Создание прогнозов временных рядов (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)
В ходе выполнения предыдущей задачи данного занятия была создана модель временных рядов и изучены результаты. По умолчанию службы Службы Analysis Services всегда создают прогноз для модели временных рядов и отображают его в виде части диаграммы прогнозирования. Однако можно создать собственные прогнозы путем построения прогнозирующих запросов расширений интеллектуального анализа данных (DMX).
В ходе данной задачи будет создан прогнозирующий запрос, который сформирует такие же прогнозы, какие отображались ранее в средстве просмотра. Для выполнения данной задачи необходимо пройти занятия учебника по интеллектуальному анализу данных (начальный уровень) и иметь навыки работы с построителем прогнозирующих запросов. Здесь будет показано, как можно создавать запросы, относящиеся к моделям временных рядов.
Создание прогнозов временных рядов
Как правило, первым шагом в создании прогнозируемого запроса является выбор модели интеллектуального анализа данных и входной таблицы. Однако модель временных рядов не требует дополнительных входных данных для построения обычного прогноза. Поэтому нет необходимости указывать новый источник данных при создании прогнозов, за исключением случаев добавления данных в модель или замены данных. В данном занятии необходимо указать количество этапов прогнозирования. Также можно указать значение ключа, чтобы получить прогноз для определенного сочетания товара и региона.
.gif "Примечание") Примечание |
|---|
В одной из следующих задач данного учебника рассматривается ситуация с заменой данных модели новыми данными с целью выполнения перекрестного прогноза. Дополнительные сведения см. в разделе Прогнозирование с помощью усредненной модели прогнозов (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень). |
Выбор модели и входной таблицы
На вкладке Прогноз модели интеллектуального анализа данных конструктора интеллектуального анализа данных в поле Модель интеллектуального анализа данных нажмите кнопку Выбрать модель.
В диалоговом окне Выбор модели интеллектуального анализа данных разверните структуру «Прогнозирование», выберите модель Прогнозирование из списка и нажмите кнопку ОК.
Пропустите окно Выбор входных таблиц.
ПримечаниеДля модели временных рядов не требуется указывать отдельные входные данные, за исключением случаев выполнения перекрестного прогноза.
В столбце Источник сетки на вкладке Прогноз модели интеллектуального анализа данных щелкните ячейку в первой пустой строке и выберите Модель интеллектуального анализа данных прогнозирования.
В столбце Поле выберите Model Region.
В результате этого действия в прогнозирующий запрос будет добавлен идентификатор ряда с целью указания сочетания модели и региона, к которому будет относиться соответствующий прогноз.
Щелкните следующую пустую строку в столбце Источник и выберите пункт Прогнозирующая функция.
В столбце Поле выберите PredictTimeSeries.
ПримечаниеТакже можно воспользоваться функцией Predict для моделей временных рядов. Однако по умолчанию функция Predict создает только один прогноз для каждого ряда. Поэтому, чтобы указать несколько этапов прогнозирования, необходимо воспользоваться функцией PredictTimeSeries.
На панели Модель интеллектуального анализа данных выберите столбец модели интеллектуального анализа Сумма. Перетащите поле «Сумма» в поле Критерий или аргумент только что добавленной функции PredictTimeSeries.
Щелкните поле Критерий или аргумент и введите запятую и цифру 5 после имени поля.
Текст в поле Критерий или аргумент должен выглядеть следующим образом:
[Forecasting].[Amount],5
В столбце Псевдоним введите PredictAmount.
Щелкните следующую пустую строку в столбце Источник и еще раз выберите пункт Прогнозирующая функция.
В столбце Поле выберите PredictTimeSeries.
На панели Модель интеллектуального анализа данных выберите столбец «Количество» и перетащите его в поле Критерий или аргумент второй добавленной функции PredictTimeSeries.
Щелкните поле Критерий или аргумент и введите запятую и цифру 5 после имени поля.
Текст в поле Критерий или аргумент должен выглядеть следующим образом:
[Forecasting].[ Quantity],5
В столбце Псевдоним введите PredictQuantity.
Щелкните Переключиться в представление результатов запроса.
Результаты запроса будут отображены в табличном формате.
Итак, было создано три различных типа результатов в построителе запросов, один из которых использует значения столбца, а два других получают прогнозируемые значения из прогнозирующей функции. Поэтому результаты запроса состоят из трех отдельных столбцов. В первом столбце содержится список сочетания товаров и регионов. Во втором и третьем столбцах — по вложенной таблице с результатами прогнозов. Каждая вложенная таблица содержит временные этапы и значения прогнозов, как, например, в следующей таблице.
Результаты примера:
ModelRegion |
PredictAmount |
PredictQuantity |
|---|---|---|
M200 Europe |
$TIMEAmount
7/25/2008264039.4
8/25/2008323995.1
9/25/2008346405.6
10/25/2008337472.8
11/25/2008342890.8
|
$TIMEQuantity
7/25/2008121
8/25/2008142
9/25/2008152
10/25/2008149
11/25/2008154
|
M200 North America |
$TIMEAmount
7/25/2008372986.4
8/25/2008411315.3
9/25/2008356186.6
10/25/2008412292.1
11/25/2008473739.2
|
$TIMEQuantity
7/25/2008163
8/25/2008178
9/25/2008156
10/25/2008173
11/25/2008203
|
Сохранение результатов прогноза
Есть несколько возможных вариантов использования результатов прогнозирования. Можно преобразовать результаты в плоский формат, скопировать данные из представления результатов и вставить в рабочий лист Excel или другой файл. Также данные можно сохранить в представлении источника данных. Возможность сохранения результатов в представлении источника данных имеется только в среде Business Intelligence Development Studio. При этом результаты сохраняются в экспортируемой таблице в плоском формате.
Преобразование результатов в плоский формат на панели «Результаты»
В построителе прогнозирующих запросов нажмите кнопку Переключиться в режим проектирования запросов.
После этого в представлении можно будет вручную изменить текст DMX-запроса.
Введите ключевое слово FLATTENED после слова SELECT. Полный текст запроса теперь должен выглядеть следующим образом.
SELECT FLATTENED [Forecasting].[Model Region], (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount], (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity] FROM [Forecasting]Щелкните Переключиться в представление результатов запроса.
Экспорт результатов прогнозирующего запроса
Нажмите кнопку Сохранить результаты запроса.
В диалоговом окне Сохранение результата запроса интеллектуального анализа данных в поле Источник данных выберите База данных AdventureWorksDW2008R2. Также можно создать источник данных, если необходимо сохранить данные в другой реляционной базе данных.
В столбце Имя таблицы введите новое имя временной таблицы, например Проверка прогнозов.
Нажмите кнопку Сохранить.
ПримечаниеЧтобы просмотреть созданную таблицу, создайте соединение с компонентом Database Engine, на котором были сохранены данные, и сформируйте запрос.
Следующая задача занятия