在本教學課程中，您將瞭解如何建立時間序列採礦結構、建立三個自定義時間序列採礦模型，然後使用這些模型進行預測。
採礦模型是以 AdventureWorksDW2012 範例資料庫中所包含的數據為基礎，該資料庫會儲存虛構公司 Adventure Works Cycles 的數據。 Adventure Works Cycles 是一家大型跨國製造公司。
教學課程案例
Adventure Works Cycles 決定使用數據採礦來產生銷售預測。 他們已經建立了一些區域預測模型：如需詳細資訊，請參閱第 2 課：建置預測案例（元數據採礦教學課程）。 不過，銷售部門必須能夠定期使用新的銷售數據來更新數據採礦模型。 他們也想要自定義模型以提供不同的投影。
Microsoft SQL Server Analysis Services 提供數個工具，可用來完成這項工作：
數據採礦延伸模組 （DMX） 查詢語言
Microsoft時間序列演算法
SQL Server Management Studio 中的查詢編輯器
Microsoft時間序列演算法會建立可用於預測時間相關數據的模型。 數據採礦延伸模組 （DMX） 是 Analysis Services 所提供的查詢語言，可用來建立採礦模型和預測查詢。
學習內容
本教學課程假設您已經熟悉 Analysis Services 用來建立採礦模型的物件。 如果您先前尚未使用 DMX 建立採礦結構或採礦模型，請參閱 Bike Buyer DMX 教學課程。
本教學課程分為下列課程：
第1課：建立時間序列採礦模型和採礦結構
在這一課，您將瞭解如何使用 CREATE MINING MODEL 語句來新增預測模型和相關採礦模型。
第2課：將採礦模型新增至時間序列採礦結構
在這一課，您將瞭解如何使用 ALTER MINING STRUCTURE 語句，將新的採礦模型新增至時間序列結構。 您也將瞭解如何自定義用於分析時間序列的演算法。
第3課：處理時間序列結構和模型
在這一課，您將瞭解如何使用 INSERT INTO 語句來定型模型，並將 AdventureWorksDW2012 資料庫中的數據填入結構。
第 4 課：使用 DMX 建立時間序列預測
在這一課，您將瞭解如何建立時間序列預測。
第5課：擴充時間序列模型
在這一課，您將瞭解如何在進行預測時，使用 EXTEND_MODEL_CASES 參數以新數據更新模型。
需求
執行本教學課程之前，請確定已安裝下列專案：
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server Analysis Services
AdventureWorksDW2012 資料庫
根據預設，不會安裝範例資料庫，以增強安全性。 若要安裝 Microsoft SQL Server 的官方範例資料庫，請移至 https://www.CodePlex.com/MSFTDBProdSamples 或造訪 Microsoft SQL Server 範例和社群專案首頁中的 Microsoft SQL Server 產品範例一節。 按一下 資料庫，然後點選發行 標籤，並選取您想要的資料庫。
備註
當您檢閱教學課程時，建議您將 [下一個主題 ] 和 [上一個 主題 ] 按鈕新增至檔查看器工具列。