Zaman serisi modeller için içerik modeli mining (Analysis Services - veri madenciliği)

Bir zaman serisi modeli yapısını anlama

Bir saat serisi modeli, model ve meta veriler temsil eden tek bir üst düğüm vardır.Bu üst düğümü bir veya iki saat serisi ağaçları, model oluşturmak için kullanılan algoritma bağlı vardır.

Karışık bir model oluşturmak, iki ayrı ağaçları modeli, ARIMA için ve biri ARTxp için eklenir.Yalnızca ARTxp algoritması veya yalnızca ARIMA algoritması kullanmayı seçerseniz, bu algoritma için karşılık gelen bir tek ağacı olacaktır.Hangi algoritmanın forecast_method parametre ayarı kullanılacağını belirtARTxp, ARIMA veya karma model kullanma konusunda daha fazla bilgi için bkz: Microsoft zaman Series algoritması.

saat serisi veri örneği araştırma modeli karışık bir model oluşturmak için varsayılan ayarlarıyla oluşturuldu, şemada gösterilen.İki model arasındaki farkları kolayca karşılaştırabilirsiniz, burada ARTxp modeli Diyagramı sol tarafında gösterilir ve ARIMA model Diyagramı sağ tarafında gösterilir.ARTxp daha küçük ve daha küçük dalları böler ağaç benzeri bir yapı ile ilgiliyken, ARIMA algoritması tarafından oluşturulan ulaşana kadar küçük bileşenlerden yerleşik bir piramit gibi daha fazla yapısıdır.

Microsoft Genel modeli içerik ağacı görüntüleyiciyi kullanarak karma modeli görüntülerseniz, düğüm ARTxp ve ARIMA modellerinde tüm üst saat serisi modeli alt düğümleri olarak sunulur.Karma model genel görünümünde, ilk düğüm küme (tümü) olarak adlandırılır ve temsil sonuçlar incelemenin ARTxp algoritması tarafından.İkinci düğüm küme ARIMA etiketlenir ve temsil sonuçlar ARIMA algoritma ile incelemenin.

Unutmayın önemli bilgileri tamamen farklı şekillerde ARIMA ve ARTxp ağaç içinde düzenlenmiş ve iki ağaç kök düğümde yalnızca ilgili olarak göz önünde bulundurmalısınız noktasıdır.İki sunumu kolaylık sağlamak için bir model olarak sunulur, ancak iki bağımsız modelleri olarak değerlendirilmelidir.ARTxp gerçek ağaç yapısını temsil eder, ancak ARIMA desteklemez.

ARTxp modeli yapısı

ARIMA modeli yapısı

Zaman serisi modeli içeriği

Bu bölümde, saat serisi modeller için belirli yakınlık derecesine sahip yalnızca bu sütunlar araştırma modeli içerik için ayrıntı ve örnekler sağlar.

Şema satır kümesi, model_catalog ve model_adı, gibi genel amaçlı sütunlar hakkında bilgi veya araştırma modeli terminolojinin açıklamaları için bkz: İçerik modeli mining (Analysis Services - veri madenciliği).

• MODEL_CATALOG
  Model depolandığı veritabanının adı.

• MODEL_ADI
  Modelinin adı.

• ÖZNİTELİK_ADÝ
  Öngörülebilir öznitelik düğümü temsil edilen veri serisi için.(Aynı değeri olarak msolap_model_column.)

• NODE_NAME
  Düğümün adı.Şu anda, bu gelecek sürümlerde değişebilir, ancak bu sütun NODE_UNIQUE_NAME, aynı değeri içerir.

• NODE_UNIQUE_NAME
  Düğümü benzersiz adı.Modeli üst düğüm her zaman adlı TH.

  ARTxp: Her düğüm tarafından onaltılık sayısal bir değer ve ardından TH tarafından temsil edilir.Örneğin, doğrudan altındaki ts aðaç ARTxp düğümleri olabilir TS00000001 TS0000000b numaralı.Düğümler sırası önemli değildir.

  ARIMA: ARIMA ağaç içindeki her düğüm tarafından onaltılık sayısal bir değer ve ardından ta temsil edilir.Alt düğümler üst düğüm düğüm içindeki sırasını gösteren başka bir onaltılık sayı arkasından benzersiz adını içerir.

  ARIMA ağaçların yapısal tamamen aynı.Her kök düğümleri ve adlandırma kuralı aşağıdaki örneği içeren tablo:

  ARIMA düğüm kimliği ve türü	Düğüm adı örneği
  ARIMA kök (27)	TA0000000b
  ARIMA dönemsel yapısı (28)	TA0000000b00000000
  ARIMA otomatik gerileyen (29)	TA0000000b000000000
  ARIMA hareketli ortalama (30)	TA0000000b000000001

• NODE_TYPE
  Bir saat serisi modeli algoritma bağlı olarak aşağıdaki düğüm türleri çıktısını verir.

  ARTxp:

  Düğüm türü No	Açıklama
  1 (Model)	Zaman serisi
  3 (İç)	Bir ARTxp saat serisi ağaç içindeki bir iç dalını temsil eder.
  16 (Zaman serisi ağaç)	Öngörülebilir öznitelik ve serisi için karşılık gelen kök, ARTxp ağaç.
  15 (Zaman serisi)	Yaprak düğüm ARTxp ağacında.

  ARIMA:

  Düğüm türü No	Açıklama
  27 (ARIMA kök)	ARIMA ağacının bir üst düğüm.
  28 (ARIMA dönemsel yapısı)	Bileşen ARIMA ağacının bir bir tek dönemsel yapısını açıklar.
  29 (ARIMA Autoregressive)	Tek bir dönemsel yapısı bir katsayısı içerir.
  30 (ARIMA hareketli ortalama)	Tek bir dönemsel yapısı bir katsayısı içerir.

• NODE_CAPTION
  Bir etiket ya da düğüm ile ilişkilendirilmiş başlık.Bu özellik öncelikle görüntüleme amaçlıdır.

  **ARTxp:**Bölünmüş koşulu öznitelik ve değer aralık bir birleşimi görüntülenen düğüm içerir.

  ARIMA: ARIMA Denklemin kısa form içerir.

  ARIMA Denklem biçimi hakkında bilgi için bkz: ARIMA için Mining gösterge.

• CHILDREN_CARDINALITY
  Düğüm olan doğrudan alt öğe sayısı.

• PARENT_UNIQUE_NAME
  Düğümün üst benzersiz adı.Kök tüm düğümler için null döner düzey.

• NODE_DESCRIPTION
  Bir açıklama metin kuralları, bölmelerini veya geçerli düğüm formüllerde.

  ARTxp: Daha fazla bilgi için bkz: ARTxp ağaç anlama.

  **ARIMA:**Daha fazla bilgi için bkz: ARIMA ağaç anlama.

• NODE_RULE
  Bir xml açıklaması kuralları, bölmelerini veya geçerli düğüm formüllerde.

  ARTxp: node_rule NODE_CAPTION için genellikle karşılık gelir.

  **ARIMA:**Daha fazla bilgi için bkz: ARIMA ağaç anlama.

• MARGINAL_RULE
  Bir xml açıklaması bölme veya bu düğüme özgü içeriği.

  ARTxp: MARGINAL_RULE NODE_DESCRIPTION için genellikle karşılık gelir.

  ARIMA: Her zaman boş; Bunun yerine node_rule kullanın.

• NODE_PROBABILITY
  ARTxp: Ağaç düğümleri için her zaman 1.Yaprak düğüm için modeli kök düğüm düğümden ulaşmasını olasılık.

  ARIMA: Her zaman 0.

• MARGINAL_PROBABILITY
  ARTxp: Ağaç düğümleri için her zaman 1.Yaprak düğümleri için üst düğüm düğümden ulaşmasını olasılık.

  ARIMA: Her zaman 0.

• NODE_DISTRIBUTION
  Düğümün olasılık çubuk içeren bir tablo.Bir saat serisi modelinde, gerçek regresyon formül bir araya getirmek için gereken tüm bileşenleri bu iç içe geçmiş tablo içerir.

  Düğüm dağıtım hakkında daha fazla bilgi için tablo Bkz: ARTxp ağacında, ARTxp ağaç anlama.

  Düğüm dağıtım hakkında daha fazla bilgi için tablo ARIMA ağacında, bkz: ARIMA ağaç anlama.

  Sabitleri ve okunabilir bir biçime oluşan diğer bileşenleri görmek istiyorsanız, Zaman Series Görüntüleyicisi, düğümü tıklatın ve açın Mining gösterge.

• NODE_SUPPORT
  Bu düğüm destek servis taleplerinin sayısı.

  ARTxp: İçin (tümü) düğüm, saat dilimleri içinde şube dahil toplam sayısını gösterir.Terminal düğümleri için NODE_CAPTION tarafından açıklanan aralık dahil edilen saat dilimleri sayısını gösterir.Saat sayısını böler terminal düğümlerin her zaman şube node_support değerinin toplamı (tümü) düğüm.

  ARIMA: Geçerli dönemsel yapısını destekleyen servis taleplerinin sayısı.Destek için değer geçerli dönemsel yapısının tüm düğümler yinelenir.

• MSOLAP_MODEL_COLUMN
  Öngörülebilir öznitelik düğümü temsil edilen veri serisi için.(Aynı değeri olarak öznitelik_adý.)

• MSOLAP_NODE_SCORE
  Bir sayısal değer ağaç ya da bölme bilgi değerini belirtir.

  ARTxp: Her zaman 0.0 düğümlerin bir bölünme olmadan değerdir.Bir bölme ile düğümleri için bölünmüş interestingness puanı temsil eder.

  Skor yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için bkz: Özellik seçimi'veri madenciliği.

  ARIMA: ARIMA modeli Bayesian bilgileri ölçüt (BIC) puanı.Aynı puanı Denklem için ilgili tüm düğümlerde ARIMA küme.

• MSOLAP_NODE_SHORT_CAPTION
  ARTxp: Aynı bilgileri NODE_DESCRIPTION.

  ARIMA: NODE_CAPTION aynı bilgileri: diğer bir deyişle, ARIMA Denklemin kısa formu.

ARTxp ağaç anlama

ARTxp modeli, diğer bir faktör üzerinde bölünmüş veri alanlarından doğrusal veri alanlarını açıkça ayırır.işlev bir bağımsız değişken olarak öngörülebilir öznitelik değişiklikleri doğrudan temsil edilebilir her yerde bir regresyon formül bu ilişkiyi göstermek için hesaplanır.Zamanla çoğu veri serisi için satış arasında doğrudan bir ilişki varsa, örneğin, her dizi saat serisi ağaç içinde yer alması (node_type = 16), her veri serisinden, regresyon denklemi için hiçbir alt düğümleri vardır.İlişki doğrusal değil, ancak bir ARTxp saat serisi ağaç koşullara göre bir karar ağacı modeli gibi alt düğümlerin içine bölebilirsiniz.Model içeriğini görüntüleyerek Microsoft Genel içerik ağacı Görüntüleyici bölmelerini gerçekleştiği ve eğilim çizgisine nasıl etkilediğini görebilirsiniz.

Örneğin, saat serisi modeli oluşturulan gözden Temel veri Mining öğretici.Adventure Works ' çekilen bu model, karmaşık veri üzerinde temel alır.Bu nedenle, yok birçok çalışmada ARTxp ağaç.Ancak, üç farklı türde bölmelerini görece basit bu modeli gösterilmektedir:

• Pasifik bölge için tutar eğilim satır saat anahtar böler.saat anahtar bölme, saat içinde bir noktada eğilim değişikliği olduğunu gösterir.Yalnızca belirli bir noktadan kadar doğrusal eğilim satır ve sonra Eğriyi başka bir şekli kabul.Örneğin, bir saat serisi 6 Ağustos 2002 tarihine kadar devam ve başka bir saat serisi başlatmak sonra tarih.

• Kuzey Amerika için tutar eğilim satır bölge üzerinde başka bir değişken böler.Kuzey Amerika böler için böyle bir durumda, eğilim değeri Avrupa'da aynı model için temel bölge.Başka bir deyişle, algoritma Avrupa için değeri değiştiğinde, Kuzey Amerika a için değer de değiştiğini algıladı.

• Avrupa için eğilim satır bölge kendisini böler.

Her yaptığı bölünmüş ortalama?İçerik modeli tarafından iletilen bilgiyi yorumlama veri derin bir anlayış ve anlamı işletme kapsamında gerektiren bir resimdir.

Arasında belirgin bir bağlantı eğilimbitişini işaret Kuzey Amerika ve Avrupa bölgeleri için s eder yalnızca bir veri serisi için Avrupa neden daha fazla entropi olduğunu eğilim zayıf görünmesini Kuzey Amerika için.İkisi için puanlama sistemi içinde önemli fark olabilir ve korelasyon sadece Avrupa Kuzey Amerika computing önce bilgisayar üzerinde göre kaza, olabilir.Ancak, istediğiniz verileri gözden geçirin ve korelasyon yanlış olduğunda emin olmak veya başka faktör söz konusu olmadığını araştırın.

saat anahtar bölme çizgisinin degradedeki istatistiksel olarak önemli bir değişiklik olduğunu anlamına gelir.Bu her aralık veya entropi bölme için gerekli hesaplamaları için destek gibi matematiksel etkenlerden olmuş olabilir.Bu nedenle, bu bölünmüş gerçek dünyada modelinin anlamı açısından ilginç olmayabilir.Ancak, bölmedeki dönem belirtilen saat gözden geçirdiğinizde, temsil edilen ilginç bağıntıları verileri, satış bir promosyon veya diğer olay, o saat başladı ve olan veri etkilenen bulabilirsiniz.

Verileri diğer öznitelikleri içeren satır varsa, büyük olasılıkla ağaçta dallanma daha ilginç örnekleri görürdünüz.Hava durumu bilgileri izleniyor ve analiz için öznitelik olarak kullanılan, örneğin satış ve hava karmaşık etkileşim gösteren birden çok ağaç çalışmada görebilirsiniz.

Kısacası, veri madenciliği ipuçları hakkında burada ilginç sağlayabilecek phenomena ortaya, ancak daha fazla araştırma ve iş kullanıcıları uzmanlık bilgileri bağlamında tutulacak doğru yorumlamak gerekli sağlamak için kullanışlıdır.

ARTxp saat Series formülün öğeleri

ARTxp saat Series formül kullanma

SELECT MODEL_NAME, ATTRIBUTE_NAME, NODE_NAME,
NODE_CAPTION, 
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE, [VARIANCE], VALUETYPE
FROM NODE_DISTRIBUTION) as t
FROM Forecasting.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 15

ARIMA ağaç anlama

ARIMA modelindeki her yapı için karşılık gelen bir periodicity veya Dönemsel yapısı.Bir desen veri serilerini yinelenen verilerin bir dönemsel yapısıdır.Küçük bazı Varyasyon desende, istatistiksel sınırları içinde izin verilir.Periodicity eğitim veri kullanılan varsayılan saat birimlerini göre ölçülür.Örneğin, satış verilerini her gün için eğitim veri sağlar, varsayılan saat birimini bir gündür ve tüm dönemsel yapıları, belirtilen gün sayısı olarak tanımlanır.

Kendi yapı düğüm algoritması tarafından algılanan her dönem alır.Örneğin, günlük satış verilerini analiz etme, modelini olabilir algılamak hafta temsil eden dönemsel yapıları.Bu durum, algoritma iki dönemsel yapıları tamamlanmış modelinde oluşturur: {1} olarak belirtilen varsayılan günlük dönem için bir, diğeri için belirtilen {7} hafta.

Örneğin, aşağıdaki sorgu tüm ARIMA yapılarından verir bir araştırma modeli.

SELECT MODEL_NAME, ATTRIBUTE_NAME, NODE_NAME, NODE_CAPTION
FROM Forecasting.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 27

Örnek sonuçlar:

Bunlar arasında sonuçlar, hangi kullanarak da göz atabilirsiniz Microsoft Genel içerik ağacı Görüntüleyicisi (veri madenciliği Tasarımcısı), siz öğrenebilirsiniz bir bakışta hangi serisinin tamamen doğrusal sahip birden çok dönemsel yapıları ve ne keşfedilen periodicities şunlardır.

Örneğin, yalnızca varsayılan veya günlük, döngü algılandı, M200 Avrupa serisinin ARIMA Denklemin kısa formu söyler.Kısa form Denklemin içinde NODE_CAPTION sağlanan sütun.

Ancak, M200 Kuzey Amerika dizi için ek bir dönemsel yapısı bulundu.Denklem ile iki alt düğüm düğüm TA00000001 sahip (1,0,4), diğeri Denklem (1,1,4)(6).Bu denklemler art arda ve üst düğümünde gösterilir.

Her dönemsel yapısı için de model içerik sağlayan Sipariş ve hareketli ortalama alt düğümleri olarak.Örneğin, önceki örnekte listelenen düğümlerden birinin alt düğümler aşağıdaki sorgu alır.Sütun, PARENT_UNIQUE_NAME, aynı adı ayrılmış anahtar sözcük ayırmak için ayraç içine alınmalıdır dikkat edin.

SELECT * 
FROM Forecasting.CONTENT
WHERE [PARENT_UNIQUE_NAME] = ' TA00000001'

Kullanamazsınız, çünkü bu ARIMA ağacı, bir ARTxp ağacı, IsDescendant (dmx) düğümünün bir alt düğümü olan düğümler dönmek için işlevdönemsel Bu yapı. Bunun yerine, sonuçlar filtrelemek ve alt düğümleri nasıl denklemi, hareketli ortalamalar ve fark sipariş oluşturuldu hakkında daha ayrıntılı bilgi sağlayan geri dönmek için öznitelik ve düğüm türlerini kullanabilirsiniz.

SELECT MODEL_NAME, ATTRIBUTE_NAME, NODE_UNIQUE_NAME,
NODE_TYPE,  NODE_CAPTION
FROM Forecasting.CONTENT
WHERE [MSOLAP_MODEL_COLUMN] ='M200 North America:Quantity'
AND (NODE_TYPE = 29 or NODE_TYPE = 30)

Örnek sonuçlar:

Bu örnekler daha size ulaşmak olduğunu göstermek kapalı ARIMA ağacına daha fazla ayrıntı dinleyenlere, ancak önemli bilgiler birleştirilir ve de üst düğüm sunulan.

ARIMA için zaman dizi formülü

ARIMA ağaç bilgileri kullanarak

Açıklamalar

Bilgi her bölme için ağaç içindeki farklı bir yerde olduğundan ARTxp ağacından, bilgi almak zor olabilir.Bu nedenle, ARTxp modeli ile tüm parçaları almak ve gerekir bazı işlemler tam formülü yeniden Hazırla'yı sonra yapın.Formül ağacın tümünde kullanılabilir olduğu bir denklem bir ARIMA modelinden almak kolaydır.Bu bilgileri almak için bir sorgu oluşturma hakkında daha fazla bilgi için bkz: Bir zaman serisi modeli sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği).

Ayrıca bkz.

Başvuru

Kavramlar