レッスン 5 : 時系列モデルの拡張

EXTEND_MODEL_CASES を使用した予測の作成

次に示すのは、EXTEND_MODEL_CASES を使用する時系列予測の汎用例です。 最初の例では、元のモデルの最後の時間ステップから始まる予測の数を指定します。

SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n, EXTEND_MODEL_CASES) 
FROM <mining model>
PREDICTION JOIN <source query>
[WHERE <criteria>]

2 番目の例では、予測を開始する時間ステップと予測を終了する時間ステップを指定します。 既定では、予測クエリに使用される時間ステップが常に元の系列の末尾から開始されるため、モデル ケースを拡張する場合はこのオプションが重要となります。

SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n-start, n-end, EXTEND_MODEL_CASES) 
FROM <mining model>
PREDICTION JOIN <source query>
[WHERE <criteria>}

このチュートリアルでは、両方の種類のクエリを作成します。

時系列モデルに対する単一予測クエリを作成するには

EXTEND_MODEL_CASES を使用した予測の開始について

元のモデルを基に新しいデータで予測を作成しました。次に、結果を比較して、売上データの更新が予測に与える影響を確認します。 その前に、作成したコードを確認し、次の点を確認してください。

• ヨーロッパ地域についてのみ新しいデータを指定しています。

• 新しいデータは 2 か月分のみ指定しています。

"M200 Europe" に対して指定した新しい値が予測に与える影響を次の表に示します。 太平洋地域の M200 製品には新しいデータを指定していませんが、比較のためにこの系列も示されています。

これらの結果から、次の 2 つのことがわかります。

• M200 Europe 系列に対する最初の 2 つの予測は、指定した新しいデータとまったく同じです。 Analysis Services の仕様では、予測を作成するのではなく実際の新しいデータ ポイントが返されます。 これは、モデル ケースを拡張する際に、予測クエリに使用される時間ステップが常に元の系列の末尾から開始されるためです。 このため、2 つの新しいデータ ポイントを追加すると、返される最初の 2 つの予測が新しいデータと重複します。

• 新しいデータ ポイントがすべて使用された後に、Analysis Services で更新されたモデルに基づいて予測が作成されます。 このため、2005 年 9 月以降は、左の列に示された元のモデルの M200 Europe と右の列に示された EXTEND_MODEL_CASES を使用するモデルとで予測が異なっています。 予測が異なっているのは、モデルが新しいデータで更新されたためです。

開始および終了時間ステップを使用した予測の制御

モデルを拡張すると、新しいデータは常に系列の末尾に追加されます。 ただし、予測の目的から、予測クエリに使用されるタイム スライスは元の系列の末尾から開始されます。 新しいデータを追加する場合に新しい予測のみを取得するには、開始位置をタイム スライスの番号で指定する必要があります。 たとえば、2 つの新しいデータ ポイントを追加して 4 つの新しい予測を作成するには、次の操作を行います。

• 時系列モデルに PREDICTION JOIN を作成し、2 か月分の新しいデータを指定します。

• 4 つのタイム スライスについて予測を要求します。この場合、開始位置がタイム スライス 3、終了位置がタイム スライス 6 です。

つまり、新しいデータに n 個のタイム スライスが含まれていて 1 ～ n の時間ステップの予測を要求する場合、予測は新しいデータと同じ期間になります。 データに含まれていない期間の新しい予測を取得するには、新しいデータ系列後のタイム スライス n+1 から予測を開始するか、他のタイム スライスの要求を行うようにする必要があります。

注
新しいデータを追加するときは履歴予測を作成することはできません。

次の例は、前の例の 2 つの系列に対する新しい予測のみを取得する DMX ステートメントを示しています。

SELECT [Model Region],
PredictTimeSeries([Quantity],3,6, EXTEND_MODEL_CASES) AS PredictQty
FROM
   [Forecasting_MIXED]
NATURAL PREDICTION JOIN 
(
   SELECT 1 AS [ReportingDate],
  '10' AS [Quantity],
  'M200 Europe' AS [ModelRegion]
UNION SELECT
  2 AS [ReportingDate],
  15 AS [Quantity]),
  'M200 Europe' AS [ModelRegion]
) AS t
WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe'

予測結果はタイム スライス 3、つまり指定した 2 か月分の新しいデータの後から開始しています。

REPLACE_MODEL_CASES を使用した予測の作成

1 セットのケースでモデルをトレーニングし、そのモデルを別のデータ系列に適用するときは、モデル ケースの置換が便利です。 このシナリオの詳細なチュートリアルについては、「レッスン 2: 予測シナリオの作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)」を参照してください。

関連項目

参照

概念