• Makale

Ders 1: Bir zaman serisi araştırma modeli ve araştırma yapısı oluşturma

Bu derste, üzerinden değerleri tahmin etmek için izin veren bir araştırma modeli oluşturacak saat, geçmişe dönük verileri bağlı.Modeli oluşturduğunuzda, alt yapısını otomatik olarak oluşturulur ve ek veri madenciliği modelleri için temel olarak kullanılabilir.

Bu ders, gereksinimleri ve tahmin modelleri ile bildiğinizi varsayar Microsoft Zaman Serisi algoritması.Daha fazla bilgi için bkz: Microsoft zaman Series algoritması.

Araştırma modeli raporu oluşturma

Oluşturmak için bir araştırma modeli doğrudan ve otomatik olarak üretmek temel araştırma yapısı, kullandığınız ARAŞTIRMA MODELİ (DMX) OLUŞTURMA deyim.Kod deyim, aşağıdaki bölüm ve birimlere bölünmez:

  • Model adlandırma

  • saat damgası tanımlama

  • İsteğe bağlı dizi tanımlama anahtar sütun

  • Öngörülebilir öznitelik veya öznitelikleri tanýmlamak

MINING modeli oluşturma deyim genel bir örneği aşağıda verilmiştir:

CREATE MINING MODEL [<Mining Structure Name>]
(
   <key columns>,
   <predictable attribute columns>
)
USING <algorithm name>([parameter list])
WITH DRILLTHROUGH

Kodun ilk satırı adını tanımlar araştırma modeli:

CREATE MINING MODEL [Mining Model Name]

Analysis Services otomatik olarak oluşturduğu alt yapısını, adını "_structure" ekleyerek model adı için hangi yapısı adı model adı benzersiz olmasını sağlar.Bir nesneyi dmx adlandırma hakkında daha fazla bilgi için bkz: Tanımlayıcılar (dmx).

Sonraki satıra kodunun için anahtar sütunu tanımlayan araştırma modeli, hangi durumunda bir zaman serisi modeli kaynak verileri içindeki bir saat adım benzersiz olarak tanımlar.saat adım ile tanımlanan KEY TIME anahtar sözcüklerinden sonra sütun adı ve veri türü.saat serisi modeli ayrı serisi anahtarı varsa, bunu kullanarak tanımlanan KEY anahtar sözcüğü.

<key columns>

Sonraki satıra kodunun öngörülen modelinde sütunları tanımlamak için kullanılır.Bir tek araştırma modeli birden çok öngörülebilir öznitelikleri olabilir.Birden çok öngörülebilir özniteliği olduğunda Microsoft Zaman Serisi algoritması her dizi için ayrı bir analiz oluşturur:

<predictable attribute columns>

Ders görevleri

Bu derste aşağıdaki görevleri gerçekleştirecek:

  • Yeni boş bir sorgu oluşturma

  • Araştırma modeli oluşturmak için sorguyu değiştirme

  • Sorgu yürütme

Sorgu oluşturma

Bağlanmak için ilk adımı olup bir örnek , Analysis Services ve yeni bir dmx sorgu oluşturmak SQL Server Management Studio.

sql Server Management Studio'da dmx yeni bir sorgu oluşturmak için

  1. Open SQL Server Management Studio.

  2. De sunucusuna bağlan iletişim kutusu için sunucu türü, select Analysis Services.De sunucu adı, türü LocalHost, ya da adını örnek , Analysis Services istediğiniz bağlanmak için bu Ders.' I bağlanmak.

  3. De Object Explorer, sağ örnek , 'ınAnalysis Servicesüzerine gelin Yeni bir sorguve i dmx.

    Sorgu Düzenleyicisi açılır ve yeni, boş bir sorgu içeriyor.

Sorguyu değiştirme

Sonraki adım, onun altındaki ile birlikte tahmin için kullanılan araştırma modeli oluşturmak için MADENCİLİĞİ model oluşturma deyim düzeltmektir araştırma yapısı.

MINING modeli oluşturma deyim özelleştirmek için

  1. Sorgu Düzenleyicisi'nde, MINING modeli oluşturma deyim genel örneği boş sorgu kopyalayın.

  2. Aşağıdaki değiştirin:

    [mining model name]

    ile:

    [Forecasting_MIXED]

  3. Aşağıdaki değiştirin:

    <key columns>

    ile:

    [Reporting Date] DATE KEY TIME,
[Model Region] TEXT KEY

    The TIME KEY keyword indicates that the ReportingDate column contains the time step values used to order the values.Sipariş edilen tüm veriler, değerlerinin benzersiz olduğundan ve veriler sıralanır sürece yazın veya zaman adımları tarihler ve saatler, tamsayılar, olabilir.

    The TEXT and KEY keywords indicate that the ModelRegion column contains an additional series key.Yalnızca bir dizi anahtar olabilir ve sütun değerleri farklı olması gerekir.

  4. Aşağıdaki değiştirin:

    < predictable attribute columns> )

    ile:

        [Quantity] LONG CONTINUOUS PREDICT,
    [Amount] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT
    )

  5. Aşağıdaki değiştirin:

    USING <algorithm name>([parameter list])
WITH DRILLTHROUGH

    ile:

    USING Microsoft_Time_Series(AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, FORECAST_METHOD = 'MIXED')
WITH DRILLTHROUGH

    Algoritma parametresini AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, istediğiniz döngülerin algılamak için algoritmayı gösterirveri. Daha yakın bu değeri 1 olarak ayarlandığında birçok desenleri bulma ayrıcalıklı kılar, ancak işleme yavaşlatabilir.

    Algoritma parametresini FORECAST_METHOD, artxp, ARIMA veya ikisinin bir karışımını kullanarak çözümlenecek veri isteyip istemediğinizi gösterir.

    Anahtar sözcük WITH DRILLTHROUGH, model tamamlandıktan sonra ayrıntılı İstatistikler kaynak verileri görmesini istediğinizi belirtmek.Microsoft zaman Series Görüntüleyicisi'ni kullanarak modeli göz atmak istiyorsanız, bu yan tümce tümce tümce eklemeniz gerekir.Tahmin için gerekli değildir.

    Şimdi, tam deyim aşağıdaki gibi olmalıdır:

    CREATE MINING MODEL [Forecasting_MIXED]
     (
    [Reporting Date] DATE KEY TIME,
    [Model Region] TEXT KEY,
    [Quantity] LONG CONTINUOUS PREDICT,
    [Amount] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT
    )
USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, FORECAST_METHOD = 'MIXED')
WITH DRILLTHROUGH

  6. Üzerinde Dosya menüsünde'i tıklatın DMXQuery1.dmx Farklı Kaydet.

  7. De Farklı Kaydet iletişim kutusunda uygun klasöre göz atın ve dosyayı adlandırın Forecasting_MIXED.dmx.

Sorgu yürütme

Sorguyu yürütmek için son adım olacaktır.Bir sorgu oluşturup kaydettiğiniz sonra araştırma modeli oluşturmak için yürütülecek gerekiyor ve onun araştırma yapısı sunucu üzerinde.Sorgu Düzenleyicisi'nde sorguları yürütme hakkında daha fazla bilgi için bkz: SQL Server Management Studio Veritabanı Altyapısı Sorgu Düzenleyicisi Penceresi.

Sorguyu yürütmek için

  • Sorgu Düzenleyicisi'nde araç çubuğundaki'ı Execute.

    Sorgunun durumunu görüntülenir iletileri sorgu deyim yürütme sona erdikten sonra Düzenleyicisi'nin alt sekmesi.İleti görüntülenmelidir:

    Executing the query 
Execution complete

    Adlı yeni bir yapısını Forecasting_MIXED_Structure ilgili araştırma modeli ile birlikte sunucuda şimdi var Forecasting_MIXED.

Bir sonraki dersine bir araştırma modeli ekleyecektir Forecasting_MIXED , yeni oluşturduğunuz araştırma yapısı.