Erstellen von Zeitreihenvorhersagen (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)

Gilt für: SQL Server 2016 Preview

In den vorherigen Aufgaben dieser Lektion haben Sie ein Zeitreihenmodell erstellt und die Ergebnisse untersucht. Analysis Services erstellt standardmäßig immer einen Satz von fünf (5) Vorhersagen für ein Zeitreihenmodell und zeigt die vorhergesagten Werte in einem Prognosediagramm an. Sie können Prognosen jedoch auch mithilfe von Data Mining Extensions (DMX)-Vorhersageabfragen erzeugen.

In dieser Aufgabe erstellen Sie eine Vorhersageabfrage, mit der die gleichen Vorhersagen wie im Viewer generiert werden. Diese Aufgabe geht davon aus, dass Sie die Lektionen im Lernprogramm zu den Data Mining-Grundlagen bereits abgeschlossen haben und dass Sie mit der Verwendung des Generators für Vorhersageabfragen vertraut sind. Im Folgenden lernen Sie, wie Sie Abfragen für Zeitreihenmodelle erstellen.

Erstellen von Zeitreihenvorhersagen

Der erste Schritt beim Erstellen einer Vorhersageabfrage besteht normalerweise in der Auswahl eines Miningmodells und einer Eingabetabelle. Ein Zeitreihenmodell benötigt jedoch für reguläre Vorhersagen keine zusätzliche Eingabe. Es ist daher nicht erforderlich, eine neue Datenquelle für Vorhersagen anzugeben, wenn Sie dem Modell keine Daten hinzufügen oder Daten ersetzen.

Sie müssen für diese Lektion die Anzahl der Vorhersageschritte angeben. Sie können den Namen der Reihe angeben, um eine Vorhersage für eine bestimmte Kombination aus Produkt und Region zu erhalten.

So wählen Sie ein Modell und eine Eingabetabelle aus

1. Auf der Miningmodellvorhersage Data Mining-Designer auf der Registerkarte in der Miningmodell auf Modell auswählen.

2. In der Miningmodell auswählen Dialogfeld Feld, erweitern Sie die planungserstellungsstruktur, wählen Sie die Planung aus der Liste, und klicken Sie dann auf OK.

3. Ignorieren der Eingabetabelle(n) Feld.

   Hinweis

   
   Bei einem Zeitreihenmodell müssen Sie keine separaten Eingabewerte angeben, wenn Sie keine Kreuzvorhersagen treffen.

4. In der Quelle Spalte im Raster auf die Miningmodellvorhersage Registerkarte, klicken Sie auf die Zelle in der ersten leeren Zeile, und wählen Sie dann planungsminingmodell.

5. In der Feld Spalte Model Region.

   Auf diese Weise wird der Bezeichner für die Reihe zur Vorhersageabfrage hinzugefügt, um anzugeben, auf welche Kombination aus Modell und Region sich die Vorhersage bezieht.

6. Klicken Sie auf die nächste leere Zeile in der Quelle Spalte, und wählen Sie dann Vorhersagefunktion.

7. In der Feld Spalte PredictTimeSeries.

   Hinweis

   
   Sie können auch die Predict -Funktion mit zeitreihenmodellen. Standardmäßig wird durch die Vorhersagefunktion jedoch nur eine Vorhersage für jede Reihe erstellt. Um mehrere vorhersageschritte anzugeben, Sie müssen daher verwenden die PredictTimeSeries Funktion.

8. In der Miningmodell Bereich Wählen Sie die Miningmodellspalte Betrag. Ziehen Sie die Menge an die Kriterium/Argument Feld für die PredictTimeSeries -Funktion, die Sie zuvor hinzugefügt haben.

9. Klicken Sie auf die Kriterium/Argument und geben Sie ein Komma, gefolgt von 5, nach dem Namen des Felds.

   Der Text in der Kriterium/Argument Feld sollte nun wie folgt:

   [Forecasting].[Amount],5

10. In der Alias Geben Sie die Spalte PredictAmount.

11. Klicken Sie auf die nächste leere Zeile in der Quelle Spalte, und wählen Sie dann Vorhersagefunktion erneut.

12. In der Feld Spalte PredictTimeSeries.

13. In der Miningmodell wählen Sie die Spalte Quantity, und ziehen Sie diese in die Kriterium/Argument für das zweite Feld PredictTimeSeries Funktion.

14. Klicken Sie auf die Kriterium/Argument und geben Sie ein Komma, gefolgt von 5, nach dem Namen des Felds.

    Der Text in der Kriterium/Argument Feld sollte nun wie folgt:

    [Forecasting].[ Quantity],5

15. In der Alias Geben Sie die Spalte PredictQuantity.

16. Klicken Sie auf zur Abfrageergebnisansicht wechseln.

    Die Abfrageergebnisse werden im Tabellenformat angezeigt.

Im Generator für Vorhersageabfragen haben Sie drei verschiedene Ergebnistypen erstellt, einen für Werte aus einer Spalte und zwei zum Abrufen von Werten aus einer Vorhersagefunktion. Aus diesem Grund enthalten die Ergebnisse der Abfrage drei separate Spalten. Die erste Spalte enthält die Liste der Kombinationen aus Produkt und Region. Die zweite und dritte Spalte enthalten jeweils eine geschachtelte Tabelle mit Vorhersageergebnissen. Jede geschachtelte Tabelle enthält die Zeitschritte und vorhergesagten Werte, wie in der nachfolgenden Tabelle dargestellt:

ModelRegion M200 Europe

Beispielergebnisse (Mengen werden auf zwei Dezimalstellen gerundet):

• PredictAmount

  $TIME	Amount
  7/25/2008	99978.00
  8/25/2008	145575.07
  9/25/2008	116835.19
  10/25/2008	116537.38
  11/25/2008	107760.55

• PredictQuantity

  $TIME	Quantity
  7/25/2008	52
  8/25/2008	67
  9/25/2008	58
  10/25/2008	57
  11/25/2008	54

ModelRegion M200 North America

• PredictAmount

  $TIME	Amount
  7/25/2008	348533.93
  8/25/2008	340097.98
  9/25/2008	257986.19
  10/25/2008	374658.24
  11/25/2008	379241.44

• PredictQuantity

  $TIME	Quantity
  7/25/2008	272
  8/25/2008	152
  9/25/2008	250
  10/25/2008	181
  11/25/2008	290

Speichern der Vorhersageergebnisse

Sie können die Vorhersageergebnisse auf unterschiedlichste Weise nutzen. So können Sie beispielsweise die Ergebnisse vereinfachen und die Daten aus der Ergebnisansicht kopieren und in ein Excel-Arbeitsblatt oder in eine andere Datei einfügen.

Um den Prozess der Ergebnisspeicherung zu vereinfachen, bietet der Data Mining-Designer auch die Möglichkeit, die Daten in einer Datenquellensicht zu speichern. Die Funktionalität zum Speichern von Ergebnissen in einer Datenquellensicht ist nur in SQL Server Data Tools (SSDT) verfügbar. Die Ergebnisse können nur in einem vereinfachten Format gespeichert werden.

So vereinfachen Sie die Ergebnisse im Ergebnisbereich

1. Klicken Sie in den Generator für Vorhersageabfragen auf zur Abfrageentwurfsansicht wechseln.

   Die Sicht wird geändert, und Sie können den Text der DMX-Abfrage manuell bearbeiten.

2. Typ der REDUZIERTES Schlüsselwort nach der auswählen Schlüsselwort. Der vollständige Abfragetext sollte wie folgt lauten:

   SELECT FLATTENED  
     [Forecasting].[Model Region],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]  
   FROM  
     [Forecasting]  
   

3. Optional können Sie eine Klausel zum Einschränken der Ergebnisse eingeben. Beispiel:

   SELECT FLATTENED  
     [Forecasting].[Model Region],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]  
   FROM  
     [Forecasting]  
   WHERE [Forecasting].[Model Region] = 'M200 North America'   
   OR [Forecasting].[Model Region] = 'M200 Europe'  
   

4. Klicken Sie auf zur Abfrageergebnisansicht wechseln.

So exportieren Sie Ergebnisse von Vorhersageabfragen

1. Klicken Sie auf Abfrageergebnisse speichern.

2. In der Data Mining-Abfrageergebnis speichern im Dialogfeld für Datenquelle, auf AdventureWorksDW2012. Wenn Sie die Daten in einer anderen relationalen Datenbank speichern möchten, können Sie auch eine Datenquelle erstellen.

3. In der Tabellenname Spalte, geben Sie ein neuen temporären Tabellennamen ein, z. B. Testvorhersagen.

4. Klicken Sie auf Speichern.

   Hinweis

   
   Stellen Sie eine Verbindung zur Instanz des Datenbankmoduls her, in dem Sie die Daten gespeichert haben, und erstellen Sie eine Abfrage, um die Tabelle anzuzeigen, die Sie erstellt haben.

Fazit

Sie können nun ein grundlegendes Zeitreihenmodell erstellen, Prognosen interpretieren und Vorhersagen erstellen.

Die verbleibenden Aufgaben in diesem Lernprogramm sind optional und beschreiben erweiterte Zeitreihenvorhersagen. Wenn Sie dieses Thema weiter verfolgen, lernen Sie, wie Sie dem Modell neue Daten hinzufügen und Vorhersagen zur erweiterten Reihe erstellen können. Sie lernen zudem, Kreuzvorhersagen durchzuführen, indem Sie den Trend im Modell verwenden und die Daten durch eine neue Datenreihe ersetzen.

Nächste Lektion

Erweiterte Zeitreihenvorhersagen ( Datamining-Lernprogramm für fortgeschrittene )

Siehe auch

Abfragebeispiel Zeitreihenmodell