Makale
06/07/2010

araştırma modeli Saat Series modeller için içerik (Analysis Services - veri madenciliği)

Tüm madenciliği modellerini aynı yapıya içeriklerini depolamak için kullanın.Bu yapıyı veri madenciliği içerik şema satır kümesi kümesi kümesine göre tanımlanır.Ancak, standart yapısı içinde bilgileri içeren düğüm çeşitli ağaçları temsil etmek için farklı şekilde düzenlenir.Bu konu düğümleri nasıl düzenlenir ve her düğüm, esas alan madenciliği modelleri için gelir açıklarMicrosoftsaat serisi algoritması.

Genel çıkarma modeli içeriği, geçerli model türleri için bir açıklama için bkz:araştırma modeli Içerik (Analysis Services - veri madenciliği).

Bu konuyu gözden geçirirken, bir saat serisi modeli içeriğini göz atarak birlikte yararlı izleme bulabilirsiniz.Temel veri madenciliği öğretici izleyerek, bir saat serisi modeli oluşturabilirsiniz.Öğretici oluşturma veri ARIMA ve ARTxp algoritmalar kullanarak eğitir karma bir modeli modelidir.Daha fazla bilgi için bkz:Bir tahmin yapı ve model (Orta veri madenciliği Öğreticisi).araştırma modeli içeriğini görüntüleme hakkında bilgi için bkz:veri araştırma modeli görüntüleme.

saat serisi modeli yapısını anlama

Bir saat serisi modeli, model ve meta veriler gösteren tek bir ana düğüm vardır.Üst düğüm altında bir veya iki kez serisi ağaçları, model oluşturmak için kullanılan algoritmayı bağlı vardır.

Karma bir modeli oluşturursanız, iki ayrı ağaçları modeli, bir ARIMA ve ARTxp için eklenir.Yalnızca ARTxp algoritmasını veya yalnızca ARIMA algoritmasını kullanmak isterseniz, bu algoritma için karşılık gelen bir tek ağaç gerekir.FORECAST_METHOD parametre ayarı kullanmak için hangi algoritması belirtmiş olursunuz.ARTxp, ARIMA ya da bir karma model kullanma konusunda daha fazla bilgi için bkz:Microsoft saat Serisi algoritması.

Structure of model content for time series models

Karışık bir model oluşturmak için varsayılan ayarları ile oluşturulmuş bir saat serisi veri araştırma modeli örnek çizimde gösterilmektedir.Daha kolay iki model arasındaki farkları karşılaştırmak için burada ARTxp model diyagramı sol tarafında gösterilir ve ARIMA model Diyagramı sağ tarafında görüntülenir.ARTxp daha küçük ve daha küçük dallara böler ağaç benzeri yapıdır; oysa ARIMA algoritması tarafından oluşturulan yapı upwards küçük bileşenler yerleşik bir piramit gibi daha fazla.

Microsoft Office 2010 Suite genel model içerik ağacı görüntüleyiciyi kullanarak karma bir modeli görüntülemek, ARTxp ve ARIMA modelleri düğümlerin tüm alt düğümler üst saat serisi modeli sunulur.Karışık bir modelin genel görünümünde, ilk düğüm kümesi (tümü) olarak adlandırılır ve temsil eden sonuçlar çözümleme ARTxp algoritması ile.İkinci küme düğümlerinin ARIMA olarak adlandırılır ve ARIMA algoritması tarafından incelemenin sonuçlarını gösterir.

Unutmayın önemli bilgileri ARIMA ve ARTxp ağaçları içinde tamamen farklı şekilde düzenlendiğinden ve yalnızca kök düğümünün altında ilgili olarak iki ağaç düşünmelisiniz noktasıdır.İki sunumu için kullanışlı bir model olarak sunulur, ancak iki bağımsız model değerlendirilmelidir.ARTxp bir gerçek ağaç yapısını gösterir, ancak ARIMA yok.

Not

ARTxp ağaç adını (tümü), geriye doğru uyumluluk için korunur.Önce SQL Server 2008, saat serisi algoritması tek bir algoritma ARTxp algoritması çözümlemesi için kullanılır.

ARTxp model yapısı

ARTxp algoritması karar ağaçları modeline benzer bir model oluşturur.Öngörülebilir öznitelikleri grupları ve önemli farklılıklar bulunan her böler.Bu nedenle, her ARTXp modeli öngörülebilir her öznitelik için ayrı bir dalı vardır.Örneğin, bazı bölgeler için satış miktarını tahmin modeli temel veri madenciliği öğretici oluşturur.Bu durumda,[Miktar] öngörülebilir özniteliği, ayrı bir dal oluşturulan her bölgeye. için İki öngörülebilir öznitelikleri, sahip olduğu**[Miktar]** Her birleşimi bir öznitelik ve bir bölge. , [Miktar] ayrı bir dal oluşturulması

Üst düğüm ARTxp şube için bir karar ağacında kök düğümü aynı bilgileri içerir.Bu, alt düğüm (CHILDREN_CARDINALITY), bu düğüm (NODE_SUPPORT) koşulları ve tanımlayıcı istatistik (NODE_DISTRIBUTION) çeşitli durumlarda sayısı için sayı içerir.

Düğümün tüm alt öğeleri yoksa, servis talepleri başka alt gruplara bölme Yasla önemli hiçbir koşul bulundu demektir.Dalı bu noktada sona erer ve düğüm olarak birYaprak düğüm.Yaprak düğüm öznitelikleri, katsayıları ve yapı taşları ARTxp formül değerlerini içerir.

Bazı dalları ek bölmeleri, benzer bir karar ağacı modeline sahip olabilir.Örneğin, Avrupa bölge satışlarını gösteren ağacının dalını iki dalı böler.Önemli bir neden olan bir durum varsa bölme ortaya iki grup arasındaki farklı.Üst düğüm, adını söyler öznitelik neden [Miktar] gibi bölmenin ve üst düğümünü ne kadar zaman alır.Yaprak düğümlerin daha fazla ayrıntı sağlar: Satış > 10.000 ve gibi öznitelik değeri Satış<10, 000), her koşul ve ARTxp formülü. servis talebi sayısı

Not

Formülleri görüntülemek istiyorsanız, tam regresyon yaprak düğüm düzeyinde, ancak bir ara bir formül veya kök düğüm bulabilirsiniz.

ARIMA model yapısı

Her birleşimi bir veri serisi için (gibi [Bölge]) ve öngörülebilir bir öznitelik ( [Satış tutarı]) gibi bilgileri tek bir parça vardır — tahmin edilebilir özniteliği değiştirmek saat açıklayan denklemi.

Her dizi temel denklemi verilerde bulunan her Periyodik yapısı için birden çok bileşeni türetilir.Örneğin, bir aylık aralıklarla toplanan satış verileriniz varsa, algoritma olabilir algılamak aylık, üç aylık veya yıllık dönemsel yapıları.

Algoritma üst ve alt düğümleri bulduğu her periodicity için ayrı bir kümesini verir.Varsayılan periodicity 1, bir tek saat dilimi için tüm modellerini otomatik olarak eklenir.Olası Periyodik yapıların PERIODICITY_HINT parametresinde birden çok değer girerek belirleyebilirsiniz.Algoritma düzenli bir yapı algılamazsa, ancak bu sonuçlar, ipucu için çıktı değil.

Çıktısı modeli içerik her Periyodik yapısı aşağıdaki düğümler bileşen içerir: bir düğüm için autoregressive sipariş (AR) ve Hareketli ortalama (MA) için bir düğüm. The difference order is represented in the equation.Bu terimlerin anlamı hakkında bilgi için bkz:Microsoft saat Serisi algoritması.

saat serisi için içerik modeli

Bu bölümde yalnızca bu sütun ayrıntı ve örnekler sunar araştırma modeli saat serisi modelleri. özel ilgi olan içerik

Çıkarma modeli terimleri, açıklamalarını veya şema satır kümesi kümesi, MODEL_CATALOG ve MODEL_NAME, genel amaçlı sütunlar hakkında bilgi için bkz:araştırma modeli Içerik (Analysis Services - veri madenciliği).

MODEL_CATALOG
Model depolandığı veritabanının adı.
MODEL_ADI
Modelinin adı.
ÖZNİTELİK_ADÝ
Öngörülebilir öznitelik düğümü temsil edilen veri serileri için.(Aynı değeri olarak MSOLAP_MODEL_COLUMN.)
NODE_NAME
Düğümün adı.Şu anda bu gelecekteki sürümlerinde değişebilir, ancak bu sütun NODE_UNIQUE_NAME, aynı değeri içerir.

NODE_UNIQUE_NAME
Düğümün benzersiz adı.Modelin ana düğüm her zaman adlıTS.

ARTxp: Her düğüm, onaltılık sayısal bir değer tarafından izlenen TS ile temsil edilir.Örneğin, doğrudan TS ağaç altında ARTxp düğümleri olabilir TS00000001 TS0000000b numaralandırılır.Düğümleri sırası önemli değildir.

ARIMA: Her düğüm bir ARIMA ağacında onaltılık sayısal bir değer tarafından izlenen TA gösterilir.Alt düğümlerin başka bir düğüm içinde sırasını belirten onaltılık sayı ve ardından üst düğümün benzersiz adı içerir.

Tüm ARIMA ağaçları yapılandırılmıştır tamamen aynı.Her kök düğümler ve adlandırma kuralı aşağıdaki tabloda örneği içerir:

ARIMA düğüm kimliği ve türü	Düğüm adı örneği
ARIMA kök (27)	TA0000000b
ARIMA Periyodik yapısı (28)	TA0000000b00000000
ARIMA otomatik gerileyen (29)	TA0000000b000000000
Hareketli ortalama (30) ARIMA	TA0000000b000000001

NODE_TYPE
Bir saat serisi modeli verir aşağıdaki düğüm türü, bağlı algoritması.

ARTxp:

Düğüm türü No	Açıklama
1 (Model)	saat serisi
3 (İç)	ARTxp saat serisi ağaç içindeki iç bir dalı temsil eder.
16 (saat serisi ağacı)	Bir tahmin edilebilir özniteliği ve seri karşılık gelen ağaç, kök ARTxp.
15 (saat serisi)	Yaprak düğüm ağacında ARTxp.

ARIMA:

Düğüm türü No	Açıklama
27 (ARIMA kök)	ARIMA ağacının bir üst düğüm.
28 (ARIMA dönemsel yapı)	Tek bir düzenli yapısını tanımlayan bir ARIMA ağacı bileşenidir.
29 (ARIMA Autoregressive)	Tek bir periyodik yapısı bir katsayısı içerir.
30 (Hareketli ortalama ARIMA)	Tek bir periyodik yapısı bir katsayısı içerir.

NODE_CAPTION
Bir etiket veya düğüm ile ilgili başlığı.Bu özellik öncelikle görüntüleme amacıyla kullanılır.

**ARTxp:**Öznitelik veya değer aralık bir birleşimi görüntülenen düğüm, bölünmüş durumu içerir.

ARIMA: ARIMA Denklem, kısa form içerir.

ARIMA Denklem biçimi hakkında bilgi için bkz:Çıkarma gösterge ARIMA için.
CHILDREN_CARDINALITY
Düğüm olan doğrudan alt öğe sayısı.
PARENT_UNIQUE_NAME
Düğümün üst benzersiz adı.Kök düzeyindeki tüm düğümler için NULL döndürür.
NODE_DESCRIPTION
Açıklama metin kuralları, bölmeleri, ya da formül geçerli düğüm.

ARTxp: Daha fazla bilgi için bkz: ARTxp ağaç anlama .

**ARIMA:**Daha fazla bilgi için bkz: ARIMA ağaç anlama .
NODE_RULE
XML açıklaması kuralları, bölmeleri veya geçerli düğüm formülleri.

ARTxp: NODE_RULE için NODE_CAPTION genellikle karşılık gelir.

**ARIMA:**Daha fazla bilgi için bkz: ARIMA ağaç anlama .
MARGINAL_RULE
Bir XML açıklaması bölme veya bu düğüme özgü içeriği.

ARTxp: MARGINAL_RULE için NODE_DESCRIPTION genellikle karşılık gelir.

ARIMA: Her zaman boştur; bunun yerine NODE_RULE kullanın.
NODE_PROBABILITY
ARTxp: Ağaç düğümleri için her zaman 1.Yaprak düğüm için model kök düğümden düğüme ulaşma olasılığı.

ARIMA: Her zaman 0.
MARGINAL_PROBABILITY
ARTxp: Ağaç düğümleri için her zaman 1.Yaprak düğüm için hemen ana düğümden düğüme ulaşma olasılığı.

ARIMA: Her zaman 0.
NODE_DISTRIBUTION
Düğümün olasılık çubuk içeren bir tablo.saat serisi modeli, bu iç içe geçmiş tablo gerçek gerileme formülü düzenlemek için gerekli tüm bileşenleri içerir.

Düğüm dağıtımı hakkında daha fazla bilgi için tablo ARTxp ağacı içinde Bkz:ARTxp ağaç anlama.

ARIMA ağacında düğüm dağıtım tablosu hakkında daha fazla bilgi için bkz:ARIMA ağaç anlama.

Tüm sabit ve okunabilir bir biçime oluşan diğer bileşenleri görmek istiyorsanız,saat serisi Görüntüleyicisi, düğümü tıklatın ve Mining göstergeaçın.
NODE_SUPPORT
Bu düğüm destekleyen bir servis talebi sayısı.

ARTxp: İçin (tümü) düğümü, saat dilimleri şube. dahil toplam sayısını belirtir Terminal düğümleri için NODE_CAPTION tarafından tanımlanan aralıkta bulunan saat dilimlerini gösterir.Terminal düğümlerin saat sayısını dilimler her zaman için dalı NODE_SUPPORT değeri Toplamlar**(Tümü)** node.

ARIMA: Geçerli düzenli yapısını destekleyen bir servis talebi sayısı.Destek değeri geçerli dönemsel yapısının tüm düğümler yinelenir.
MSOLAP_MODEL_COLUMN
Öngörülebilir öznitelik düğümü temsil edilen veri serileri için.(Aynı değeri olarak ATTRIBUTE_NAME.)
MSOLAP_NODE_SCORE
Ağaç ya da bölme bilgi değerini belirtir bir sayısal değer.

ARTxp: Her zaman bir bölünme olmadan düğümlerin 0.0 değerdir.Bölme ile düğümleri için bölmenin, interestingness puan gösterir.

Skor yöntemi hakkında daha fazla bilgi için bkz:Içinde veri madenciliği özellik seçimi.

ARIMA: Bayesian bilgileri ölçüt (BIC) puan ARIMA modelinde.Aynı puanı denklemi için ilgili tüm ARIMA düğümlerde küme.
MSOLAP_NODE_SHORT_CAPTION
ARTxp: NODE_DESCRIPTION aynı bilgileri.

ARIMA: NODE_CAPTION aynı bilgileri: diğer bir deyişle, kısa formu ARIMA denklemi.

ARTxp ağaç anlama

ARTxp modeli, diğer bazı faktör bölme veri alanlarından doğrusal veri alanlarını açıkça ayırır.Öngörülebilir öznitelik değişiklikleri doğrudan bir işlev bağımsız değişken olarak temsil edilebilir her yerde regresyon formül bu ilişkiyi göstermek için hesaplanır.saat ve çoğu veri serisinin satış arasındaki doğrudan bir korelasyon varsa, örneğin, dizilere saat serisi ağaç içinde yer alması (NODE_TYPE = 16) olan her veri serisinden, regresyon denklemi yalnızca bir alt düğüm yok.İlişkinin doğrusal değil, ancak ARTxp saat serisi ağaç koşullara göre yeni bir karar ağacı modeli gibi alt düğümleri olarak bölebilirsiniz.Modeli içeriğini görüntüleyerekMicrosoft Office 2010 Suite genel içerik ağacı Görüntüleyicisi bölmelerini gerçekleştiği ve eğilim. nasıl etkilediğini görebilirsiniz

Serisi model oluşturulduğu saat örneğin gözdenTemel veri madenciliği Eğitmeni.Adventure Works ' alınan bu model, karmaşık verilere dayanır.Bu nedenle, yok ARTxp ağacında birçok bölmeleri.Ancak, bu oldukça basit model bile bölmelerini üç farklı türde gösterilmektedir:

Pasifik bölge tutar eğilim satır böler saatini anahtar.Bölme saat anahtardaki belirli bir noktadan eğilim değişikliği saat gelmektedir.Yalnızca belirli bir noktadan kadar doğrusal eğilim satır ve sonra eğriyi başka bir şekil kabul.Örneğin, bir saat serisi 6 Ağustos 2002 kadar devam edebilir ve bu tarihten sonra başka bir saat serisi başlatın.
Kuzey Amerika bölge tutar eğilim satır üzerinde başka bir değişken böler.Kuzey Amerika böler için böyle bir durumda, eğilim Avrupa'da aynı modeli değeri temel bölge.Diğer bir deyişle, Avrupa için değer değiştiğinde, Kuzey Amerika bir değeri de değiştirir, algoritma algıladı.
Eğilim satır Avrupa bölgesi için kendisini böler.

Her yaptığı bölme anlama gelir?Modeli içeriği ile ilettiği bilgiyi yorumlama verileri derin bir anlayış ve anlamı iş kapsamında gerektiren bir resim var.

Bitişini işaret Kuzey Amerika ve Avrupa bölgeleri için eğilimleri arasındaki açık bağlantı yalnızca Avrupa için veri serisini zayıf görünmesini Kuzey Amerika için eğilim neden daha fazla entropi yok eder.Veya, puanlama sistemi için iki önemli fark olabilir, ve korelasyon yalnızca Avrupa Kuzey Amerika bilgisayar önce bilgisayar üzerindeki göre kaza, olabilir.Ancak verileri gözden geçirin ve korelasyon yanlış olduğunda emin olun veya bazı diğer bir etken söz konusu olmadığını araştırın.

saat anahtar bölme çizgisinin degradedeki istatistiksel olarak önemli bir değişiklik yok anlamına gelir.Bu her aralık veya entropi bölmenin için gerekli hesaplamaları için destek gibi matematiksel Etkenler olmuş olabilir.Bu nedenle, bu bölme modelinin anlamı gerçek dünyadaki bakımından ilginç olabilir.Ancak, bölmedeki dönem belirtilen saat gözden geçirdiğinizde, temsil edilen ilginç korelasyon verileri, böyle bir satış promosyon veya diğer olay, o anda başladı ve, verileri etkilenen bulabilirsiniz.

Verileri diğer öznitelikleri içeriyorsa, çok büyük bir olasılıkla daha ilginç örnekleri ağaç dallanma görür.Örneğin, hava durumu bilgileri izlenir ve öznitelik olarak çözümlemesi için kullanılan, satış ve hava karmaşık etkileşim gösteren birden çok bölmelerini ağacında görebilirsiniz.

Kısacası, veri madenciliği ipuçları hakkında burada olabilecek ilginç phenomena oluşur, ancak daha fazla araştırma ve iş kullanıcılarının uzmanlık bilgileri kapsamında tutulacak doğru yorumlamak gerekli sağlamak için kullanışlıdır.

ARTxp saat serisi formülün öğeleri

Tamamını görüntülemek için ARTxp ağaç veya şube, formül, kullanmanızı öneririzÇıkarma gösterge sabitler tüm okunabilir bir biçimde sunan Microsoft Office 2010 Suite saat serisi Görüntüleyicisi .

Nasıl Yapılır: saat serisi model formülünü görüntülemek (Analysis Services - veri madenciliği)

Bu bölümde, bir örnek Denklem sunar ve açıklayan temel terimler.

ARTxp formül için gösterge çıkarma

Aşağıdaki örnek, mining göstergede gösterilen ARTxp formülü, modelin bir parçasını gösterir.Bu formülü görüntülemek için açık Microsoft Office 2010 Suite saat serisi görüntüleyicide temel veri madenciliği öğretici oluşturduğunuz tahmin modeli, model sekmesini tıklatın ve ağaç için R250 seçin: Avrupa veri serisi'i veya daha sonra 5/7/2003 tarih seri temsil eden düğüm.

Ağaç düğümü Denklem örneği:

Miktar = 21.322

-0.293 * Miktar (R250 Kuzey Amerika,-7) + 0.069 * miktar (R250 Avrupa,-1) + 0.023 *

Miktar (R250 Avrupa,-3)-0.142 * miktar (R750 Avrupa,-8)

Bu durumda, değer21.322 denklemi. öğelerinin bir işlev olarak miktarı için öngörülen değeri gösterir. Örneğin, bir öğesidirQuantity(R250 North America,-7).Bu gösterim, Kuzey Amerika bölge t-7 saat miktarını veya yedi zaman dilimi geçerli saat dilimi önce anlamına gelir.Bu veri serisi için değer katsayısı ile çarpımı-0.293.Her öğe için katsayısı eğitim sürecinde elde edilen ve verilerdeki eğilimleri dayanır.

Yok birden çok öğe bu denklemi modeli miktarı R250 modelinin Avrupa bölgesindeki birçok veri serisinin değerlerine bağlı olduğunu hesapladığı için.

ARTxp formül için içerik modeli

Aşağıdaki tabloda gösterildiği şekliyle, düğüm için aynı bilgileri gösterenMicrosoft Genel içerik ağacı Viewer (veri madenciliği Tasarımcısı).

ÖZNİTELİK_ADÝ	ATTRIBUTE_VALUE	Destek	FARKI	VALUETYPE
Quantity(R250 Europe,y-intercept)	21.3223433563772	11	1.65508795539661	11 (Kesme)
Miktar (R250 Avrupa,-1)	0.0691694140876526	0	0	7 (Katsayısı)
Miktar (R250 Avrupa,-1)	20.6363635858123	0	182.380682874818	9 (İstatistikler)
Miktar (R750 Avrupa,-8)	-0.1421203048299	0	0	7 (Katsayısı)
Miktar (R750 Avrupa,-8)	22.5454545333019	0	104.362130048408	9 (İstatistikler)
Miktar (R250 Avrupa,-3)	0.0234095979448281	0	0	7 (Katsayısı)
Miktar (R250 Avrupa,-3)	24.8181818883176	0	176.475304989169	9 (İstatistikler)
Miktar (R250 Kuzey Amerika,-7)	-0.292914186039869	0	0	7 (Katsayısı)
Miktar (R250 Kuzey Amerika,-7)	10.36363640433	0	701.882534898676	9 (İstatistikler)

İçerik araştırma modeli içinde bulunan bilgilerin aynısını içerenÇıkarma göstergefark ve desteklemekiçin ek sütunlar ile.Destek için değer, bu denklemi tarafından tanımlanan eğilim destekleyen bir servis talebi sayısını gösterir.

ARTxp saat dizi formülünü kullanma

Çoğu iş kullanıcıları için ARTxp modeli içeriği bir ağaç görünümü hem de doğrusal bir verilerin sunumunu sağlayan değerdir.Öngörülebilir öznitelik değişiklikleri bir işlev bağımsız değişken olarak temsil edilebilir, algoritma otomatik regresyon denklemi hesaplamak ve ayrı düğüm bu seri çıkış.Ancak, diğer etkenler doğrusal bir korelasyon engelliyorsa, saat serisi gibi bir karar ağacı dalları.Tarama modeli içeriği ileMicrosoft Office 2010 Suite saat serisi Görüntüleyicisi bölmenin oluştuğu ve eğilim. nasıl etkilediğini görebilirsiniz

saat ve herhangi bir bölümünde veri serisinin satış arasında doğrudan bir korelasyon varsa, gelen formülü kopyalamak için formül en kolay yolu olanÇıkarma göstergeve bir belge veya sunu modeli. açıklamak amacıyla içine yapıştırın Alternatif olarak, bu ağaç için NODE_DISTRIBUTION tablosundan ortalama katsayısı ve diğer bilgileri ayıklamak ve eğilim uzantıları hesaplamak için kullanın.Tüm diziyi tutarlı, doğrusal bir ilişki sergiler, denklemi (tümü) düğümü içinde yer alıyor.Konsol ağacında dallanma varsa, denklemi yaprak düğüm yer alıyor.

Aşağıdaki sorgu araştırma modeli denklemi içeren NODE_DISTRIBUTION iç içe geçmiş tablo ile birlikte tüm ARTxp yaprak düğümlerin verir.

SELECT MODEL_NAME, ATTRIBUTE_NAME, NODE_NAME,
NODE_CAPTION, 
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE, [VARIANCE], VALUETYPE
FROM NODE_DISTRIBUTION) as t
FROM Forecasting.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 15

ARIMA ağaç anlama

Bir ARIMA modeli her yapıda karşılık gelen birperiodicity veya Periyodik yapısı . Veri serilerini yinelenen verilerin bir desen dönemsel yapıdır.Bazı küçük değişim biçiminde istatistiksel sınırları içinde izin verilir.Periodicity eğitim veri kullanılan varsayılan saat birimleri göre ölçülür.Örneğin, eğitim veriler, her gün için satış verilerini sağlar, varsayılan saat birimini bir gündür ve tüm dönemsel yapıları belirtilen gün sayısı olarak tanımlanır.

Algoritması tarafından algılanan her dönem kendi yapısı düğümü alır.Örneğin, günlük satış verilerini analiz etme, model hafta gösteren dönemsel yapıları tespit.Böyle bir durumda, algoritma tamamlanmış modelde iki dönemsel yapıları oluşturur: {1} ve hafta için belirtilen varsayılan bir günlük süre, belirtilen {7}.

Örneğin, aşağıdaki sorgu bir çıkarma modelinden ARIMA yapıları verir.

SELECT MODEL_NAME, ATTRIBUTE_NAME, NODE_NAME, NODE_CAPTION
FROM Forecasting.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 27

Örnek sonuçlar:

MODEL_ADI	ÖZNİTELİK_ADÝ	NODE_NAME	NODE_TYPE	NODE_CAPTION
Tahmini	M200 Avrupa: miktar	TA00000000	27	ARIMA (1,0,1)
Tahmini	M200 Kuzey Amerika: miktar	TA00000001	27	ARIMA (1,0,4) (1,1,4)(6) X
Tahmini	M200 Pasifik: miktar	TA00000002	27	ARIMA (2,0,8) (1,0,0)(4) X
Tahmini	M200 Pasifik: miktar	TA00000002	27	ARIMA (2,0,8) (1,0,0)(4) X
Tahmini	R250 Avrupa: miktar	TA00000003	27	ARIMA (1,0,7)
Tahmini	R250 Kuzey Amerika: miktar	TA00000004	27	ARIMA (1,0,2)
Tahmini	R250 Pasifik: miktar	TA00000005	27	ARIMA (2,0,2) (1,1,2)(12) X
Tahmini	R750 Avrupa: miktar	TA00000006	27	ARIMA (2,1,1) (1,1,5)(6) X
Tahmini	T1000 Avrupa: miktar	TA00000009	27	ARIMA (1,0,1)
Tahmini	T1000 Kuzey Amerika: miktar	TA0000000a	27	ARIMA (1,1,1)
Tahmini	T1 ` 000 Pasifik: miktar	TA0000000b	27	ARIMA (1,0,3)

Kullanarak da göz atabilirsiniz Bu sonuçlar arasındaMicrosoft Genel içerik ağacı Viewer (veri madenciliği Tasarımcısı)size olmadığını bir bakışta hangi serisinin tamamen doğrusal birden çok düzenli yapıları olduğu, hangi bulunan periodicities şunlardır.

Örneğin, Avrupa M200 serisi ARIMA denklemi kısa formu yalnızca varsayılan veya günlük, döngü algılandı, bildirir.Denklem, kısa formu NODE_CAPTION sütununda sağlanır.

Ancak, Kuzey Amerika M200 serisi için ek düzenli bir yapı bulundu.TA00000001 düğümü olan bir denklemi, iki alt düğümler(1,0,4)(1,1,4)(6). denklemi olan ve Bu denklem birleştirilmiş ve ana düğüm gösterilir.

Her Periyodik yapısı için de model içeriği sağlarSipariş ve Hareketli ortalama alt düğümü. Örneğin, aşağıdaki sorgu, bir önceki örnekte listelenen düğümü alt düğümleri alır.Sütun, PARENT_UNIQUE_NAME, aynı ada sahip ayrılmış anahtar sözcük ayırt etmek için içine alınmalıdır dikkat edin.

SELECT * 
FROM Forecasting.CONTENT
WHERE [PARENT_UNIQUE_NAME] = ' TA00000001'

Kullanamazsınız, çünkü bu bir ARIMA ağacı, bir ARTxp ağacı,IsDescendant (DMX)işleve dönmek düzenli bir yapı bu. bir alt düğümü olan düğümlerBunun yerine, sonuçlarını süzmek ve alt nasıl denklemi, fark sırasını ve hareketli ortalamalar gibi oluşturulan hakkında daha fazla ayrıntı sağlayan düğümleri öznitelik ve düğüm tipleri kullanabilirsiniz.

SELECT MODEL_NAME, ATTRIBUTE_NAME, NODE_UNIQUE_NAME,
NODE_TYPE,  NODE_CAPTION
FROM Forecasting.CONTENT
WHERE [MSOLAP_MODEL_COLUMN] ='M200 North America:Quantity'
AND (NODE_TYPE = 29 or NODE_TYPE = 30)

Örnek sonuçlar:

MODEL_ADI	ÖZNİTELİK_ADÝ	NODE_UNIQUE_NAME	NODE_TYPE	NODE_CAPTION
Tahmini	M200 Kuzey Amerika: miktar	TA00000001000000010	29	ARIMA {1,0.961832044807041}
Tahmini	M200 Kuzey Amerika: miktar	TA00000001000000011	30	ARIMA {1, - 3.51073103693271E - 02,2.15731642954099,-0.220314343327742,-1.33151478258758}
Tahmini	M200 Kuzey Amerika: miktar	TA00000001000000000	29	ARIMA {1,0.643565911081657}
Tahmini	M200 Kuzey Amerika: miktar	TA00000001000000001	30	ARIMA {1, 1.45035399809581E - 02, - 4.40489283927752E - 02,-0.19203901352577,0.242202497643993}

Aşağıdaki örneklerde gösterilmektedir, başka ayrıntıya kapalı ARIMA ağacında, daha ayrıntılı ortaya çıkan, ancak önemli bilgiler birleştirilir ve sunulan üst düğüm iyi.

ARIMA için saat dizi formülünü

ARIMA herhangi bir düðümü tam formülü görüntülemek için kullanmanızı öneririzÇıkarma gösterge autoregressive sırasını sunan, Microsoft Office 2010 Suite saat serisi Görüntüleyicisi , ortalamaları ve diğer öğeleri zaten tutarlı bir biçimde oluşturulmuş Denklem taşınıyor.

Nasıl Yapılır: saat serisi model formülünü görüntülemek (Analysis Services - veri madenciliği)

Bu bölümde, bir örnek Denklem sunar ve temel terimler açıklanmaktadır.

ARIMA formül için mining gösterge

Aşağıdaki örnek, mining göstergede gösterilen ARIMA formülü, modelin bir parçasını gösterir.Bu formülü görüntülemek için açıkTahmini modeli kullanarak Microsoft Office 2010 Suite saat serisi Görüntüleyici, model sekmesini tıklatın, ağaç için R250: Avrupa veri serisi'i veya daha sonra 5/7/2003 tarih seri temsil eden düğüm.Çıkarma gösterge tüm sabitler aşağıdaki örnekte gösterildiği okunabilir bir biçimde oluşturur:

ARIMA denklemi:

ARIMA ({1,1},0,{1,1.49791920964142,1.10640053499397,0.888873034670339,-5.05429403071953E-02,-0.905265316720334,-0.961908900643379,-0.649991020901922}) kesme noktası: 56.8888888888889

Bu denklem katsayıları ve kesme noktası değerlerini içeren uzun ARIMA, biçimidir.Bu kısa biçimi gibi{1,0,7}burada 1 dönem saat dilimleri sayısı olarak gösterir, 0 terim fark sırasını gösterir ve katsayıları. 7 gösterir,

Not

Sabit Analysis Services için bilgisayar farkı hesaplanır; Sabit kendisini herhangi bir kullanıcı arabiriminde görüntülenmez.Ancak görüntüleyebilirsiniz için bu sabit, fonksiyon olarak serideki herhangi bir noktasını fark, seçtiğinizSapma, Gösterin Chart view.Araç İpucu her veri serisinin tahmin edilen belirli bir noktaya için fark gösterilir.

ARIMA formül için içerik modeli

Bir ARIMA modeli bilgilerle farklı düğümlerin farklı standart bir yapı bulunur.Değiştirmek için Görüntüleyici ARIMA modeline ait model içeriğini görüntülemek içinMicrosoft Office 2010 Suite genel içerik ağacı Görüntüleyicisi öznitelik adını içeren düğüm'ı genişletin ve R250 Avrupa: Miktar .

Temel Periyodik denklemi uygulamaya bağlı seçebileceğiniz dört farklı biçimlerde bir ARIMA modeli için bir veri serisi içerir.

NODE_CAPTION: Denklemi kısa biçimini görüntüler.Kısa biçimi, ne kadar düzenli yapıları temsil edilir ve ne kadar katsayıları söyler sahip oldukları.Örneğin, denklemi kısa biçimi{4,0,6}, düğüm 6 katsayıları. düzenli bir yapıda gösterir. Kısa biçimi, bir şey istiyor.{2,0,8} x {1,0,0}(4)iki Periyodik yapıların. , düğüm içerir

DÜĞÜM AÇIKLAMASI:Mining göstergegörüntülenen denklem biçiminde olan denklemi, uzun biçimini görüntüler.Denklemi uzun biçimde, kısa formun benzer sayılan yerine katsayıları fiili değerleri görüntülenir.

NODE_RULE: Denklemi XML gösterimini görüntüler.Düğüm türüne bağlı olarak, XML gösterimi bir veya birden çok düzenli yapıları dahil edebilirsiniz.Aşağıdaki tablo XML düğümleri ARIMA modelinin üst düzeylere nasıl alınır gösterir.

Düğüm türü	XML içeriğini
27 (ARIMA kök)	Veri serileri ve tüm alt düğümler her Periyodik yapısı içeriği tüm dönemsel yapıları içerir.
28 (ARIMA dönemsel yapı)	Kendi autoregressive terim düğümü ve hareketli ortalama, katsayıları tek düzenli bir yapı tanımlar.
29 (ARIMA Autoregressive)	Tek bir periyodik yapı koşulları listeler.
30 (Hareketli ortalama ARIMA)	Tek bir periyodik yapısı katsayıları listelenmektedir.

NODE_DISTRIBUTION: Denklemi koşulları, belirli koşulları elde etmek için sorgu bir iç içe tablo görüntülenir.XML kuralları aynı hiyerarşik yapısını düğüm dağıtım tablosu aşağıdadır.ARIMA dizinin adını, kök düğümü (NODE_TYPE = 27) kesme noktası değeri ve birden çok periodicities, yalnızca bilgi özel bazı düzenli bir yapı ya da alt düğümlerin bu dönemsel yapısının alt düğümler içeren ama içerebilen tam Denklem için periodicities içerir.

Düğüm türü	Attribute	Değer türü
27 (ARIMA kök)	Kesme noktası Periodicity	11
28 (ARIMA dönemsel yapı)	Periodicity Otomatik gerileyen sipariş Fark sipariş Ortalama sipariş taşıma	12 13 15 14
29 (ARIMA Autoregressive)	Katsayısı (tamamlayıcı katsayısı)	7
30 (Hareketli ortalama ARIMA)	T değeri T-1 değeri … T-n değer	7

Değeriortalama sipariş taşıma , bir dizi. hareketli Ortalamalar sayısını gösterir. Hareketli ortalama genellikle hesaplanırn-1n şartları, ancak bir seri numarası varsa kez azaltılabilir daha kolay hesaplaması. için

Değeriautoregressive sipariş autoregressive serisi. gösterir

Değerifark sipariş seri karşılaştırma veya differenced kaç kez gösterir.

Bir numaralandýrma değer türleri için bkz:MiningValueType.

ARIMA ağacı bilgileri kullanarak

Bir çözümü, ARIMA algoritması esas alan Öngörüler kullanırsanız, tahmin oluşturmak için kullanılan yöntem gösteren bir raporda denklemi yapıştırmak isteyebilirsiniz.Kısacası formülleri göstermek veya uzun sırasıyla, biçimlendirmek, resim yazısı veya açıklama kullanabilirsiniz.

saat serisi önerileri kullanan bir uygulama geliştiriyorsanız, ARIMA denklemi modeli içeriğini almak ve sonra kendi Öngörüler yapmak kullanışlı olabilir.ARIMA denklemi herhangi bir çıktı elde etmek için belirli bir özniteliğe ARIMA kök doğrudan önceki örneklerde gösterildiği gibi sorgulayabilirsiniz.

İstediğiniz dizisini içeren düğüm kimliği biliyorsanız, denklemi bileşenlerini almak için iki seçeneğiniz vardır:

İç içe tablo biçimi: DMX sorgu veya sorgu OLEDB istemci. ile kullanma
XML gösterimi: XML sorgusu kullanın.

Remarks

Bilgi her bölme için ağaç içindeki farklı bir yerde olduğundan ARTxp ağacından, bilgi almak zor olabilir.Bu nedenle, ARTxp modeli ile tüm parçaları almak ve gerekir sonra tam formülü reconstitute için bazı işlem yapın.Formül ağaç kullanılabilir yapılan bir ARIMA modelinden Denklem almak daha kolay çünkü.Bu bilgileri almak için sorgu oluşturma hakkında bilgi için bkz:saat serisi model sorgulama (Analysis Services - veri madenciliği).

Aracılığıyla paylaş