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第 1 课：创建时序挖掘模型和挖掘结构

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在本课中，将创建一个挖掘模型，可以使用该模型根据历史数据预测一段时间内的值。 创建该模型时，基础结构会自动生成，且可以用作其他挖掘模型的基础。

本课假定您已熟悉预测模型以及 Microsoft 时序算法的要求。 有关详细信息，请参阅 Microsoft 时序算法。

CREATE MINING MODEL 语句

为了直接创建挖掘模型并自动生成基础挖掘结构，您应该使用 CREATE MINING MODEL (DMX) 语句。 可以将语句中的代码分为下列几部分：

  • 命名模型

  • 定义时间戳

  • 定义可选序列键列

  • 定义可预测属性

下面是 CREATE MINING MODEL 语句的一般示例：

CREATE MINING MODEL [<Mining Structure Name>]
(
   <key columns>,
   <predictable attribute columns>
)
USING <algorithm name>([parameter list])
WITH DRILLTHROUGH

代码的第一行定义了挖掘模型的名称：

CREATE MINING MODEL [Mining Model Name]

通过在模型名称后追加“_structure”，Analysis Services 自动生成基础结构的名称，这样可以确保将结构名称与模型名称区分开。 有关在 DMX 中命名对象的信息，请参阅标识符 (DMX)。

代码中的下一行定义了挖掘模型的键列，如果是时序模型，则它可唯一标识源数据中的时间步长。 时间步长在列名和数据类型后使用 KEY TIME 关键字进行标识。 如果时序模型具有单独的序列键，则使用 KEY 关键字对它进行标识。

<key columns>

代码中的下一行用于定义将预测的模型中的列。 一个挖掘模型中可以有多个可预测属性。 如果有多个可预测属性，Microsoft 时序算法会为每个序列生成一个单独的分析：

<predictable attribute columns>

课程任务

在本课中，您将执行以下任务：

  • 创建新的空白查询

  • 更改查询以创建挖掘模型

  • 执行查询

创建查询

第一步是连接到 Analysis Services 实例，并在 SQL Server Management Studio 中创建一个新的 DMX 查询。

在 SQL Server Management Studio 中创建一个新的 DMX 查询

  1. 打开 SQL Server Management Studio。

  2. 在**“连接到服务器”对话框中，针对“服务器类型”，选择 Analysis Services。 在“服务器名称”中，键入 LocalHost 或在本课中要连接到的 Analysis Services 实例的名称。 单击“连接”**。

  3. 在对象资源管理器中，右键单击 Analysis Services 实例，指向**“新建查询”**，再单击 DMX。

    将打开查询编辑器，其中包含一个新的空白查询。

更改查询

下一步是修改 CREATE MINING MODEL 语句，以创建用于预测的挖掘模型及其基础挖掘结构。

自定义 CREATE MINING MODEL 语句

  1. 在查询编辑器中，将 CREATE MINING MODEL 语句的一般示例复制到空白查询中。

  2. 将

    [mining model name]

    替换为

    [Forecasting_MIXED]

  3. 将

    <key columns>

    替换为

    [Reporting Date] DATE KEY TIME,
[Model Region] TEXT KEY

    TIME KEY 关键字指示 ReportingDate 列包含用于对值进行排序的时间步长值。 时间步长可以为日期和时间、整数或任何有序数据类型，只要值唯一且数据有序即可。

    TEXT 和 KEY 关键字指示 ModelRegion 列包含额外的序列键。 只能有一个序列键，并且该列中的值必须是唯一的。

  4. 将

    < predictable attribute columns> )

    替换为

        [Quantity] LONG CONTINUOUS PREDICT,
    [Amount] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT
    )

  5. 将

    USING <algorithm name>([parameter list])
WITH DRILLTHROUGH

    替换为

    USING Microsoft_Time_Series(AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, FORECAST_METHOD = 'MIXED')
WITH DRILLTHROUGH

    算法参数 AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8 指示您希望使用该算法来检测数据中的周期。 如果将此值设置为接近于 1 的数，往往会发现许多模式，不过会降低处理速度。

    算法参数 FORECAST_METHOD 指示您是否希望使用 ARTXP、ARIMA 或两者的组合来对数据进行分析。

    关键字 WITH DRILLTHROUGH 指示您希望能够在模型完成后查看源数据中的详细统计信息。 如果希望使用 Microsoft 时序查看器浏览模型，则必须添加此子句。 它不是预测所必需的。

    现在，完整的语句应该如下所示：

    CREATE MINING MODEL [Forecasting_MIXED]
     (
    [Reporting Date] DATE KEY TIME,
    [Model Region] TEXT KEY,
    [Quantity] LONG CONTINUOUS PREDICT,
    [Amount] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT
    )
USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, FORECAST_METHOD = 'MIXED')
WITH DRILLTHROUGH

  6. 在**“文件”菜单中，单击“DMXQuery1.dmx 另存为”**。

  7. 在**“另存为”**对话框中，浏览到适当的文件夹，并将文件命名为 Forecasting_MIXED.dmx。

执行查询

最后一步是执行查询。 创建并保存查询后，需要执行查询，以在服务器上创建挖掘模型及其挖掘结构。 有关在查询编辑器中执行查询的详细信息，请参阅 数据库引擎查询编辑器 (SQL Server Management Studio)。

执行查询

  • 在查询编辑器中，单击工具栏中的**“执行”**。

    执行完语句后，将在查询编辑器底部的**“消息”**选项卡中显示查询状态。 所显示的消息应为：

    Executing the query 
Execution complete

    现在，服务器上存在一个名为 Forecasting_MIXED_Structure 的新结构以及相关的挖掘模型 Forecasting_MIXED。

在下一课中，您将向刚创建的 Forecasting_MIXED 挖掘结构中添加挖掘模型。

下一课

第 2 课：向时序挖掘结构添加挖掘模型

请参阅

参考

时序模型的挖掘模型内容（Analysis Services - 数据挖掘）

Microsoft 时序算法技术参考