Lección 2: Agregar modelos de minería de datos a la estructura de minería de datos de serie temporal

Instrucción ALTER MINING STRUCTURE

Para agregar un modelo de minería de datos nuevo a una estructura de minería de datos existente, se usa la instrucción ALTER MINING STRUCTURE (DMX). El código de la instrucción se puede dividir en las partes siguientes:

• Identificación de la estructura de minería de datos

• Asignación de un nombre al modelo de minería de datos

• Definición de la columna de clave

• Definición de las columnas de predicción

• Especificación de los cambios de parámetros y el algoritmo

A continuación, se incluye un ejemplo genérico de la instrucción ALTER MINING STRUCTURE:

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
ADD MINING MODEL [<mining model name>]
   ([<key columns>],
    <mining model columns>
   )
USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])
[WITH DRILLTHROUGH]

La primera línea de código identifica la estructura de minería de datos existente a la que se agregarán los modelos de minería de datos:

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

La siguiente línea de código asigna un nombre al modelo de minería de datos que se agregará a la estructura de minería de datos:

ADD MINING MODEL [<mining model name>]

Para obtener información acerca de cómo asignar un nombre a un objeto en DMX, vea Identificadores (DMX).

Las líneas siguientes del código definen columnas de la estructura de minería de datos que utilizará el modelo de minería de datos:

[<key columns>],
<mining model columns>

Solo puede usar columnas que ya existan en la estructura de minería de datos, y la primera columna de la lista debe ser la columna de clave de la estructura.

La siguiente línea de código define el algoritmo de minería de datos que genera el modelo de minería de datos y los parámetros del algoritmo que puede establecer en el algoritmo, y especifica si puede obtener detalles a partir del modelo en la vista detallada de los datos en los casos de entrenamiento:

USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])
WITH DRILLTHROUGH

Para obtener más información acerca de los parámetros del algoritmo que puede ajustar, vea Referencia técnica del algoritmo de serie temporal de Microsoft.

Puede especificar que una columna del modelo de minería de datos se use para la predicción mediante la sintaxis siguiente:

<mining model column> PREDICT

Tareas de la lección

En esta lección realizará las tareas siguientes:

• Agregar un modelo de minería de datos de serie temporal nuevo a la estructura.

• Cambiar los parámetros del algoritmo para usar un método de análisis y predicción diferente

Agregar un modelo de serie temporal ARIMA a la estructura

El primer paso es agregar un nuevo modelo de minería de datos de pronóstico a la estructura existente. De forma predeterminada, el algoritmo de serie temporal de Microsoft crea los modelos de minería de datos de serie temporal utilizando dos algoritmos, ARIMA y ARTXP, y mezclando los resultados. Sin embargo, puede especificar un único algoritmo para utilizarlo o puede especificar la mezcla exacta de algoritmos. En este paso, agregará un nuevo modelo que solo usa el algoritmo ARIMA. Este algoritmo es nuevo en SQL Server 2008 y está optimizado para la predicción a largo plazo.

Para agregar un modelo de minería de datos de serie temporal ARIMA

Agregar un modelo de serie temporal ARTXP a la estructura

El algoritmo ARTXP era el algoritmo de serie temporal predeterminado de SQL Server 2005 y se optimizó para la predicción a corto plazo. Para comparar las predicciones con los tres algoritmos de serie temporal, agregará un modelo más que se basa en el algoritmo ARTXP.

Para agregar un modelo de minería de datos de serie temporal ARTXP

En la siguiente lección procesará todos los modelos y la estructura de minería de datos.

Lección siguiente

Lección 3: Procesar la estructura de serie temporal y los modelos

Vea también

Referencia

Conceptos