Vergleichen von Vorhersagen für Forecasting-Modelle (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)

Sie haben die folgenden drei Modelle erstellt:

• Vorhersagen für die jeweilige Kombination aus Region und Modell auf Basis der Daten für das jeweilige Modell und die jeweilige Region

• Vorhersagen für alle Modelle auf einer weltweiten Basis anhand von aggregierten Daten

• Vorhersagen für das M200-Modell in Nordamerika auf Basis des aggregierten Modells

In dieser Abschlussaufgabe vergleichen Sie die Vorhersagen für die einzelnen Modelle, um herauszufinden, wie sich die Verwendung des allgemeinen Modells auf die Ergebnisse auswirkt.

Vergleichen von Vorhersageergebnissen

Im ursprünglichen Miningmodell war eine große Lücke zwischen bestimmten Regionen und Modellreihen zu verzeichnen. Insbesondere die Trendlinie des M200-Modells stieg stark an, wohingegen die Trendlinien für das T1000-Modell durch einen relativ flachen Verlauf gekennzeichnet waren.

Sie können ein Diagramm erstellen, dass alle Vorhersagen beinhaltet. Exportieren Sie dazu die Ergebnisse zusammen mit den ursprünglichen Daten nach Microsoft Excel. Dort stehen Ihnen leistungsstärkere Tools zur Darstellung und Verwaltung mehrerer Datenreihen zur Verfügung. Das folgende Diagramm zeigt die Trendlinien nur für das M200-Modell; außerdem werden die Vorhersagen aus dem ersten Miningmodell mit den Vorhersagen unter Verwendung des aggregierten Miningmodells verglichen.

Aus dem Diagramm können Sie erkennen, dass die Schwankungen in den einzelnen Datenreihen durch das aggregierte Miningmodell geglättet werden. In der folgenden Tabelle finden Sie als Hilfestellung beim Vergleich einen Teil der Datenreihen, mit denen das Diagramm erstellt wurde.

Reihe und Miningmodell	7/25/2004	8/25/2004	9/25/2004	10/25/2004	11/25/2004
M200 Europe – aggregiert	143	126	115	119	94
M200 Europe – spezifisch	121	142	152	149	154
M200 North America – aggregiert	208	150	149	151	172
M200 North America – spezifisch	163	178	156	173	203
M200 Pacific – aggregiert	89	80	71	77	57
M200 Pacific – spezifisch	46	44	42	42	38
T1000 Europe – aggregiert	65	51	54	53	48
T1000 Europe – spezifisch	42	41	43	42	43
T1000 North America – aggregiert	103	84	79	85	68
T1000 North America – spezifisch	82	78	78	83	83
T1000 Pacific – aggregiert	68	52	48	56	44
T1000 Pacific – spezifisch	38	39	37	38	36

Schlussfolgerung

Sie sind nun in der Lage, ein Zeitreihenmodell für Vorhersagen zu erstellen und können ein allgemeines Modell für verschiedene Datenreihen erstellen.

Siehe auch

Konzepte

Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene (Analysis Services - Data Mining)