Prüfen des Planungserstellungsmodells (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)

Gilt für: SQL Server 2016 Preview

Nun, dass Sie Prognosen Miningmodell erstellt haben, können Sie die Ergebnisse untersuchen, mit der Miningmodell-Viewer Registerkarte des Data Mining-Designer. Die Microsoft Time Series-Viewer enthält zwei Registerkarten: Diagrammeund Modell.

Zudem können Sie den Microsoft Generic Tree Viewer mit allen Modellen verwenden. Jede Sicht zeigt ein leicht unterschiedliches Bild der Informationen im Zeitreihenmodell.

• Registerkarte Diagramme

• Registerkarte Modell

• Microsoft Generic Content Viewer

Registerkarte Diagramme

Die Diagramme Registerkarte der Microsoft Time Series-Viewer werden alle grafisch dargestellt die Reihe und Vergangenheitsdaten und Vorhersagen. Jede Zeile im Zeitreihendiagramm stellt eine eindeutige Kombination von Produkt, Bereich und vorhersagbarem Attribut dar.

In der Legende auf der rechten Seite des Viewers sind die verfügbren Zeitreihen auf Grundlage der Auswahl in der Dropdownliste aufgeführt. Aktivieren und deaktivieren Sie die Kontrollkästchen in der Legende, um zu steuern, welche Zeitreihe im Diagramm angezeigt wird.

Sie können hier zudem die Anzeigeoptionen ändern, z. B. die für eine bestimmte Zeitreihe verwendete Farbe oder ob Werte an Punkten im Diagramm angezeigt werden.

So wählen Sie eine Zeitreihe aus

1. Klicken Sie auf die Diagramme Registerkarte der Miningmodell-Viewer Registerkarte, wenn sie nicht sichtbar ist.

2. Klicken Sie auf die Dropdownliste rechts neben der Diagrammansicht, und aktivieren Sie alle Kontrollkästchen. Klicken Sie auf OK.

   Das Diagramm sollte nun 24 Zeilen für die verschiedenen Reihen enthalten.

3. Deaktivieren Sie die Kontrollkästchen rechts vom Diagramm, um die Zeilen für alle auf dem Betrag basierenden Reihen vorübergehend auszublenden.

   Deaktivieren Sie nun die Kontrollkästchen für die Fahrräder R750 und R250.

   Das Diagramm enthält anschließend nur die folgenden sechs Reihenzeilen, sodass Sie die Trends für die Fahrräder M200 und T1000 besser vergleichen können.

   • M200 Europe: Quantity

   • M200 North America: Quantity

   • M200 Pacific: Quantity

   • T1000 Europe: Quantity

   • T1000 North America: Quantity

   • T1000 Pacific: Quantity

Das Diagramm, das in diesem Viewer angezeigt wird, schließt sowohl Vergangenheitsdaten als auch vorhergesagte Daten ein. Die vorhergesagten Daten sind schattiert dargestellt, um sie von den Vergangenheitsdaten abzugrenzen. Um den Vergleich unterschiedlicher Reihen zu erleichtern, können Sie außerdem die jeder Zeile im Diagramm zugeordneten Farben ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Ändern der im Data Mining-Viewer verwendeten Farben.

Den Trendlinien können Sie entnehmen, dass der Gesamtumsatz für alle Regionen zunimmt, wobei alle 12 Monate im Dezember Spitzenwerte verzeichnet werden. Aus dem Diagramm sehen Sie auch, dass die Daten für das Fahrrad T1000 deutlich später beginnen als die Daten für die anderen Produktreihen gestartet wird. Grund hierfür ist die Tatsache, dass es sich um ein neueres Produkt handelt. Da diese Reihe eine deutlich geringere Datengrundlage hat, sind die Vorhersagen möglicherweise nicht so genau.

Standardmäßig werden fünf Vorhersageschritte jede Zeitreihe als gepunktete Linien angezeigt. Sie können diesen Wert jedoch ändern und mehr oder weniger Vorhersagen anzeigen. Sie können die Standardabweichung für die Vorhersagen zudem grafisch darstellen, indem Sie dem Diagramm Fehlerindikatoren hinzufügen.

So ändern Sie die Vorhersage- und Anzeigeoptionen in der Diagrammansicht

1. Ändern Sie den Wert der Vorhersageschritte schrittweise erhöhen von 5  10, und dann wieder 6.

   Wenn die Vergangenheitsdaten große Schwankungen haben, werden die Schwankungen meist wiederholt oder sogar vergrößert, wenn Sie die Anzahl der Vorhersagen erhöhen. Vermutlich müssen Sie an diesem Punkt ein wenig nachforschen, um die Ursache der großen Erhöhung in den Vergangenheitsdaten zu verstehen. Anschließend entscheiden Sie, ob Sie diese Ergebnisse akzeptieren, sich in den Quelldaten um Korrektur bemühen oder im Modell eiine gewisse Glättung vornehmen möchten.

2. Wählen Sie die Abweichungen anzeigen das Kontrollkästchen.

   Diese Option zeigt den geschätzten Fehler für jeden vorhergesagten Wert an.

3. Beachten Sie die Skala der X-Achse. Die Änderungen an Vergangenheits- und vorhergesagten Daten werden immer als Prozentsatz ausgedrückt; die Istwerte werden jedoch automatisch so angepasst, dass alle Werte in das Diagramm passen. Daher dürfen Sie beim Vergleichen von Modellen nicht nur die grafische Darstellung berücksichtigen. Um die genaue abzurufen, oder die prozentuale Steigerung und dem Wert für Vorhersagen, halten Sie die Maus über die gepunktete Linie oder durchgezogene Linien, oder klicken Sie auf die Zeilen zum Anzeigen der Werte in der Mininglegende.

   Tipp: Wenn der Mininglegende nicht angezeigt wird, wechseln Sie zur Modell anzeigen, mit der rechten Maustaste in einen beliebigen Knoten, und wählen Legende anzeigen.

Nach dem Durchsehen dieser Trends bleiben Ihnen Bedenken wegen der geringen Datenbasis für menache Reihen. Sie fragen sich, ob vielleicht verlässlichere Vorhersagen möglich wären, wenn Sie Umsatzdurchschnitte nach Modell oder auch nach Region ermittelten. Diesem Ansatz werden Sie in einer späteren Lektion in diesem Lernprogramm nachgehen.

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Registerkarte Modell

Die Modell Registerkarte der Microsoft Time Series Viewer im Data Mining-Designer können Sie das Vorhersagemodell in Form von ein Strukturdiagramm anzeigen.

Beachten Sie zuerst, dass das von Ihnen erstellte Modell eigentlich 24 verschiedene Strukturen enthält, da Ihre Daten zwei verschiedene Messwerte (Menge und Menge) für die Verkäufe mehrerer Produktlinien (T1000 usw.) in drei verschiedenen Bereichen (Europa, Nordamerika und Pazifik) beschreiben. Dabei stellt jede Struktur ein Modell der Verkaufsmuster für eine andere Kombination von Bereich, Produkt und vorhersagbarem Attribut dar.

Sie können auswählen, welche Kombination von Produktlinie, Bereich und umsatzmetrik Sie anzeigen, indem er eine Reihe von möchten die Struktur Dropdown-Liste auf die Modell Registerkarte.

Welche Einblicke gibt Ihnen also eine Anzeige des Modells als Struktur? Vergleichen wir als Beispiel zwei Modelle: eines hat mehrere Ebenen in der Struktur, und eines verfügt nur über einen einzelnen Knoten.

• Wenn ein Strukturdiagramm einen einzelnen Knoten enthält, bedeutet dies, dass der im Modell gefundene Trend im Zeitverlauf überwiegend homogen ist. Sie können diesen einzelnen Knoten mit der Bezeichnung alle, um die Formel anzuzeigen, die die Beziehung zwischen den Eingangsvariablen und das Ergebnis beschreibt.

• Wenn ein Strukturdiagramm für eine Zeitreihe mehrere Verzweigungen hat, bedeutet dies, dass die erkannte Zeitreihe zu komplex für eine Darstellung als einzelne Gleichung ist. Stattdessen das Strukturdiagramm kann mehrere Verzweigungen enthalten, jede Verzweigung mit der Bezeichnung mit den Umständen, die die Struktur verursacht Teilen. Wenn sich die Struktur teilt, stellt jede Verzweigung ein Zeitsegment dar, innerhalb dessen der Trend als einzelne Gleichung beschrieben werden kann.

  Zum Beispiel wenn Sie das Diagramm betrachten und einen abrupten Sprung in Verkaufsvolumen irgendwann im September und weiterhin über einen Feiertag, können Sie zu wechseln die Modell Ansicht das genaue Datum der trendänderung. Die Verzweigungen in der Struktur, die "vor September" und "nach September" darstellen, enthalten unterschiedliche Formeln: eine Formel, die den Verkaufstrend bis zur Teilung mathematisch beschreibt, und eine andere Formel, die den Verkaufstrend von September bis zum Feiertag am Jahresende beschreibt.

So untersuchen Sie die Entscheidungsstruktur für ein Zeitreihenmodell

1. In der Struktur auf in der Liste der Modell Wählen auf der Registerkarte der T1000 Europe: Amount Reihe.

   Klicken Sie auf den Knoten mit der Bezeichnung alle.

   Für ein alle Knoten, die QuickInfo, die angezeigt wird enthält Informationen wie z. B. die Anzahl der Fälle in die gesamte Reihe und zeitreihenformeln abgeleitet Analyse der Daten.

2. Wenn die Mininglegende nicht angezeigt wird, mit der rechten Maustaste des Knotens, und wählen Sie Legende anzeigen.

   Die Mininglegende bietet größtenteils dieselbe Informationen, die in der QuickInfo angezeigt wird. Wenn eine Ihrer unabhängigen Variablen diskret ist, sehen Sie auch ein Histogramm, das die Verteilung der Variablen im Knoten anzeigt.

3. Wählen Sie jetzt eine andere Zeitreihe zur Anzeige aus. Mithilfe der Struktur auf in der Liste der Modell Wählen auf der Registerkarte der M200 North America: Menge Reihe.

   Das Strukturdiagramm enthält jetzt ein alle und zwei untergeordnete Knoten. Den Beschriftungen untergeordneten Knoten können Sie entnehmen, an welchem Punkt die Trendlinie sich geändert hat.

   Für jeden untergeordneten Knoten, der Beschreibung in der Mininglegende enthält auch die Anzahl der Fälle in jeder Verzweigung der Struktur.

Die folgende Liste beschreibt einige zusätzliche Funktionen des Struktur-Viewers:

• Sie können die Variable, die im Diagramm dargestellte ändern die Hintergrund Steuerelement. Standardmäßig enthalten dunklere Knoten mehr Fälle, da der Wert des Hintergrund Wert Auffüllung. Um festzustellen, wie viele Fälle gibt es nur in einem Knoten sind, halten Sie den Mauszeiger über einen Knoten, und zeigen Sie die QuickInfo, die angezeigt wird, oder klicken Sie auf den Knoten, und überprüfen Sie die Zahlen in der Knotenlegende Fenster.

• In der QuickInfo oder durch Klicken auf den Knoten kann zudem die Regressionsformel für den Knoten angezeigt werden. Wenn Sie ein gemischtes Modell erstellt haben, sehen Sie zwei Formeln, eine für ARTXP (in den Blattknoten) und eine für ARIMA (im Stammknoten der Struktur).

• Die kleinen Rauten werden in Knoten verwendet, die fortlaufende Nummern darstellen. Der Attributbreich wird in der Leiste angezeigt, auf der sich die Raute befindet. Die Raute befindet sich am Mittelwert des Knotens. Die Breite der Raute gibt die Varianz des Attributs an diesem Knoten an.

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(Optional) Generic Content Tree Viewer

Zusätzlich zu den benutzerdefinierten Viewer für Zeitreihen Analysis Services enthält die MicrosoftGeneric Content Tree Viewer für die Verwendung mit allen Datamining-Modelle. Dieser Viewer bietet einige Vorteile:

• Microsoft Time Series-Viewer: in dieser Ansicht werden die Ergebnisse der beiden Algorithmen zusammengeführt. Obwohl Sie jede Reihe getrennt anzeigen können, können Sie nicht bestimmen, wie die Ergebnisse jedes Algorithmus kombiniert wurden. Zudem zeigen die QuickInfos und die Mininglegende in dieser Sicht nur die wichtigsten Statistiken an.

• Generic Content Tree Viewer: ermöglicht das Durchsuchen und alle Datenreihen, die verwendet wurden gleichzeitig in das Modell anzeigen, und wenn Sie ein gemischtes erstellt haben, zu modellieren, die ARIMA- und ARTXP-Strukturen im gleichen Diagramm angezeigt.

  Sie können mit diesem Viewer alle Statistiken aus beiden Algorithmen sowie die Verteilungen der Werte abrufen.

  Empfohlen für sachkundige Benutzer von Data Mining, die mehr über ARIMA- und ARTXP-Analysen erfahren möchten.

So zeigen Sie Details für eine bestimmte Datenreihe im Generic Content Tree Viewer an

1. In der Miningmodell-Viewer Registerkarte Microsoft Generic Content Tree Viewer aus der Viewer Dropdown-Liste.

2. In der Knotenbeschriftung Bereich, klicken Sie den obersten Knoten (alle).

3. In der Knotendetails Bereich, zeigen Sie den Wert für ATTRIBUTE_NAME.

   Dieser Wert zeigt an, welche Reihe oder Kombination von Produkt und Region in diesem Knoten enthalten ist. Im AdventureWorks-Beispiel beinhaltet der oberste Knoten die Reihe M200 Europe.

4. In der Knotenbeschriftung Bereich, suchen Sie den ersten Knoten, die über untergeordnete Knoten verfügt.

   Wenn ein Reihe Knoten über untergeordnete Elemente verfügt, in der Strukturansicht angezeigt, die erscheint auf der Modell der Microsoft Time Series-Viewer auf der Registerkarte müssen zudem eine Verzweigungsstruktur.

5. Erweitern Sie den Knoten, und klicken Sie auf einen der untergeordneten Knoten.

   Die Spalte NODE_DESCRIPTION des Schemas enthält die Bedingung, die zur Teilung der Struktur führte.

6. In der Knotenbeschriftung klicken Sie auf den obersten ARIMA-Knoten, und erweitern Sie den Knoten, bis alle untergeordneten Knoten angezeigt werden.

7. In der Knotendetails Bereich, zeigen Sie den Wert für ATTRIBUTE_NAME.

   Dieser Wert sagt Ihnen, welche Zeitreihe in diesem Knoten enthalten ist. Der oberste Knoten im Abschnitt ARIMA sollte mit dem obersten Knoten im Abschnitt (Alle) übereinstimmen. Im AdventureWorks-Beispiel enthält dieser Knoten die ARIMA-Analyse für die Reihe M200 Europe.

Weitere Informationen finden Sie unter Mingingmodellinhalt von Zeitreihenmodellen (Analysis Services – Data Mining).

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Nächste Aufgabe in der Lektion

Erstellen von Zeitreihenvorhersagen ( Datamining-Lernprogramm für fortgeschrittene )

Siehe auch

Abfragebeispiel Zeitreihenmodell
Technische Referenz für den Microsoft Time Series-Algorithmus