了解时序模型的要求（数据挖掘中级教程）
适用于： SQL Server 2016 Preview
准备要在预测模型中使用的数据时，必须确保数据包含可用于标识时序中的步长的列。 该列将被指定为 Key Time 列。 由于这是一个键列，所以列中必须包含唯一数值。
选择正确的单位为 Key Time 列是分析的一个重要部分。 例如，假设您的销售数据每分钟刷新一次。 您不必以分钟作为时序单位；按天、周甚至是月来汇总销售数据可能更有意义。 如果您对要使用的时间单位没有把握，则可为每个聚合都创建一个新的数据源视图，并且生成相关模型，以便查看在聚合的每个级别是否会显现不同的趋势。
对于本教程，每天都在销售事务数据库中收集销售数据；但对于数据挖掘，则使用一个视图按月预先聚合数据。
另外，为提高分析的准确性，数据中的空白越少越好。 如果计划分析多个数据序列，所有序列的开始和结束日期应尽量保持相同。 如果序列在其起始位置和结束位置之外的地方存在空白，则可以使用 MISSING_VALUE_SUBSTITUTION 参数来填充该序列。 Analysis Services 此外提供了几个选项用于替换缺失数据值，例如使用平均数或常量。
警告
PivotChart 和 PivotTable 工具原来包括在较早版本的数据源视图设计器中，现已不再提供。 我们建议您事先使用 Integration Services 中附带的数据事件探查器之类的工具标识时序数据中的空白。
标识预测模型的时间键
在窗格中， SalesByRegion.dsv [设计], ，用鼠标右键单击表 vTimeSeries 并选择 浏览数据。
一个新的选项卡随即打开，标题为 浏览 vTimeSeries 表。
在 表 选项卡上，查看 TimeIndex 和报告日期列中使用的数据。
两列都是具有唯一值的序列并且都可用作时序键；但是，这两列的数据类型不同。 Microsoft 时序算法不要求 datetime 数据类型，只是这些值必须不同且有序。 因此，这两个列均可用作预测模型的时间键。
在数据源视图设计图面上，选择的列中，报告日期并选择 属性。 接下来，单击 TimeIndex 列并选择 属性。
TimeIndex 字段都有的数据类型为 System.Int32，而报告日期字段具有数据类型为 System.DateTime。 很多数据仓库都将日期/时间值转换为整数，并将整数列用作键，以提高索引性能。 但是，如果您使用此列，Microsoft 时序算法将使用未来值（如 201014、201014，依此类推）进行预测。 因为你想要表示销售额数据预测使用日历日期，您将使用报告日期列作为唯一的序列标识符。
在数据源视图中设置键
在窗格中 SalesByRegion.dsv, ，选择 vTimeSeries 表。
右键单击的列中，报告的日期，然后选择 设置逻辑主键。
处理缺少的数据（可选）
如果任何序列有缺失数据，则您尝试处理模型时可能会遇到错误。 您可以通过以下多种方法来处理缺失数据：
可以让 Analysis Services 通过计算均值或使用前一个值来填充缺失值。 可以通过对挖掘模型设置 MISSING_VALUE_SUBSTITUTION 参数来实现此目的。 有关此参数的详细信息，请参阅 Microsoft 时序算法技术参考。 有关如何更改现有挖掘模型的参数的信息，请参阅 查看或更改算法参数。
可以更改数据源或筛选基础视图，以消除不规则序列或替换各值。 您可以在关系数据源中实现此目的，或者可以通过创建自行命名的查询或命名计算来修改数据源视图。 有关详细信息，请参阅多维模型中的数据源视图。 本课程后面的一个任务将演示如何生成命名查询和自定义计算。
对于本方案，某一序列的起始位置缺失了某些数据，即：在 2007 年 7 月之前，T1000 产品系列不存在数据。 除此之外，所有序列都在同一天终止，且没有任何缺失值。
Microsoft 时序算法的要求是，所有序列都包括在单个模型应都具有相同 结束 点。 由于 T1000 型号的自行车是在 2007 年引进的，此序列数据的开始日期晚于其他型号自行车数据的开始日期，但此序列的结束日期与其他序列相同；因此，该数据是可使用的。
关闭数据源视图设计器
- 用鼠标右键单击选项卡上， 浏览 vTimeSeries 表, ，然后选择 关闭。