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Lección 4: Crear predicciones de serie temporal con DMX

En esta lección y en la siguiente, utilizará Extensiones de minería de Datos (DMX) para crear tipos diferentes de predicciones basados en los modelos de serie temporal que creó en Lección 1: Crear un modelo de minería de datos de serie temporal y una estructura de minería de datos y Lección 2: Agregar modelos de minería de datos a la estructura de minería de datos de serie temporal.

Con un modelo de serie temporal, tiene muchas opciones para realizar predicciones:

  • Usar los patrones y datos existentes en el modelo de minería de datos

  • Usar los patrones existentes en el modelo de minería de datos pero suministrar datos nuevos

  • Agregue datos nuevos al modelo o actualice el modelo.

A continuación se resume la sintaxis para realizar estos tipos de predicción:

Tareas de la lección

En esta lección realizará las tareas siguientes:

  • Crear una consulta para obtener las predicciones predeterminadas según los datos existentes.

En la lección siguiente, realizará las tareas relacionadas siguientes:

  • Crear una consulta para proporcionar datos nuevos y actualizar las predicciones.

Además de crear consultas manualmente utilizando DMX, también puede crear predicciones con el generador de consultas de predicción de Business Intelligence Development Studio. Para obtener más información, vea Usar el Generador de consultas de predicción para crear consultas de predicción DMX o Ficha Predicción de modelo de minería de datos: temas de procedimientos.

Consulta simple de predicción de serie temporal

El primer paso es utilizar la instrucción SELECT FROM junto con la función PredictTimeSeries para crear predicciones de serie temporal. Los modelos de serie temporal admiten una sintaxis simplificada para crear predicciones: no es necesario proporcionar ninguna entrada, sino que sólo tiene que especificar el número de predicciones que crear. A continuación, se incluye un ejemplo genérico de la instrucción:

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

La lista de selección puede contener columnas del modelo, como el nombre de la línea de producto para la que crea las predicciones, o funciones de predicción, como Lag (DMX) o PredictTimeSeries (DMX), que es específico para los modelos de minería de datos de serie temporal.

Para crear una consulta simple de predicción de serie temporal

  1. En el Explorador de objetos, haga clic con el botón secundario en la instancia de Analysis Services, seleccione Nueva consulta y haga clic en DMX.

    Se abre el Editor de consultas, que contiene una consulta nueva en blanco.

  2. Copie el ejemplo genérico de la instrucción en la consulta en blanco.

  3. Reemplace lo siguiente:

    <select list>

    por:

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

    La primera línea recupera un valor del modelo de minería de datos que identifica la serie.

    La segunda y tercera líneas utilizan la función PredictTimeSeries. Cada línea predice un atributo diferente, [Quantity] o [Amount]. Los números después de los nombres de los atributos de predicción especifican el número de pasos temporales para realizar la predicción.

    La cláusula AS se utiliza con el fin de proporcionar un nombre para la columna que devuelve cada función de predicción. Si no proporciona un alias, de forma predeterminada ambas columnas se devuelven con la etiqueta Expression.

  4. Reemplace lo siguiente:

    [<mining model>]

    por:

    [Forecasting_MIXED]

  5. Reemplace lo siguiente:

    WHERE [criteria>]

    por:

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

    Ahora, la instrucción completa debería ser como sigue:

    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. En el menú Archivo, haga clic en Guardar DMXQuery1.dmx como.

  7. En el cuadro de diálogo Guardar como, desplácese a la carpeta correspondiente y asigne el nombre SimpleTimeSeriesPrediction.dmx al archivo.

  8. En la barra de herramientas, haga clic en el botón Ejecutar.

    La consulta devuelve seis predicciones para cada una de las dos combinaciones de producto y región que se especifican en la cláusula WHERE.

En la lección siguiente, creará una consulta que proporciona los datos nuevos al modelo y comparará los resultados de esa predicción con la recién creada.

Siguiente tarea de la lección

Lección 5: Extender el modelo de serie temporal