Crear predicciones de serie temporal (Tutorial intermedio de minería de datos)

Se aplica a: SQL Server 2016 Preview

En las tareas anteriores de esta lección, creó un modelo de serie temporal y exploró los resultados. De forma predeterminada, Analysis Services siempre crea un conjunto de cinco (5) predicciones para un modelo de serie temporal y muestra los valores de predicción como parte del gráfico de pronóstico. Sin embargo, también puede crear predicciones personalizadas si crea consultas de predicción de las extensiones de minería de datos (DMX).

En esta tarea, creará una consulta de predicción que genera las mismas predicciones que vio en el visor. En esta tarea se supone que el usuario ya ha completado las lecciones del Tutorial básico de minería de datos y está familiarizado con el uso del Generador de consultas de predicción. Ahora obtendrá información sobre la creación de consultas específicas de los modelos de serie temporal.

Crear predicciones de serie temporal

Generalmente, el primer paso para crear una consulta de predicción consiste en seleccionar un modelo de minería de datos y una tabla de entrada. Sin embargo, un modelo de serie temporal no requiere una entrada adicional para una predicción normal. Por consiguiente, no necesita especificar ningún origen de datos nuevo al realizar las predicciones, a menos que esté agregando datos al modelo o reemplazándolos.

En esta lección, debe especificar el número de pasos de la predicción. Puede especificar el nombre de serie con el fin de obtener una predicción para una combinación determinada de producto y región.

Para seleccionar un modelo de minería de datos y una tabla de entrada

1. En el predicción de modelo de minería de datos ficha del Diseñador de minería de datos, en la Mining Model cuadro, haga clic en Seleccionar modelo.

2. En la Seleccionar modelo de minería de datos cuadro de diálogo, expanda la estructura predicción, seleccione la Forecasting del modelo de la lista y, a continuación, haga clic en Aceptar.

3. Omitir la Seleccionar tabla (s) de entrada cuadro.

   Nota

   
   En un modelo de serie temporal no necesita especificar ninguna entrada independiente a menos que esté haciendo una predicción cruzada.

4. En el origen columna en la cuadrícula de la predicción de modelo de minería de datos ficha, haga clic en la celda de la primera fila vacía y, a continuación, seleccione modelo de minería de datos de pronóstico.

5. En el campo columna, seleccione Model Region.

   Esta acción agrega el identificador de la serie a la consulta de predicción para indicar la combinación de modelo y la región a las que se aplica la predicción.

6. Haga clic en la siguiente fila vacía en el origen columna y, a continuación, seleccione función de predicción.

7. En el campo columna, seleccione PredictTimeSeries.

   Nota

   
   También puede utilizar el Predict función con modelos de serie temporal. Sin embargo, la función de predicción solo crea una predicción para cada serie de forma predeterminada. Por lo tanto, para especificar varios pasos de predicción, debe utilizar el PredictTimeSeries (función).

8. En el el modelo de minería de datos panel, seleccione la columna del modelo de minería de datos cantidad. Arrastre importe hasta el criterios o argumentos cuadro para el PredictTimeSeries función que agregó anteriormente.

9. Haga clic en el criterios o argumentos y, escriba una coma, seguida de 5, después del nombre de campo.

   El texto de la criterios o argumentos cuadro ahora debería mostrar lo siguiente:

   [Forecasting].[Amount],5

10. En el Alias escriba PredictAmount.

11. Haga clic en la siguiente fila vacía en el origen columna y, a continuación, seleccione función de predicción nuevo.

12. En el campo columna, seleccione PredictTimeSeries.

13. En el Mining Model panel, seleccione la columna cantidad y, a continuación, arrástrelo a la criterios o argumentos cuadro para el segundo PredictTimeSeries (función).

14. Haga clic en el criterios o argumentos y, escriba una coma, seguida de 5, después del nombre de campo.

    El texto de la criterios o argumentos cuadro ahora debería mostrar lo siguiente:

    [Forecasting].[ Quantity],5

15. En el Alias escriba PredictQuantity.

16. Haga clic en cambiar a vista de resultado de consulta.

    Los resultados de la consulta se muestran en formato tabular.

Recuerde que creó tres tipos diferentes de resultados en el generador de consultas, uno que usa los valores de una columna y dos que reciben los valores predichos de una función de predicción. Por consiguiente, los resultados de la consulta contienen tres columnas independientes. La primera columna contiene la lista de combinaciones de productos y regiones. La segunda y tercera columnas contienen cada una tabla anidada de los resultados de la predicción. Cada tabla anidada contiene el incremento de tiempo y los valores predichos, como en la siguiente tabla:

ModelRegion M200 Europa

Resultados de ejemplo (las cantidades se truncan a dos decimales):

• PredictAmount

  $TIME	Amount
  7/25/2008	99978.00
  8/25/2008	145575.07
  9/25/2008	116835.19
  10/25/2008	116537.38
  11/25/2008	107760.55

• PredictQuantity

  $TIME	Cantidad
  7/25/2008	52
  8/25/2008	67
  9/25/2008	58
  10/25/2008	57
  11/25/2008	54

ModelRegion M200 North America

• PredictAmount

  $TIME	Amount
  7/25/2008	348533.93
  8/25/2008	340097.98
  9/25/2008	257986.19
  10/25/2008	374658.24
  11/25/2008	379241.44

• PredictQuantity

  $TIME	Cantidad
  7/25/2008	272
  8/25/2008	152
  9/25/2008	250
  10/25/2008	181
  11/25/2008	290

Guardar los resultados de una predicción

Dispone de varias opciones distintas para usar los resultado de la predicción. Puede simplificar los resultados, copiar los datos desde la vista Resultados y pegarlos en una hoja de cálculo de Excel o en otro archivo.

Para simplificar el proceso de guardar los resultados, el Diseñador de minería de datos también proporciona la capacidad de guardar los datos en una vista de origen de datos. La funcionalidad de guardar los resultados en una vista del origen de datos solo está disponible en SQL Server Data Tools (SSDT). Los resultados solo se puede almacenar en un formato plano.

Para quitar información de estructura jerárquica de los resultados en el panel Resultados

1. En el generador de consultas de predicción, haga clic en cambiar a vista de diseño de consulta.

   La vista cambia para permitir la modificación manual del texto de las consultas DMX.

2. Tipo de la plano palabra clave después de la Seleccionar (palabra clave). El texto completo de la consulta debería ser como sigue:

   SELECT FLATTENED  
     [Forecasting].[Model Region],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]  
   FROM  
     [Forecasting]  
   

3. Opcionalmente, puede escribir una cláusula para restringir los resultados, como en el ejemplo siguiente:

   SELECT FLATTENED  
     [Forecasting].[Model Region],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]  
   FROM  
     [Forecasting]  
   WHERE [Forecasting].[Model Region] = 'M200 North America'   
   OR [Forecasting].[Model Region] = 'M200 Europe'  
   

4. Haga clic en cambiar a vista de resultado de consulta.

Para exportar los resultados de una consulta de predicción

1. Haga clic en Guardar los resultados de la consulta.

2. En el Guardar resultado de consulta de minería de datos cuadro de diálogo para origen de datos, seleccione AdventureWorksDW2012. También puede crear un origen de datos si desea guardar los datos en una base de datos relacional diferente.

3. En el nombre de la tabla columna, escriba un nuevo archivo temporal de la tabla nombre, como predicciones de prueba.

4. Haga clic en Guardar.

   Nota

   
   Para ver la tabla que creó, cree una conexión al motor de base de datos de la instancia donde guardó los datos y cree una consulta.

Conclusión

Ha aprendido a crear un modelo de serie temporal básico, a interpretar los pronósticos y a crear predicciones.

Las tareas restantes de este tutorial son opcionales y describen las predicciones de serie temporal avanzadas. Si decide continuar, aprenderá a agregar nuevos datos al modelo y a crear predicciones acerca de la serie extendida. También aprenderá a realizar una predicción cruzada, mediante la tendencia del modelo, pero reemplazará los datos con una nueva serie de datos.

Lección siguiente

Avanzadas predicciones de serie temporal ( Tutorial de minería de datos intermedios )

Vea también

Ejemplos de consultas de modelos de serie temporal