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レッスン 2: 時系列マイニング構造へのマイニング モデルの追加

  • [アーティクル]

 

対象: SQL Server 2016 Preview

このレッスンで、作成したマイニング構造に新しいマイニング モデルを追加します レッスン 1: 時系列マイニング モデルおよびマイニング構造を作成するです。

ALTER MINING STRUCTURE ステートメント

使用する既存のマイニング構造に新しいマイニング モデルを追加するために、 ALTER MINING STRUCTURE #40; DMX ) ステートメントです。 ステートメントのコードは、次の部分に分割できます。

  • マイニング構造の指定

  • マイニング モデルの名前指定

  • キー列の定義

  • 予測可能列の定義

  • アルゴリズムとパラメーター変更の指定

ALTER MINING STRUCTURE ステートメントの汎用例を次に示します。

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
ADD MINING MODEL [<mining model name>]  
   ([<key columns>],  
    <mining model columns>  
   )  
USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])  
[WITH DRILLTHROUGH]

コードの最初の行は、マイニング モデルの追加先となる既存のマイニング構造を指定します。

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

コードの次の行では、マイニング構造に追加するマイニング モデルを指定します。

ADD MINING MODEL [<mining model name>]

DMX でオブジェクトを名前付け方法の詳細については、次を参照してください。 識別子 #40; DMX )します。

コードの次の数行では、マイニング モデルで使用するマイニング構造の列を定義します。

[<key columns>],  
<mining model columns>

使用できるのは、マイニング構造内に既に存在する列だけです。一覧の最初の列は、マイニング構造のキー列にする必要があります。

コードの次の行では、マイニング モデルを生成するマイニング アルゴリズムと、アルゴリズムに設定できるアルゴリズム パラメーターを定義し、マイニング モデルからトレーニング ケースの詳細データの表示にドリル ダウンできるかどうかを指定します。

USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])  
WITH DRILLTHROUGH

調整できるアルゴリズム パラメーターの詳細については、次を参照してください。 Microsoft タイム シリーズ アルゴリズム テクニカル リファレンスします。

次の構文で、マイニング モデルの列を予測に使用するよう指定できます。

<mining model column> PREDICT

このレッスンの作業

このレッスンでは、次の作業を行います。

  • 新しい時系列マイニング モデルを構造に追加します。

  • 異なる分析方法と予測方法を使用するようにアルゴリズム パラメーターを変更します。

構造への ARIMA 時系列モデルの追加

まず、新しい予測マイニング モデルを既存の構造に追加します。 既定では、Microsoft タイム シリーズ アルゴリズムは、ARIMA および ARTXP の 2 つのアルゴリズムを使用し、その結果を組み合わせて時系列マイニング モデルを作成します。 ただし、アルゴリズムを 1 つだけ使用するように指定することも、正確なアルゴリズムの組み合わせを指定することもできます。 この手順では、ARIMA アルゴリズムのみを使用する新しいモデルを追加します。 このアルゴリズムは、長期的な予測に適しています。

ARIMA 時系列マイニング モデルを追加するには

  1. オブジェクト エクスプ ローラー, のインスタンスを右クリックして Analysis Services, 、] をポイント 新しいクエリ, 、クリックして DMX クエリ エディターと新しい空のクエリを開きます。

  2. 上の ALTER MINING STRUCTURE ステートメントの汎用例を空のクエリにコピーします。

  3. 次の部分を探します。

    <mining structure name>

    これを次の文字列に置き換えます。

    [Forecasting_MIXED_Structure]

  4. 次の部分を探します。

    <mining model name>

    これを次の文字列に置き換えます。

    Forecasting_ARIMA

  5. 次の部分を探します。

    <key columns>,

    これを次の文字列に置き換えます。

    [ReportingDate],  
[ModelRegion]

    CREATE MINING MODEL ステートメントで指定したデータ型やコンテンツの種類に関する情報は、マイニング構造に既に保存されているため、繰り返し指定する必要はありません。

  6. 次の部分を探します。

    <mining model columns>

    これを次の文字列に置き換えます。

    ([Quantity] PREDICT,  
[Amount] PREDICT  
)

  7. 次の部分を探します。

    USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])   
[WITH DRILLTHROUGH]

    これを次の文字列に置き換えます。

    USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARIMA')  
WITH DRILLTHROUGH

    これで、ステートメントは次のようになります。

    ALTER MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
ADD MINING MODEL [Forecasting_ARIMA]  
   (  
   ([ReportingDate],  
    [ModelRegion],  
    ([Quantity] PREDICT,  
    [Amount] PREDICT  
   )   
USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARIMA')  
WITH DRILLTHROUGH

  8. ファイル ] メニューのをクリックして 付けて DMXQuery1.dmx を保存します。

  9. 名前を付けて保存 ダイアログ ボックスで、適切なフォルダーに移動し、ファイル名 Forecasting_ARIMA.dmxします。

  10. ツールバーで、 Execute ] ボタンをクリックします。

構造への ARTXP 時系列モデルの追加

ARTXP アルゴリズムは、SQL Server 2005 の既定のタイム シリーズ アルゴリズムで、短期の予測に適しています。 3 つのアルゴリズムをすべて使用して予測を比較するために、ARTXP アルゴリズムに基づくモデルをもう 1 つ追加します。

ARTXP 時系列マイニング モデルを追加するには

  1. 空のクエリ ウィンドウに次のコードをコピーします。

    変更する必要があるのは、新しいマイニング モデルの名前と FORECAST_METHOD パラメーターの値だけです。

    ALTER MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
ADD MINING MODEL [Forecasting_ARTXP]  
   (  
   ([ReportingDate],  
    [ModelRegion],  
    ([Quantity] PREDICT,  
    [Amount] PREDICT  
   )   
USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARTXP')  
WITH DRILLTHROUGH

  2. ファイル ] メニューのをクリックして 付けて DMXQuery1.dmx を保存します。

  3. 名前を付けて保存 ダイアログ ボックスで、適切なフォルダーに移動し、ファイル名 Forecasting_ARTXP.dmxします。

  4. ツールバーで、 Execute ] ボタンをクリックします。

次のレッスンでは、すべてのモデルとマイニング構造を処理します。

次のレッスン

レッスン 3: 時系列構造と時系列モデルの処理

参照

Microsoft タイム シリーズ アルゴリズム
Microsoft タイム シリーズ アルゴリズム テクニカル リファレンス