросов щелкните "Запрос" , чтобы перейти в представление DMX.

2. Найдите инструкцию DMX, содержащую функцию PredictTimeSeries, и измените ее следующим образом:

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

3. Щелкните "Результаты " и просмотрите результаты.

   Теперь прогнозы начинаются в октябре (четвертый срез времени, подсчет от конца исходных данных) и конец декабря (шестой срез времени, отсчитывающий от конца исходных данных).

Следующая задача на занятии

Прогнозирование временных рядов с помощью замены данных (учебник по интеллектуальному анализу промежуточных данных)

См. также

Технический справочник по алгоритму временных рядов Майкрософт
Содержимое модели анализа данных для моделей временных рядов (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)