Predicciones de serie temporal que usan datos actualizados (tutorial intermedio de minería de datos)
Crear predicciones mediante datos extendidos de ventas
En esta lección, creará una consulta de predicción que agrega los nuevos datos de ventas al modelo. Al extender el modelo con datos nuevos, puede obtener predicciones actualizadas que incluyan los nuevos puntos de datos.
Crear predicciones de serie temporal que usan los nuevos datos es fácil: solo tiene que agregar el parámetro EXTEND_MODEL_CASES a la función PredictTimeSeries (DMX), especificar el origen de los nuevos datos y especificar cuántas predicciones desea obtener.
.gif "Nota de advertencia") Advertencia |
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El parámetro EXTEND_MODEL_CASES es opcional; de forma predeterminada, el modelo se amplía en cualquier momento que se crea una consulta de predicción de serie temporal combinando nuevos datos como entradas. |
Para crear la consulta de predicción y agregar nuevos datos
Si el modelo aún no está abierto, haga doble clic en la estructura Forecasting y, en el Diseñador de minería de datos, haga clic en la pestaña Predicción de modelo de minería de datos.
En el panel Modelo de minería de datos, el modelo Forecasting ya debería estar seleccionado. Si no lo está, haga clic en Seleccionar modelo y, a continuación, seleccione el modelo Forecasting.
En el panel Seleccionar tabla(s) de entrada, haga clic en Seleccionar tabla de casos.
En el cuadro de diálogo Seleccionar tabla, seleccione el origen de datos, Adventure Works DW Multidimensional 2012 .
En la lista de vistas del origen de datos, seleccione NewSalesData y haga clic en Aceptar.
Haga clic en el botón secundario en la superficie del área de diseño y seleccione Modificar conexiones.
Mediante el cuadro de diálogo Modificar asignación, asigne las columnas del modelo a las columnas de datos externos de la forma siguiente:
Asigne la columna ReportingDate del modelo de minería de datos a la columna NewDate en los datos de entrada.
Asigne la columna Amount del modelo de minería de datos a la columna NewAmount en los datos de entrada.
Asigne la columna Quantity del modelo de minería de datos a la columna NewQty en los datos de entrada.
Asigne la columna ModelRegion del modelo de minería de datos a la columna Series en los datos de entrada.
Ahora creará la consulta de predicción.
Primero, agregue una columna a la consulta de predicción para generar la serie a la que se aplica la predicción.
En la cuadrícula, haga clic en la primera fila vacía, bajo Origen, y a continuación seleccione Forecasting.
En la columna Campo, seleccione Model Region y para Alias, escriba Model Region.
A continuación, agregue y modifique la función de predicción.
Haga clic en una fila vacía y, en Origen, seleccione Función de predicción.
En Campo, seleccione PredictTimeSeries.
En Alias, escriba Valores predichos.
Arrastre el campo Quantity del panel Modelo de minería de datos y colóquelo en la columna Criterios o argumento.
En la columna Criterios o argumento, después del nombre de campo, escriba el texto siguiente: 5,EXTEND_MODEL_CASES
El texto completo del cuadro de texto Criterios o argumento debe ser el siguiente: [Forecasting].[Quantity],5,EXTEND_MODEL_CASES
Haga clic en Resultados y revise los resultados.
Las predicciones comienzan en julio (el primer segmento de tiempo después del final de los datos originales) y terminan en noviembre (el quinto segmento de tiempo después del final de los datos originales).
Puede ver que para usar este tipo de consulta de predicción de forma eficaz, debe saber cuándo finalizan los datos antiguos, así como el número de segmentos de tiempo que están en los nuevos datos.
Por ejemplo, en este modelo, la serie de datos original finalizaba en junio, y los datos corresponden a los meses de julio, agosto y septiembre.
Las predicciones que usan EXTEND_MODEL_CASES siempre comienzan por el final de la serie de datos original. Por tanto, si solo desea obtener las predicciones de los meses desconocidos, debe especificar el punto inicial y el punto final para la predicción. Ambos valores se especifican como un número de segmentos de tiempo que comienzan al final de los datos antiguos.
El siguiente procedimiento muestra cómo hacerlo.
Cambiar los puntos inicial y final de las predicciones
En el Generador de consultas de predicción, haga clic en Consulta para cambiar a la vista DMX.
Busque la instrucción DMX que contiene la función PredictTimeSeries y cámbiela de la forma siguiente:
PredictTimeSeries([Forecasting 12].[Quantity],4,6,EXTEND_MODEL_CASES)
Haga clic en Resultados y revise los resultados.
Ahora las predicciones comienzan en octubre (el cuarto segmento de tiempo, contando desde el final de los datos originales) y terminan en diciembre (el sexto segmento de tiempo, contando desde el final de los datos originales).
Siguiente tarea de la lección
Predicciones de serie temporal que usan datos de reemplazo (Tutorial intermedio de minería de datos)
Vea también
Referencia
Referencia técnica del algoritmo de serie temporal de Microsoft