PredictTimeSeries (DMX)

O exemplo a seguir usa a função PredictTimeSeries para retornar uma previsão das três próximas etapas e restringe os resultados para a série M200 nas regiões Europa e Pacífico. Neste modelo específico, como o atributo previsível é Quantity, você deve usar [Quantity] como o primeiro argumento para a função PredictTimeSeries.

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

Resultados esperados:

Neste exemplo, a palavra-chave FLATTENED foi usada para facilitar a leitura dos resultados. Se você não usar a palavra-chave FLATTENED e, em vez disso, retornar um conjunto de linhas hierárquico, esta consulta retornará duas colunas. A primeira coluna contém o valor de [ModelRegion] e a segunda coluna contém uma tabela aninhada com duas colunas: $TIME, que mostra as frações de tempo que estão sendo previstas, e Quantity, que contém os valores previstos.

Suponha que você acha que os dados estavam incorretos para uma região específica e deseja usar os padrões no modelo, mas ajustar as previsões para que correspondam aos novos dados. Ou, você pode achar que outra região tenha mais tendências confiáveis e desejar aplicar o modelo mais confiável aos dados de uma região diferente.

Nestes cenários, você pode usar o parâmetro REPLACE_MODEL_CASES e especificar um novo conjunto de dados a serem usados como dados históricos. Dessa maneira, as projeções serão baseadas nos padrões do modelo especificado, mas continuarão naturalmente a partir do final dos novos pontos de dados. Para obter um detalhamento completo deste cenário, consulte Adicionando um modelo de previsão agregado (Tutorial de mineração de dados intermediário).

A seguinte consulta PREDICTION JOIN ilustra a sintaxe para substituir dados e fazer novas previsões. Para os dados de substituição, o exemplo recupera o valor das colunas Amount e Quantity e multiplica cada um deles por dois:

SELECT [Forecasting].[Model Region],
    PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity], 3, REPLACE_MODEL_CASES) 
FROM
    [Forecasting]
PREDICTION JOIN
  OPENQUERY([Adventure Works DW2008R2],
    '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]

A tabela a seguir compara os resultados da previsão.

O exemplo 3 ilustra o uso da opção EXTEND_MODEL_CASES para fornecer novos dados que são adicionados ao final de uma série de dados existentes. Em vez de substituir os pontos de dados existentes, os novos dados são adicionados no modelo.

No exemplo a seguir, os novos dados são fornecidos na instrução SELECT que segue NATURAL PREDICTION JOIN. Você pode fornecer várias linhas da nova entrada com esta sintaxe, mas cada nova linha de entrada deve ter um carimbo de data/hora exclusivo:

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')

Como a consulta usa a opção EXTEND_MODEL_CASES, o Analysis Services executa as seguintes ações para suas previsões:

• Aumenta o tamanho total dos casos de treinamento adicionando os dois novos meses de dados ao modelo.

• Inicia as previsões no final dos dados do caso anterior. Portanto as duas primeiras previsões representam os novos dados de vendas reais que você acabou de adicionar ao modelo.

• Retorna novas previsões para as três frações de tempo restantes com base no modelo recém-expandido.

A seguinte tabela lista os resultados da consulta do Exemplo 2. Observe que os dois primeiros valores retornados para M200 Europa são exatamente os mesmos dos novos valores fornecidos. Esse comportamento ocorre por design. Se você desejar iniciar as previsões após o final dos novos dados, deverá especificar um período de início e de término. Para obter um exemplo de como fazer isso, consulte Lição 5: Estendendo o modelo de série temporal.

Além disso, observe que você não forneceu novos dados para a região do Pacífico. Portanto, o Analysis Services retorna novas previsões para todas as cinco frações de tempo.