Статья
09/28/2010

Занятие 3. Обработка структуры и моделей временных рядов

В этом занятии будет использоваться инструкция INSERT INTO (расширения интеллектуального анализа данных) для обработки созданных структур интеллектуального анализа данных 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 структур интеллектуального анализа данных см. в разделе Обработка объектов интеллектуального анализа данных.

Инструкция INSERT INTO

Для обучения структуры интеллектуального анализа данных временных рядов и всех связанных с ней моделей интеллектуального анализа данных используется инструкция INSERT INTO (расширения интеллектуального анализа данных). Код инструкции можно разбить на следующие части.

Определение структуры интеллектуального анализа данных.
Список столбцов структуры интеллектуального анализа данных.
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, обучение которой будет выполняться:

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 соответствовать какому-либо столбцу 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 способах задания запроса к исходным данным см. в разделе <source data query>.

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

Обработка структуры интеллектуального анализа данных и связанных с ней моделей с помощью инструкции INSERT INTO

Входной В окне Обозреватель объектов щелкните правой кнопкой мыши экземпляр служб Analysis Services, укажите Создать запрос, а затем выберите пункт Расширения интеллектуального анализа данных.

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

Замените следующий код:

[<mining structure>]

на

Forecasting_MIXED_Structure

Замените следующий код:

   <mining structure columns>

на

[ReportingDate],
[ModelRegion]

Замените следующий код:
```
OPENQUERY(<source data definition>)
```
на
```
OPENQUERY([Adventure Works DW 2008],'SELECT [ReportingDate], [ModelRegion], [Quantity], [Amount]
FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]')
```
Исходный запрос ссылается на источник данных «AdventureWorksDW2008», определенный в образце 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. Сведения об этом проекте или о представлении см. в разделе Занятие 2. Построение сценария прогнозирования (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень).

Полная инструкция теперь должна выглядеть следующим образом:
```
INSERT INTO MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]
(
   [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount])
)
OPENQUERY(
[Adventure Works DW 2008],
'SELECT [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount] FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]'
) 
```
В меню Файл щелкните Сохранить DMXQuery1.dmx как.
В диалоговом окне Сохранить как укажите расположение соответствующей папки 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 временных рядов с использованием расширений интеллектуального анализа данных

См. также

Справочник

OPENQUERY (расширения интеллектуального анализа данных)

Основные понятия

Обработка объектов интеллектуального анализа данных

Поделиться через