Prédictions de série chronologique à l'aide des données mises à jour (Didacticiel intermédiaire sur l'exploration de données)
S’applique à : SQL Server 2016 Preview
Création de prédictions à l'aide des données de ventes étendues
Dans cette leçon, vous allez créer une requête de prédiction qui ajoute les nouvelles données de ventes au modèle. En étendant le modèle avec de nouvelles données, vous pouvez obtenir des prédictions à jour qui comprennent les points de données les plus récents.
Est facile de créer des prédictions de série chronologique qui utilisent les nouvelles données : vous ajoutez simplement le paramètre EXTEND_MODEL_CASES à la PredictTimeSeries ( ; DMX ) ; fonction, spécifiez la source des nouvelles données et spécifier le nombre de prédictions à obtenir.
Avertissement
Le paramètre EXTEND_MODEL_CASES est facultatif ; par défaut le modèle est étendu à chaque fois que vous créez une requête de prédiction de série chronologique en joignant de nouvelles données comme entrées.
Pour générer la requête de prédiction et ajouter de nouvelles données
Si le modèle n’est pas déjà ouvert, double-cliquez sur la structure de prévision et dans le Concepteur d’exploration de données, cliquez sur le prévision de modèle d’exploration de données onglet.
Dans le le modèle de Mining volet, le modèle de prévision doit déjà être sélectionnée. Si elle n’est pas sélectionnée, cliquez sur Sélectionner le modèle, puis sélectionnez le modèle, de prévision.
Dans la Sélectionner une ou plusieurs tables d’entrée volet, cliquez sur Sélectionner la Table de cas.
Dans la Sélectionner une Table boîte de dialogue, sélectionnez la source de données Adventure Works DW Multidimensional 2012.
Dans la liste des vues de sources de données, sélectionnez NewSalesData puis OK.
Cliquez sur la surface de la zone de conception et sélectionnez Modifier les connexions.
À l’aide de la Modifier le mappage boîte de dialogue zone, mappez les colonnes dans le modèle pour les colonnes de données externes comme suit :
Mapper la colonne ReportingDate dans le modèle d’exploration de données pour la colonne NewDate dans les données d’entrée.
Mapper la colonne Amount dans le modèle d’exploration de données pour la colonne NewAmount dans les données d’entrée.
Mapper la colonne de quantité dans le modèle d’exploration de données pour la colonne NewQty dans les données d’entrée.
Mapper la colonne ModelRegion dans le modèle d’exploration de données à la colonne de série de données d’entrée.
Vous allez maintenant générer la requête de prédiction.
D'abord, ajoutez une colonne à la requête de prédiction pour générer la sortie de la série à laquelle la prédiction s'applique.
Dans la grille, cliquez sur la première ligne vide, sous Source, puis sélectionnez la prévision.
Dans le champ colonne, sélectionnez la région modèle et pour Alias, type modèle région.
Ensuite, ajoutez et modifiez la fonction de prédiction.
Cliquez sur une ligne vide, puis, sous Source, sélectionnez fonction de prédiction.
Pour champ, sélectionnez PredictTimeSeries.
Pour Alias, type valeurs prédites.
Faites glisser le champ Quantité à partir de la le modèle de Mining volet dans le critères/Argument colonne.
Dans la critères/Argument colonne, après le nom du champ, tapez le texte suivant : 5, EXTEND_MODEL_CASES
Le texte complet de le critères/Argument zone de texte doit être comme suit :
[Forecasting].[Quantity],5,EXTEND_MODEL_CASES
Cliquez sur résultats et examinez les résultats.
Les prédictions commencent en juillet (première tranche de temps après la fin des données d'origine) et se terminent dans en novembre (cinquième tranche de temps après la fin des données d'origine).
Vous pouvez voir que, pour utiliser ce type de requête de prédiction efficacement, vous devez savoir quand les anciennes données se terminent, ainsi que le nombre de tranches de temps présentes dans les nouvelles données.
Par exemple, dans ce modèle, la série de données d'origine s'est terminée en juin et les données correspondent aux mois de juillet, août et septembre.
Les prédictions qui utilisent EXTEND_MODEL_CASES commencent toujours à la fin de la série de données d'origine. Par conséquent, si vous souhaitez obtenir uniquement les prédictions pour les mois inconnus, vous devez spécifier le point de départ et le point d'arrêt de la prédiction. Les deux valeurs sont spécifiées sous la forme d'un nombre de tranches de temps, en commençant par la fin des anciennes données.
La procédure suivante montre comment procéder.
Modifiez les points de départ et de fin des prédictions
Dans le Générateur de requête de prédiction, cliquez sur requête pour basculer vers la vue DMX.
Localisez l'instruction DMX qui contient la fonction PredictTimeSeries et modifiez-la comme suit :
PredictTimeSeries([Forecasting 12].[Quantity],4,6,EXTEND_MODEL_CASES)Cliquez sur résultats et examinez les résultats.
À présent, les prédictions commencent en octobre (quatrième tranche de temps en partant de la fin des données d'origine) et se terminent en décembre (sixième tranche de temps en partant de la fin des données d'origine).
Tâche suivante de la leçon
Voir aussi
Références techniques relatives à l'algorithme MTS (Microsoft Time Series)
Contenu du modèle d’exploration de données pour les modèles de séries chronologiques (Analysis Services - Exploration de données)