Поделиться через


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

  1. 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.

  2. Скопируйте стандартный пример использования инструкции INSERT INTO в пустое окно запроса.

  3. Замените следующий код:

    [<mining structure>]
    

    на

    Forecasting_MIXED_Structure
    
  4. Замените следующий код:

       <mining structure columns>
    

    на

    [ReportingDate],
    [ModelRegion] 
    
  5. 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]'
    ) 
    
  6. В меню Файл щелкните Сохранить DMXQuery1.dmx как.

  7. В диалоговом окне Сохранить как укажите расположение соответствующей папки и назовите файл ProcessForecastingAll.dmx.

  8. 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.