Share via

  • Статья

Занятие 3. Обработка структуры и моделей временных рядов

На этом занятии инструкция INSERT INTO (расширения интеллектуального анализа данных) будет использоваться для обработки созданных структур интеллектуального анализа данных временных рядов и моделей интеллектуального анализа данных.

При обработке структуры интеллектуального анализа данных службы Службы Analysis Services считывают исходные данные и создают структуры, поддерживающие модели интеллектуального анализа данных. Всегда необходимо выполнять обработку модели интеллектуального анализа данных и структуры при первом создании. Если задана структура интеллектуального анализа данных при использовании инструкции INSERT INTO, инструкция обрабатывает эту структуру и все связанные с ней модели интеллектуального анализа данных.

При добавлении модели интеллектуального анализа данных к уже обработанной структуре интеллектуального анализа данных можно использовать инструкцию INSERT INTO MINING MODEL для обработки новой модели интеллектуального анализа данных с помощью существующих данных.

Дополнительные сведения об обработке структур интеллектуального анализа данных см. в разделе Обработка объектов интеллектуального анализа данных.

Инструкция INSERT INTO

Для обучения структуры интеллектуального анализа данных временных рядов и всех связанных с ней моделей интеллектуального анализа данных используется инструкция INSERT INTO (расширения интеллектуального анализа данных). Код инструкции можно разбить на следующие части.

  • Определение структуры интеллектуального анализа данных.

  • Список столбцов структуры интеллектуального анализа данных.

  • Определение обучающих данных.

Далее приведен общий пример инструкции INSERT INTO:

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
(
   <mining structure columns>
)
OPENQUERY (<source data definition>)

В первой строчке кода задается структура интеллектуального анализа данных, обучение которой будет выполняться:

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

Следующие строки кода указывают столбцы, определенные структурой интеллектуального анализа данных. Необходимо перечислить все столбцы структуры интеллектуального анализа данных, и каждый столбец должен соответствовать какому-либо столбцу из данных исходного запроса.

(
   <mining structure columns>
)

Последние строки кода определяют данные, которые будут использованы для обучения структуры интеллектуального анализа данных.

OPENQUERY (<source data definition>)

На этом занятии требуется определить исходные данные с помощью инструкции OPENQUERY. Дополнительные сведения о других способах задания запроса к исходным данным см. в разделе <source data query>.

Задачи занятия

На этом занятии требуется выполнить следующую задачу:

  • Обработка структуры интеллектуального анализа данныхForecasting_MIXED_Structure

  • Обработка связанных моделей интеллектуального анализа данных Forecasting_MIXED, Forecasting_ARIMA и Forecasting_ARTXP

Обработка структуры интеллектуального анализа данных временных рядов

Обработка структуры интеллектуального анализа данных и связанных с ней моделей с помощью инструкции INSERT INTO

  1. В окне Обозреватель объектов щелкните правой кнопкой мыши экземпляр служб Службы Analysis Services, наведите указатель мыши на пункт Создать запрос, а затем щелкните Расширения интеллектуального анализа данных.

    Откроется редактор запросов, содержащий новый, пустой запрос.

  2. Скопируйте стандартный пример использования инструкции INSERT INTO в пустое окно запроса.

  3. Замените следующий код:

    [<mining structure>]

    на

    Forecasting_MIXED_Structure

  4. Замените следующий код:

       <mining structure columns>

    на

    [ReportingDate],
[ModelRegion]

  5. Замените:

    OPENQUERY(<source data definition>)

    на:

    OPENQUERY([Adventure Works DW 2008R2],'SELECT [ReportingDate], [ModelRegion], [Quantity], [Amount]
FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]')

    Исходный запрос ссылается на источник данных База данных AdventureWorksDW2008R2, определенный в образце проекта IntermediateTutorial. Этот источник данных используется запросом для доступа к представлению vTimeSeries. Это представление содержит исходные данные, которые будут использованы для обучения модели интеллектуального анализа данных. Сведения об этом проекте или о представлении см. в разделе Занятие 2. Построение сценария прогнозирования (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень).

    Полная инструкция теперь должна выглядеть следующим образом:

    INSERT INTO MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]
(
   [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount]
)
OPENQUERY(
[Adventure Works DW 2008R2],
'SELECT [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount] FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]'
)

  6. В меню Файл щелкните Сохранить DMXQuery1.dmx как.

  7. В диалоговом окне Сохранить как укажите расположение соответствующей папки и назовите файл ProcessForecastingAll.dmx.

  8. На панели инструментов нажмите кнопку Выполнить.

После окончания выполнения запроса можно создавать прогнозы с использованием обработанных моделей интеллектуального анализа данных. В следующем занятии будет создано несколько прогнозов на основе созданных моделей интеллектуального анализа данных.