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

En las tareas anteriores de esta lección, creó un modelo de serie temporal y exploró los resultados. De forma predeterminada, Analysis Services siempre crea la predicción para un modelo de serie temporal y la muestra como parte del gráfico de predicción. Sin embargo, también puede crear predicciones personalizadas generando las 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 ha completado ya las lecciones del Tutorial básico de minería de datos y que sabe cómo utilizar el Generador de consultas de predicción, pero desea obtener información sobre cómo crear 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 un nuevo origen de datos al realizar las predicciones, a menos que esté agregando datos al modelo o reemplazándolos. En esta lección, todo lo que necesita hacer es especificar el número de pasos de la predicción. También puede especificar un valor de clave con el fin de obtener una predicción para una combinación determinada de producto y región.

[!NOTA]

Una tarea posterior en este tutorial introduce un escenario en el que reemplaza los datos del modelo con datos nuevos para realizar una predicción cruzada. Para obtener más información, vea Predecir utilizando el modelo de cálculo del promedio de la predicción (Tutorial intermedio de minería de datos).

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

  1. En la ficha Predicción de modelo de minería de datos del Diseñador de minería de datos, en el cuadro Modelo de minería de datos, haga clic en Seleccionar modelo.

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

  3. Omita el cuadro Seleccionar tabla(s) de entrada.

    [!NOTA]

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

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

  5. En la columna Campo , seleccione Model Region.

    De esta forma se agrega el identificador de la serie a la consulta de predicción para significar a qué combinación de modelo y región se aplica la predicción.

  6. Haga clic en la siguiente fila vacía de la columna Origen y, a continuación, seleccione Función de predicción.

  7. En la columna Campo, seleccione PredictTimeSeries.

    [!NOTA]

    También puede usar la función Predict con un modelo de serie temporal. Sin embargo, de forma predeterminada sólo crea una predicción para cada serie. Por consiguiente, para especificar el número de pasos de la predicción, utilizará la función PredictTimeSeries.

  8. En el panel Modelo de minería de datos, seleccione la columna del modelo de minería de datos Amount y arrástrela al cuadro Criterios o argumentos de la función PredictTimeSeries recién agregada.

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

    El texto del cuadro Criterios o argumentos ahora debería ser similar a este:

    [Forecasting].[Amount],5

  10. En la columna Alias, escriba PredictAmount.

  11. Haga clic en la siguiente fila vacía de la columna Origen y, a continuación, seleccione de nuevo Función de predicción.

  12. En la columna Campo, seleccione PredictTimeSeries.

  13. En el panel Modelo de minería de datos, seleccione la columna Quantity y arrástrela al cuadro Criterios o argumentos para la segunda función PredictTimeSeries.

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

    El texto del cuadro Criterios o argumentos ahora debería ser similar a este:

    [Forecasting].[ Quantity],5

  15. En la columna 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 utiliza 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 un estadio temporal y los valores predichos, similares a los siguientes.

Resultados del ejemplo:

ModelRegion

PredictAmount

PredictQuantity

M200 Europe
$TIMEAmount
7/25/2004264039.4
8/25/2004323995.1
9/25/2004346405.6
10/25/2004337472.8
11/25/2004342890.8
$TIMEQuantity
7/25/2004121
8/25/2004142
9/25/2004152
10/25/2004149
11/25/2004154

M200 North America
$TIMEAmount
7/25/2004372986.4
8/25/2004411315.3
9/25/2004356186.6
10/25/2004412292.1
11/25/2004473739.2
$TIMEQuantity
7/25/2004163
8/25/2004178
9/25/2004156
10/25/2004173
11/25/2004203

Guardar los resultados de una predicción

Después de obtener los resultados de la predicción, tiene varias opciones para trabajar con estos datos. Puede quitar la estructura de los resultados, copiar los datos de la vista de resultados y pegarlos en una hoja de cálculo de Excel u otro archivo, o también puede guardar los datos en una vista del origen de datos. La funcionalidad para guardar los resultados en una vista del origen de datos sólo está disponible en Business Intelligence Development Studio y los resultados se almacenan en la tabla exportada en un formato sin estructura jerárquica.

Para quitar la jerarquía 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. Escriba la palabra clave FLATTENED después de la palabra clave SELECT. 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. 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 cuadro de diálogo Guardar resultado de consulta de minería de datos, en Origen de datos, seleccione Adventure Works DW2008. También puede crear un origen de datos nuevo si desea guardar los datos en una base de datos relacional diferente.

  3. En Nombre de la tabla, escriba un nombre nuevo para la tabla temporal, 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.