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원본
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5단원: 시계열 모델 확장
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PREDICTION JOIN을 사용하여 외부 원본의 데이터를 학습 데이터에 조인합니다. -
단일 예측 쿼리를 사용하여 한 번에 한 조각씩 데이터를 제공합니다.
SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n, EXTEND_MODEL_CASES) FROM <mining model> PREDICTION JOIN <source query> [WHERE <criteria>]
SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n-start, n-end, EXTEND_MODEL_CASES) FROM <mining model> PREDICTION JOIN <source query> [WHERE <criteria>}
시계열 모델에 대한 단일 예측 쿼리를 만들려면
개체 탐색기에서 Analysis Services 인스턴스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 쿼리를 가리킨 다음 DMX를 클릭합니다. 비어 있는 새 쿼리가 포함된 쿼리 편집기가 열립니다. 단일 문의 일반적인 예를 빈 쿼리에 복사합니다. 다음 내용을 SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n, EXTEND_MODEL_CASES)
다음 구문으로 바꿉니다. SELECT [Model Region], PredictTimeSeries([Quantity],6, EXTEND_MODEL_CASES) AS PredictQty
첫 번째 줄에서는 모델에서 계열을 식별하는 값을 검색합니다. 두 번째 줄에는 Quantity에 대한 6개의 예측을 가져오는 예측 함수가 포함되어 있습니다. 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 예측 결과 열에 별칭 PredictQty가 할당됩니다. 다음 내용을 FROM <mining model>
다음 구문으로 바꿉니다. FROM [Forecasting_MIXED]
다음 내용을 PREDICTION JOIN <source query>
다음 구문으로 바꿉니다. NATURAL PREDICTION JOIN ( SELECT 1 AS [Reporting Date], '10' AS [Quantity], 'M200 Europe' AS [Model Region] UNION SELECT 2 AS [Reporting Date], 15 AS [Quantity]), 'M200 Europe' AS [Model Region] ) AS t
다음 내용을 [WHERE <criteria>]
다음 구문으로 바꿉니다. WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR [ModelRegion] = 'M200 Pacific'
이제 전체 문이 다음과 같아야 합니다. SELECT [Model Region], PredictTimeSeries([Quantity],6, EXTEND_MODEL_CASES) AS PredictQty FROM [Forecasting_MIXED] NATURAL PREDICTION JOIN SELECT 1 AS [ReportingDate], '10' AS [Quantity], 'M200 Europe' AS [ModelRegion] UNION SELECT 2 AS [ReportingDate], 15 AS [Quantity]), 'M200 Europe' AS [ModelRegion] ) AS t WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR [ModelRegion] = 'M200 Pacific'
파일 메뉴에서 다른 이름으로 DMXQuery1.dmx 저장을 클릭합니다. 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 해당 폴더로 이동한 다음 파일 이름을 Singleton_TimeSeries_Query.dmx로 지정합니다. 도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다. 쿼리가 Europe 및 Pacific 지역에서의 M200 자전거 판매 수량 예측 값을 반환합니다.
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Europe 지역에 대해서만 새 데이터를 제공했습니다. -
2개월에 상당하는 새 데이터만 제공했습니다.
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M200 Europe 계열에 대한 처음 두 예측은 사용자가 제공한 새 데이터와 동일합니다. 기본적으로 Analysis Services에서는 예측을 만들지 않고 실제 새 데이터 요소를 반환합니다. 이는 모델 사례를 확장할 때 예측 쿼리에 사용되는 시간 단계가 항상 원래 계열의 끝에서 시작되기 때문입니다. 따라서 두 개의 새 데이터 요소를 추가하면 반환되는 처음 두 예측이 새 데이터와 겹치게 됩니다. -
새 데이터 요소가 모두 사용된 후 Analysis Services에서는 업데이트된 모델을 기반으로 예측을 만듭니다. 따라서 2005년 9월부터 왼쪽 열에 있는 원래 모델의 M200 Europe에 대한 예측과 오른쪽 열에 있는 EXTEND_MODEL_CASES 사용 모델의 M200 Europe에 대한 예측이 달라지는 것을 확인할 수 있습니다. 모델이 새 데이터로 업데이트되었기 때문에 예측이 다릅니다.
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시계열 모델에 대해 PREDICTION JOIN을 만들고 2개월에 상당하는 새 데이터를 지정합니다. -
네 개의 시간 조각에 대한 예측을 요청합니다. 여기에서 시작 지점은 3, 종료 지점은 시간 조각 6입니다.
참고
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SELECT [Model Region], PredictTimeSeries([Quantity],3,6, EXTEND_MODEL_CASES) AS PredictQty FROM [Forecasting_MIXED] NATURAL PREDICTION JOIN SELECT 1 AS [ReportingDate], '10' AS [Quantity], 'M200 Europe' AS [ModelRegion] UNION SELECT 2 AS [ReportingDate], 15 AS [Quantity]), 'M200 Europe' AS [ModelRegion] ) AS t WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe'
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