Lektion 4: Erstellen von Zeitreihenvorhersagen mit DMX

Gilt für: SQL Server 2016 Preview

In dieser Lektion und in der folgenden Lektion verwenden Sie Data Mining Extensions (DMX) erstellen Sie verschiedene Arten von Vorhersagen auf Grundlage der zeitreihenmodelle, die Sie in erstellt Lektion 1: Erstellen einer Zeitreihenmodell Miningmodell und Miningstruktur und Lektion 2: Hinzufügen von Miningmodellen zur Mining Zeitreihenstruktur.

Ein Zeitreihenmodell bietet zahlreiche Optionen im Hinblick auf Vorhersagen:

• Verwendung vorhandener Muster im Miningmodell mit bestehenden Daten

• Verwendung vorhandener Muster im Miningmodell mit neuen Daten

• Aufnahme neuer Daten in das Modell oder Update des Modells

Nachfolgend finden Sie eine Zusammenfassung der Syntax für diese Vorhersagetypen:

Zeitreihenvorhersage (Standard)
Verwendung PredictTimeSeries ( DMX ) auf die angegebene Anzahl von Vorhersagen aus dem trainierten Miningmodell zurückgeben.

Beispielsweise finden Sie unter PredictTimeSeries ( DMX ) oder Abfragebeispiel Zeitreihenmodell Zeit.

EXTEND_MODEL_CASES
Verwendung PredictTimeSeries ( DMX ) mit dem EXTEND_MODEL_CASES-Argument, um neue Daten hinzufügen, die Reihe erweitern und Vorhersagen auf Grundlage des aktualisierten Miningmodells erstellen.

Dieses Lernprogramm enthält ein Beispiel zur Verwendung des EXTEND_MODEL_CASES-Arguments.

REPLACE_MODEL_CASES
Verwendung PredictTimeSeries ( DMX ) mit dem REPLACE_MODEL_CASES-Argument, um die ursprünglichen Daten durch neue Datenreihen ersetzen und Vorhersagen erstellen, auf die Anwendung der Muster im Miningmodell auf die neuen Datenreihen basieren.

Ein Beispiel zur Verwendung des REPLACE_MODEL_CASES finden Sie unter Lektion 2: erstellen ein Szenario Prognose ( Intermediate Data Mining-Lernprogramm ).

Lektionsaufgaben

Im Rahmen dieser Lektion führen Sie die folgenden Aufgaben aus:

• Erstellen einer Abfrage zum Abrufen der Standardvorhersagen auf Basis vorhandener Daten

In der folgenden Lektion führen Sie die nachstehenden verwandten Aufgaben aus:

• Erstellen einer Abfrage zur Bereitstellung neuer Daten sowie zum Abrufen aktualisierter Vorhersagen

Sie können Abfragen sowohl manuell mit DMX als auch mit dem Generator für Vorhersageabfragen in SQL Server Data Tools (SSDT) erstellen.

Einfache Vorhersageabfragen für Zeitreihen

Der erste Schritt ist die Verwendung der SELECT FROM Anweisung zusammen mit den PredictTimeSeries -Funktion zeitreihenvorhersagen zu erstellen. Zeitreihenmodelle unterstützen eine vereinfachte Syntax zum Erstellen von Vorhersagen. Sie müssen lediglich angeben, wie viele Vorhersagen erstellt werden sollen; eine Bereitstellung von Eingaben ist nicht erforderlich. Die folgende Zeile stellt ein allgemeines Beispiel für die verwendete Anweisung dar:

SELECT <select list>   
FROM [<mining model name>]   
WHERE [<criteria>]  

Die Auswahlliste kann Spalten aus dem Modell enthalten, wie z. B. der Namen des Produkts angezeigt ist, erstellen Sie die Vorhersagen für oder Vorhersagefunktionen, wie z. B. Lag ( DMX ) oder PredictTimeSeries ( DMX ), die speziell für Zeitreihen-Miningmodelle sind.

So erstellen Sie eine einfache Vorhersageabfrage für Zeitreihen

1. In Objekt-Explorer, mit der rechten Maustaste in der Instanzstatus von Analysis Services, zeigen Sie auf neue Abfrage, und klicken Sie dann auf DMX.

   Der Abfrage-Editor wird mit einer neuen leeren Abfrage geöffnet.

2. Kopieren Sie das allgemeine Beispiel der Anweisung in die leere Abfrage.

3. Ersetzen Sie Folgendes:

   <select list>   
   

   durch:

   [Forecasting_MIXED].[ModelRegion],  
   PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty,  
   PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmt  
   

   In der ersten Zeile wird ein Wert vom Miningmodell abgerufen, der die Reihe identifiziert.

   Verwenden Sie den zweiten und dritten Zeile der PredictTimeSeries Funktion. In jeder Zeile wird ein anderes Attribut vorhergesagt: [Quantity] oder [Amount]. Die Zahlen hinter den Namen der vorhersagbaren Attribute geben die Anzahl der Zeitschritte an, die vorhergesagt werden sollen.

   Die als -Klausel wird verwendet, um einen Namen für die Spalte angeben, die von der jeweiligen Vorhersagefunktion zurückgegeben wird. Wenn Sie keinen Alias angeben, werden beide Spalten standardmäßig mit der Bezeichnung Expression zurückgegeben.

4. Ersetzen Sie Folgendes:

   [<mining model>]   
   

   durch:

   [Forecasting_MIXED]  
   

5. Ersetzen Sie Folgendes:

   WHERE [criteria>]   
   

   durch:

   WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR  
   [ModelRegion] = 'M200 Pacific'  
   

   Die gesamte Anweisung sollte wie folgt aussehen:

   SELECT  
   [Forecasting_MIXED].[ModelRegion],  
   PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty,  
   PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmt  
   FROM   
   [Forecasting_MIXED]  
   WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR  
   [ModelRegion] = 'M200 Pacific'  
   

6. Auf der Datei Menü klicken Sie auf Dmxquery1.DMX speichern.

7. In der Speichern Dialogfeld wechseln Sie zum entsprechenden Ordner, und nennen Sie die Datei SimpleTimeSeriesPrediction.dmx.

8. Klicken Sie auf der Symbolleiste auf die Execute Schaltfläche.

   Die Abfrage gibt 6 Vorhersagen für jede der zwei Kombinationen aus Produkt und Region sind in der in denen Klausel.

In der nächsten Lektion erstellen Sie eine Abfrage, mit der neue Daten für das Modell bereitgestellt werden. Außerdem vergleichen Sie die Ergebnisse dieser Vorhersage mit der Vorhersage, die Sie gerade erstellt haben.

Nächste Aufgabe in der Lektion

Lektion 5: Erweitern des Zeitreihenmodells

Siehe auch

PredictTimeSeries (DMX)
Lag (DMX)
Abfragebeispiel Zeitreihenmodell
Lektion 2: Erstellen eines Planungserstellungsszenarios ( Datamining-Lernprogramm für fortgeschrittene )