PredictTimeSeries (DMX)

W poniższym przykładzie użyto PredictTimeSeries funkcja zwracająca przewidywanie dla następnego czas trzy kroki i ogranicza wyniki do serii M200 w Europie i Pacyfiku regionów. W określonym modelu przewidywalne atrybut jest ilość, trzeba używać [Quantity] jako pierwszy argument funkcji PredictTimeSeries Funkcja.

SELECT FLATTENED
    [Forecasting].[Model Region],
    PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],3)AS t 
FROM
    [Forecasting]
WHERE [Model Region] = 'M200 Europe'
OR [Model Region] = 'M200 Pacific'

Oczekiwane wyniki:

W tym przykładzie użyto słowo kluczowe FLATTENED czytelność wyniki.Jeśli nie FLATTENED słowo kluczowe i zamiast zwracać hierarchiczną zestawu zestaw wierszy, ta kwerenda zwraca dwie kolumny.Pierwsza kolumna zawiera wartości dla [ModelRegion], a druga kolumna zawiera zagnieżdżona tabela z dwiema kolumnami: czas $, który pokazuje wycinki czas, które są jest przewidywane i ilość, która zawiera przewidywane wartości.

Załóżmy, że okaże się, że dane była nieprawidłowa dla danego region i ma do użytkowania w modelu, ale aby dopasować prognoz do nowych danych.Ewentualnie można stwierdzić, że inny region ma trendów bardziej niezawodne i chcesz zastosować najbardziej niezawodny modelu do danych z innego regionu.

W takich sytuacjach należy użyć parametru REPLACE_MODEL_CASES i określ nowe dane zostaną użyte jako danych historycznych.W ten sposób rzuty będą oparte na wzorce w określonym modelu, ale będzie nadal płynnie od końca nowe punkty danych.Aby pełną przegląd tego scenariusza zobacz Dodawanie agregowanych Model prognozowania (samouczek wyszukiwanie danych pośrednich).

Następująca kwerenda łączyć przewidywanie ilustruje Składnia służąca do zastępowania danych i tworzenie nowych prognoz.W przypadku wymiany danych w przykładzie pobiera wartość kolumny Kwota i ilość i mnoży każde przez dwa:

SELECT [Forecasting].[Model Region],
    PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity], 3, REPLACE_MODEL_CASES) 
FROM
    [Forecasting]
PREDICTION JOIN
  OPENQUERY([Adventure Works DW2008],
    'SELECT [ModelRegion], 
    ([Quantity] * 2) as Quantity,
    ([Amount] * 2) as Amount,
      [ReportingDate]
    FROM [dbo].vTimeSeries
    WHERE ModelRegion = N''M200 Pacific''
    ') AS t
ON
  [Forecasting].[Model Region] = t.[ Model Region] AND
[Forecasting].[Reporting Date] = t.[ReportingDate] AND
[Forecasting].[Quantity] = t.[Quantity] AND
[Forecasting].[Amount] = t.[Amount]

W poniższej tabela porównano wyniki z przewidywanie.

Przykład 3 ilustruje użycie EXTEND_MODEL_CASES Opcja nowych danych, która jest dodawana na końcu istniejących serii danych. Zamiast zastępowania istniejących punktów danych, nowe dane są dodawane do modelu.

W poniższym przykładzie nowe dane są dostarczane w instrukcja SELECT, znajdujący się fizyczne łączyć przewidywanie.Może dostarczać wielu wierszy nowe dane wejściowe z następującej składni, ale każdy nowy wiersz danych wejściowych musi mieć unikatowy czas:

SELECT [Model Region],
    PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity], 5, EXTEND_MODEL_CASES) 
FROM
    [Forecasting]
NATURAL PREDICTION JOIN
    (SELECT
        1 as [Reporting Date],
        10 as [Quantity],
        'M200 Europe' AS [Model Region]
    UNION SELECT 
        2 as [Reporting Date],
        15 as [Quantity],
        'M200 Europe' AS [Model Region]
) AS T
WHERE ([Model Region] = 'M200 Europe'
 OR [Model Region] = 'M200 Pacific')

Ponieważ w kwerendzie użyto EXTEND_MODEL_CASES Po wybraniu opcji Analysis Services wykonuje następujące akcje dla jego prognoz:

• Całkowity rozmiar przypadkach szkolenie zwiększa przez dodanie dwóch miesięcy nowych danych do modelu.

• Uruchamia prognoz na końcu poprzednie dane przypadek.W związku z tym pierwsze dwa prognoz reprezentują nowe rzeczywiste dane sprzedaży, właśnie dodanych do modelu.

• Zwraca nowe prognoz dla trzech pozostały czas wycinki oparty na modelu nowo rozwinięty.

W poniższej tabela przedstawiono wyniki kwerendy z przykładu 2.Należy zauważyć, dwie pierwsze wartości zwracane dla Europy M200 są dokładnie takie same, jak nowe wartości, które zostanie dostarczone.To zachowanie jest zgodne z projektem; do przewidywania jest uruchamiana po zakończeniu nowe dane, należy określić datę początkową i końcową krok czas.Aby zapoznać się z przykładem sposobu wykonania tego zadania Zobacz Lekcja 5: Rozszerzanie modelu czasu serii.

Należy również zwrócić uwagę, że nie dostarczyła nowe dane dla region Pacyfiku.Dlatego też Analysis Services Zwraca nowe prognoz dla wszystkich pięciu czas wycinki.