Lekcja 4: Tworzenie prognoz seria czasu przy użyciu DMX
W tej lekcji i następujących lekcji będzie używane wyszukiwanie danych rozszerzeń (DMX) do tworzenia różnego rodzaju prognoz opartych na modelach serii czas utworzone w Lekcja 1: Tworzenie do szeregu czasowego model wyszukiwania i struktura wyszukiwania i Lekcja 2: Dodawanie modele wyszukiwanie do szeregu czasowego struktura wyszukiwania.
Z modelem serii czas masz wiele opcji ułatwiających tworzenie prognoz:
Używać istniejących wzorców i danych w model wyszukiwania
Używać istniejących wzorców w model wyszukiwania, ale podać nowe dane
Dodawanie nowych danych do modelu lub zaktualizować model.
Składnia służąca do tworzenia tych typów przewidywanie podsumowania poniżej:
Domyślny czas serii przewidywanie
Użycie PredictTimeSeries (DMX) Zwraca określoną liczbę prognoz z modelu wyszkolonych wyszukiwania.Na przykład zobacz PredictTimeSeries (DMX) lub Podczas badania modelu czasu serii (Analysis Services — wyszukiwanie danych).
EXTEND_MODEL_CASES
Użycie PredictTimeSeries (DMX) z argumentem EXTEND_MODEL_CASES do dodawania nowych danych, rozszerzanie serii i tworzenie prognoz opartych na zaktualizowane model wyszukiwania.Ten samouczek zawiera przykład użycia EXTEND_MODEL_CASES.
REPLACE_MODEL_CASES
Użycie PredictTimeSeries (DMX) z argumentem REPLACE_MODEL_CASES zastąpić oryginalne dane na nowej serii danych, a następnie utworzyć prognoz opartych na zastosowanie deseni w model wyszukiwania na nowej serii danych.Przykład użycia REPLACE_MODEL_CASES można znaleźć w temacie Lekcja 2: Tworzenie scenariusza prognozowania (samouczek wyszukiwanie danych pośrednich).
Zadania lekcji
W tej lekcji będzie wykonywać następujące zadania:
- Utwórz kwerendę w celu uzyskania prognoz domyślne na podstawie istniejących danych.
W następujących lekcji wykona następujące zadania pokrewne:
- Utwórz kwerendę, aby podać nowe dane i pobieranie zaktualizowanych prognoz.
W uzupełnieniu do ręcznego tworzenia kwerend za pomocą DMX, można również tworzyć prognoz za pomocą Konstruktora kwerend przewidywanie w Business Intelligence Development Studio. Aby uzyskać więcej informacji zobacz Tworzenie kwerendy prognozowania DMX za pomocą Konstruktora kwerend prognozowania lub model wyszukiwania przewidywanie karty: Tematy dotyczące sposobów wykonywania określonych zadań.
Proste serie czas przewidywanie kwerendy
Pierwszym krokiem jest użycie SELECT FROM Instrukcja wraz z PredictTimeSeries Funkcja służąca do tworzenia prognoz serii czas. Modele serii czas obsługę tworzenia prognoz uproszczone składni: nie trzeba podać wszystkie dane wejściowe, ale tylko trzeba określić liczbę prognoz do utworzenia. Poniżej przedstawiono ogólny przykład instrukcja, które będą używane:
SELECT <select list>
FROM [<mining model name>]
WHERE [<criteria>]
Lista wyboru może zawierać kolumny z modelu, takie jak nazwa produktu z wierszy s przewidywanie, podczas tworzenia lub przewidywanie funkcje, takie jak Opóźnienie (DMX) lub PredictTimeSeries (DMX), które są specjalnie dla modeli wyszukiwania serii czas.
Aby utworzyć kwerendę przewidywanie serii proste czas
W Eksplorator obiektów, kliknij prawym przyciskiem myszy wystąpienie Analysis Services, wskaż polecenie Nowa kwerenda, a następnie kliknij przycisk DMX.
Edytor kwerendy zostanie otwarty i zawiera kwerendę nową, pustą.
Skopiuj przykład rodzajowy instrukcja do kwerendy puste.
Zastąp następujące czynności:
<select list>z:
[Forecasting_MIXED].[ModelRegion], PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty, PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmtW pierwszym wierszu pobiera wartości z model wyszukiwania, który identyfikuje serii.
Za pomocą wierszy drugiego i trzeciego PredictTimeSeries Funkcja. Każdy wiersz prognozuje inny atrybut, [Quantity] lub [Amount]. Numery po nazw atrybutów przewidywalne umożliwia określenie czas czynności, aby przewidzieć.
The AS klauzula is used to provide a name for the kolumna that is returned by each przewidywanie funkcja. Jeśli dany alias nie zostanie podana, domyślnie obie kolumny są zwracane z etykietą Expression.
Zastąp następujące czynności:
[<mining model>]z:
[Forecasting_MIXED]Zastąp następujące czynności:
WHERE [criteria>]z:
WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR [ModelRegion] = 'M200 Pacific'Pełną instrukcję powinno być teraz w następujący sposób:
SELECT [Forecasting_MIXED].[ModelRegion], PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty, PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmt FROM [Forecasting_MIXED] WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR [ModelRegion] = 'M200 Pacific'Na Plik menu kliknijZapisz DMXQuery1.dmx jako.
W Zapisz jako -okno dialogowe, przejdź do odpowiedniego folderu i nazwę pliku SimpleTimeSeriesPrediction.dmx.
Na pasku narzędzi kliknij przycisk wykonać przycisku.
Kwerenda zwraca 6 prognoz dla każdej kombinacji dwóch produktu i region, które zostały określone w WHERE Klauzula.
W następnej lekcji można będzie utworzyć kwerendę, która dostarcza nowych danych do modelu i porównać wyniki tego przewidywanie listą utworzoną właśnie.