Прогнозы временных рядов с использованием обновленных данных (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

Создание прогнозов с помощью расширенных сведений о продажах

На этом занятии будет создан прогнозирующий запрос, который добавляет новые данные о продажах в модель. Дополняя модель новыми данными, можно получать актуальные прогнозы, которые включают последние точки данных.

Создать прогноз временных рядов, использующих новые данные, легко. Нужно просто добавить параметр EXTEND_MODEL_CASES в функцию PredictTimeSeries (расширения интеллектуального анализа данных), указать источник новых данных и количество новых прогнозов, которое нужно получить.

Внимание!
Параметр EXTEND_MODEL_CASES не является обязательным. По умолчанию модель расширяется каждый раз при создании прогнозирующего запроса временных рядов путем соединения новых данных в качестве данных входа.

Создание прогнозирующего запроса и добавление новых данных

1. Если модель еще не открыта, дважды щелкните структуру Forecasting и в окне конструктора интеллектуального анализа данных щелкните вкладку Прогноз модели интеллектуального анализа данных.

2. На панели Модель интеллектуального анализа данных должна быть выбрана модель Forecasting. В противном случае нажмите Выбрать модель и выделите модель Forecasting.

3. На панели Выбор входных таблиц нажмите кнопку Выбрать таблицу вариантов.

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

   Выберите NewSalesData из списка представлений источников данных и нажмите кнопку ОК.

5. Щелкните правой кнопкой мыши в области конструктора и выберите команду Изменить соединения.

6. Используя диалоговое окно Изменение сопоставления, сопоставьте столбцы в модели со столбцами во внешних данных следующим образом.

   • Сопоставьте столбец ReportingDateв модели интеллектуального анализа данных со столбцом NewDate во входных данных.

   • Сопоставьте столбец Amountв модели интеллектуального анализа данных со столбцом NewAmount во входных данных.

   • Сопоставьте столбец Quantityв модели интеллектуального анализа данных со столбцом NewQty во входных данных.

   • Сопоставьте столбец ModelRegionв модели интеллектуального анализа данных со столбцом Series во входных данных.

7. Теперь вы создадите прогнозирующий запрос.

   Сначала добавьте столбец к прогнозирующему запросу, чтобы получить ряд, к которому относится прогноз.

   1. В сетке щелкните первую пустую строку в столбце Источник и выберите пункт Forecasting.

   2. В столбце Поле выберите Model Region, в столбце Псевдоним введите «Регион модели».

8. Далее добавьте и измените прогнозирующую функцию.

   1. Щелкните пустую строку и в столбце Источник и выберите пункт Прогнозирующая функция.

   2. В столбце Поле выберите пункт PredictTimeSeries.

   3. В столбце Псевдоним введите строку «Predicted Values».

   4. Перетащите поле Quantity с панели Модель интеллектуального анализа данных в столбец Критерий или аргумент.

   5. В столбце Критерий или аргумент за именем поля введите следующий текст: 5,EXTEND_MODEL_CASES

      Полный текст текстового поля Критерий или аргумент должен иметь следующий вид: [Forecasting].[Quantity],5,EXTEND_MODEL_CASES

9. Нажмите кнопку Результаты и просмотрите результаты.

   Прогноз начинается в июле (срез первого периода после исходных данных) и заканчивается в ноябре (срез пятого периода после исходных данных).

Как видно, чтобы эффективно использовать этот тип прогнозирующего запроса, нужно знать, когда завершаются старые данные, а также сколько имеется срезов в новых данных.

Например, в этой модели ряд исходных данных завершился в июне, а данные были получены для июля, августа и сентября.

Прогнозы, использующие параметр EXTEND_MODEL_CASES, всегда начинаются в конце ряда исходных данных. Поэтому, если нужно получить прогноз только для неизвестных месяцев, следует указать начальную и конечную точки прогноза. Оба значения указываются в качестве временных срезов в конце старых данных.

В следующей процедуре показано, как это можно сделать.

Изменение начальной и конечной точек прогноза

1. В построителе прогнозирующих запросов щелкните Запрос, чтобы перейти в представление расширения интеллектуального анализа данных.

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

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

3. Нажмите кнопку Результаты и просмотрите результаты.

   Теперь прогноз начинается в октябре (срез четвертого периода — начиная с конца исходных данных) и завершается в декабре (срез шестого периода — начиная с конца исходных данных).

Следующая задача занятия

Прогнозы временных рядов с заменой данных (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

См. также

Справочник

Технический справочник по алгоритму временных рядов (Майкрософт)

Содержимое модели интеллектуального анализа данных для моделей временных рядов (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)