Статья
09/28/2010

Создание прогнозов временных рядов (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

В ходе выполнения предыдущей задачи данного занятия была создана модель временных рядов и изучены результаты. По умолчанию службы Analysis Services всегда создают прогноз для модели временных рядов и отображают его в виде части диаграммы прогнозирования. Однако можно создать собственные прогнозы путем построения прогнозирующих запросов расширений интеллектуального анализа данных (DMX).

В ходе данной задачи будет создан прогнозирующий запрос, который сформирует такие же прогнозы, какие отображались ранее в средстве просмотра. Для выполнения данной задачи необходимо пройти занятия учебника по интеллектуальному анализу данных (начальный уровень) и иметь навыки работы с построителем прогнозирующих запросов, а также обладать желанием научиться создавать запросы, относящиеся к моделям временных рядов.

Создание прогнозов временных рядов

Как правило, первым шагом в создании прогнозируемого запроса является выбор модели интеллектуального анализа данных и входной таблицы. Однако модель временных рядов не требует дополнительных входных данных для построения обычного прогноза. Поэтому нет необходимости указывать новый источник данных при создании прогнозов, за исключением случаев добавления данных в модель или замены данных. В данном занятии достаточно лишь указать количество этапов прогнозирования. Также можно указать значение ключа, чтобы получить прогноз для определенного сочетания товара и региона.

Примечание
В одной из следующих задач данного учебника рассматривается ситуация с заменой данных модели новыми данными с целью выполнения перекрестного прогноза. Дополнительные сведения см. в разделе Прогнозирование с помощью усредненной модели прогнозов (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень).

В одной из следующих задач данного учебника рассматривается ситуация с заменой данных модели новыми данными с целью выполнения перекрестного прогноза. Дополнительные сведения см. в разделе Прогнозирование с помощью усредненной модели прогнозов (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень).

Выбор модели и входной таблицы

На вкладке Прогноз модели интеллектуального анализа данных конструктора интеллектуального анализа данных в поле Модель интеллектуального анализа нажмите кнопку Выбрать модель.
В диалоговом окне Выбор модели интеллектуального анализа данных разверните структуру «Прогнозирование», выберите модель «Прогнозирование» из списка и нажмите кнопку ОК.

Пропустите окно Выбор входных таблиц.

Примечание
Для модели временных рядов не требуется указывать отдельные входные данные, за исключением случаев выполнения перекрестного прогноза.

В столбце Источник сетки на вкладке Прогноз модели интеллектуального анализа данных щелкните ячейку в первой пустой строке и выберите Модель интеллектуального анализа данных прогнозирования.
В столбце Поле выберите Model Region.

В результате этого к идентификатору последовательности будет добавлен идентификатор ряда с целью указания сочетания модели и региона, к которой будет относиться соответствующий прогноз.
Щелкните следующую пустую строку в столбце Источник и выберите пункт Прогнозирующая функция.

В столбце Поле выберите PredictTimeSeries.

Примечание
Также можно воспользоваться функцией Predict для модели временных рядов. Однако по умолчанию создается только один прогноз для каждого ряда. Поэтому, чтобы указать количество этапов прогнозирования, необходимо воспользоваться функцией PredictTimeSeries.

Также можно воспользоваться функцией Predict для модели временных рядов. Однако по умолчанию создается только один прогноз для каждого ряда. Поэтому, чтобы указать количество этапов прогнозирования, необходимо воспользоваться функцией PredictTimeSeries.

В области Модель интеллектуального анализа данных выберите столбец модели Сумма и перетащите его в поле Критерий или аргумент только что добавленной функции PredictTimeSeries.
Щелкните поле Критерий или аргумент и введите запятую и цифру 5 после имени поля.

Текст в поле Критерий или аргумент должен выглядеть следующим образом:

[Forecasting].[Amount],5
В столбце Псевдоним введите PredictAmount.
Щелкните следующую пустую строку в столбце Источник и еще раз выберите пункт Прогнозирующая функция.
В столбце Поле выберите PredictTimeSeries.
В области Модель интеллектуального анализа данных выберите столбец Количество и перетащите его в поле Критерий или аргумент второй добавленной функции PredictTimeSeries.
Щелкните поле Критерий или аргумент и введите запятую и цифру 5 после имени поля.

Текст в поле Критерий или аргумент должен выглядеть следующим образом:

[Forecasting].[ Quantity],5
В столбце Псевдоним введите PredictQuantity.
Щелкните Переключиться в представление результатов запроса.

Результаты запроса будут отображены в табличном формате.

Итак, было создано три различных типа результатов в построителе запросов, один из которых использует значения столбца, а два других получают прогнозируемые значения из прогнозирующей функции. Поэтому результаты запроса состоят из трех отдельных столбцов. В первом столбце содержится список сочетания товаров и регионов. Во втором и третьем столбцах — по вложенной таблице с результатами прогнозов. Каждая вложенная таблица содержит временные этапы и значения прогнозов, как показано в примере.

Пример результатов:

ModelRegion	PredictAmount	PredictQuantity
M200 Europe	$TIMEСумма 25.07.2004264039.4 25.08.2004323995.1 25.09.2004346405.6 25.10.2004337472.8 25.11.2004342890.8	$TIMEКоличество 25.07.2004121 25.08.2004142 25.09.2004152 25.10.2004149 25.11.2004154
M200 Северная Америка	$TIMEСумма 25.07.2004372986.4 25.08.2004411315.3 25.09.2004356186.6 25.10.2004412292.1 25.11.2004473739.2	$TIMEКоличество 25.07.2004163 25.08.2004178 25.09.2004156 25.10.2004173 25.11.2004203

Сохранение результатов прогноза

После получения результатов прогноза работать с этими данными можно несколькими способами. Результаты можно преобразовать в плоский формат, скопировать данные из представления результатов и вставить в рабочий лист Excel или другой файл. Кроме того, данные можно сохранить в представлении источника данных. Возможность сохранения результатов в представлении источника данных имеется только в среде Business Intelligence Development Studio. При этом результаты сохраняются в экспортируемой таблице в плоском формате.

Преобразование результатов в плоский формат в области «Результаты»

В построителе прогнозирующих запросов нажмите кнопку Переключиться в режим проектирования запросов.

После этого в представлении можно будет вручную изменить текст DMX-запроса.

Введите ключевое слово FLATTENED после слова SELECT. Полный текст запроса теперь должен выглядеть следующим образом.

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

Щелкните Переключиться в представление результатов запроса.

Экспорт результатов прогнозирующего запроса

Нажмите кнопку Сохранить результаты запроса.
В диалоговом окне Сохранение результата запроса интеллектуального анализа данных в поле Источник данных выберите Adventure Works DW2008. Также можно создать новый источник данных, если необходимо сохранить данные в другой реляционной базе данных.
В поле Имя таблицы введите новое имя временной таблицы, например Проверка прогнозов.

Нажмите кнопку Сохранить.

Примечание
Чтобы просмотреть созданную таблицу, создайте соединение с компонентом Database Engine, на котором были сохранены данные, и сформируйте запрос.