Tutorial DMX de predicción de series temporales

Se aplica a: SQL Server 2016 Preview

En este tutorial aprenderá a crear una estructura de minería de datos de serie temporal, creará tres series temporales personalizadas y, a continuación, realizará predicciones utilizando esos modelos.

Los modelos de minería de datos se basan en los datos incluidos en la base de datos de ejemplo AdventureWorksDW2012 , que almacena datos de la empresa ficticia Adventure Works Cycles. Adventure Works Cycles es una gran empresa multinacional de fabricación.

Escenario del tutorial

Adventure Works Cycles ha decidido utilizar la minería de datos para generar previsiones de ventas. Ya han creado algunos modelos de previsión regionales; Para obtener más información, consulte lección 2: creación de un escenario de previsión ( Tutorial intermedio de minería de datos ). Sin embargo, el departamento de ventas necesita poder actualizar periódicamente el modelo de minería de datos con nuevos datos de ventas. El departamento desea también personalizar los modelos para proporcionar previsiones diferentes.

Microsoft SQL Server Analysis Services proporciona varias herramientas que se pueden usar para realizar esta tarea:

• El lenguaje de consulta Extensiones de minería de datos (DMX)

• El algoritmo de serie temporal de Microsoft

• El Editor de consultas de SQL Server Management Studio

El algoritmo de serie temporal de Microsoft crea modelos que se pueden utilizar para predecir datos relacionados con el tiempo. Extensiones de minería de datos (DMX) es un lenguaje de consulta proporcionado por Analysis Services que sirve para crear modelos de minería de datos y consultas de predicción.

Aprendizaje

En este tutorial se presupone que ya está familiarizado con los objetos que Analysis Services utiliza para crear modelos de minería de datos. Si aún no ha creado una estructura o modelo de minería de datos mediante DMX, vea Bike Buyer DMX Tutorial.

El tutorial está compuesto por las lecciones siguientes:

Lección 1: Crear un modelo de minería de datos de serie temporal y una estructura de minería de datos
En esta lección, aprenderá a utilizar el CREATE MINING MODEL para agregar un nuevo modelo de previsión y un modelo de minería de datos relacionado.

Lección 2: Agregar modelos de minería de datos a la estructura de minería de datos de serie temporal
En esta lección aprenderá a usar la instrucción ALTER MINING STRUCTURE para agregar nuevos modelos de minería de datos a la estructura de serie temporal. Aprenderá también a personalizar el algoritmo utilizado para analizar una serie temporal.

Lección 3: Procesar la estructura de serie temporal y los modelos
En esta lección, aprenderá a entrenar los modelos utilizando la INSERT INTO instrucción y rellenando la estructura con los datos de la AdventureWorksDW2012 base de datos.

Lección 4: Crear predicciones de serie temporal con DMX
En esta lección aprenderá a crear predicciones de serie temporal.

Lección 5: Extender el modelo de serie temporal
En esta lección, aprenderá a utilizar el EXTEND_MODEL_CASES parámetro para actualizar el modelo con nuevos datos al realizar predicciones.

Requisitos

Antes de hacer este tutorial, asegúrese de que los siguientes componentes estén instalados:

• Microsoft SQL Server

• Microsoft SQL Server Analysis Services

• La base de datos AdventureWorksDW2012

Con el fin de mejorar la seguridad, las bases de datos de ejemplo no se instalan de forma predeterminada. Para instalar las bases de datos de ejemplo oficiales para Microsoft SQL Server, vaya a https://www.CodePlex.com/MSFTDBProdSamples o en la página principal de Microsoft SQL Server Samples and Community Projects en la sección Microsoft SQL Server Product Samples. Haga clic en Databasesy, a continuación en la pestaña Releases y seleccione las bases de datos que desee.

Vea también

Tutorial básico de minería de datos
Tutorial de minería de datos intermedios ( Analysis Services: minería de datos y nº 41;