Leçon 2 : Ajout de modèles d’exploration de données à la structure d’exploration de données de série chronologique

Dans cette leçon, vous allez ajouter un nouveau modèle d’exploration de données à la structure d’exploration de données que vous venez de créer dans la leçon 1 : Création d’un modèle d’exploration de données chronologique et d’une structure d’exploration de données.

Instruction ALTER MINING STRUCTURE

Pour ajouter un nouveau modèle d’exploration de données à une structure d’exploration de données existante, vous utilisez l’instruction ALTER MINING STRUCTURE (DMX). Le code de l’instruction peut être divisé en parties suivantes :

• Identification de la structure d'exploration de données

• Attribution d'un nom au modèle d'exploration de données

• Définition de la colonne clé

• Définition des colonnes prédictibles

• Spécification des modifications d'algorithme et de paramètre

L'exemple générique suivant utilise l'instruction ALTER MINING STRUCTURE :

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
ADD MINING MODEL [<mining model name>]  
   ([<key columns>],  
    <mining model columns>  
   )  
USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])  
[WITH DRILLTHROUGH]  

La première ligne du code identifie la structure d'exploration de données existante à laquelle les modèles d'exploration de données seront ajoutés :

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  

La ligne suivante du code désigne le modèle d'exploration de données qui sera ajouté à la structure d'exploration de données :

ADD MINING MODEL [<mining model name>]  

Pour plus d’informations sur le nommage d’un objet dans DMX, consultez Identificateurs (DMX).

Les lignes suivantes du code définissent les colonnes de la structure d'exploration de données employées dans le modèle d'exploration de données :

[<key columns>],  
<mining model columns>  

Vous pouvez uniquement utiliser les colonnes déjà existantes dans la structure d'exploration de données ; de même, la première colonne de la liste doit correspondre à la colonne clé issue de la structure d'exploration de données.

Les lignes suivantes du code définissent l'algorithme d'exploration de données qui génère le modèle d'exploration de données et les paramètres d'algorithme que vous pouvez définir sur l'algorithme, puis indiquent si vous pouvez effectuer une extraction du modèle d'exploration de données vers des données détaillées de la vue dans les cas d'apprentissage :

USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])  
WITH DRILLTHROUGH  

Pour plus d’informations sur les paramètres d’algorithme que vous pouvez ajuster, consultez Informations de référence techniques sur l’algorithme Microsoft Time Series.

Vous pouvez spécifier l'utilisation d'une colonne du modèle d'exploration de données à des fins de prédiction en utilisant la syntaxe suivante :

<mining model column> PREDICT  

Tâches de la leçon

Vous allez effectuer les tâches suivantes dans cette leçon :

• ajouter un nouveau modèle d'exploration de données de série chronologique à la structure ;

• modifier les paramètres d'algorithme pour utiliser une autre méthode d'analyse et de prédiction.

Ajout d'un modèle de série chronologique ARIMA à la structure

La première étape consiste à ajouter un nouveau modèle d'exploration de données de prévision à la structure existante. Par défaut, l’algorithme Microsoft Time Series crée des modèles d’exploration de données chronologiques à l’aide de deux algorithmes, ARIMA et ARTXP, et en mélangeant les résultats. Toutefois, vous pouvez spécifier un seul algorithme à utiliser ou spécifier la fusion exacte des algorithmes. Au cours de cette étape, vous allez ajouter un nouveau modèle qui utilise uniquement l'algorithme ARIMA. Cet algorithme est optimisé pour les prédictions à long terme.

Pour ajouter un modèle d'exploration de données de série chronologique ARIMA

1. Dans Explorateur d'objets, cliquez avec le bouton droit sur le instance d’Analysis Services, pointez sur Nouvelle requête, puis cliquez sur DMX pour ouvrir Éditeur de requête et une nouvelle requête vide.

2. Copiez l'exemple générique de l'instruction ALTER MINING STRUCTURE dans la requête vide.

3. Remplacez le code suivant :

   <mining structure name>   
   

   par :

   [Forecasting_MIXED_Structure]  
   

4. Remplacez le code suivant :

   <mining model name>   
   

   par :

   Forecasting_ARIMA  
   

5. Remplacez le code suivant :

   <key columns>,  
   

   par :

   [ReportingDate],  
   [ModelRegion]  
   

   Notez que vous n'avez pas besoin de répéter les informations relatives au type de date ou de contenu que vous avez fournies dans l'instruction CREATE MINING MODEL, parce que ces informations sont déjà stockées dans la structure d'exploration de données.

6. Remplacez le code suivant :

   <mining model columns>  
   

   par :

   ([Quantity] PREDICT,  
   [Amount] PREDICT  
   )  
   

7. Remplacez le code suivant :

   USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])   
   [WITH DRILLTHROUGH]  
   

   par :

   USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARIMA')  
   WITH DRILLTHROUGH  
   

   L'instruction obtenue doit se présenter comme suit :

   ALTER MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
   ADD MINING MODEL [Forecasting_ARIMA]  
      (  
      ([ReportingDate],  
       [ModelRegion],  
       ([Quantity] PREDICT,  
       [Amount] PREDICT  
      )   
   USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARIMA')  
   WITH DRILLTHROUGH  
   

8. Dans le menu Fichier , cliquez sur Enregistrer DMXQuery1.dmx sous.

9. Dans la boîte de dialogue Enregistrer sous , accédez au dossier approprié et nommez le fichier Forecasting_ARIMA.dmx.

10. Dans la barre d’outils, cliquez sur le bouton Exécuter .

Ajout d'un modèle de série chronologique ARTXP à la structure

L'algorithme ARTXP était l'algorithme de série chronologique par défaut dans SQL Server 2005 et il est optimisé pour des prédictions à court terme. Pour comparer des prédictions à l'aide des trois algorithmes de série chronologique, vous allez ajouter un autre modèle basé sur l'algorithme ARTXP.

Pour ajouter un modèle d'exploration de données de série chronologique ARTXP

1. Copiez le code suivant dans une fenêtre de requête vide.

   Notez que vous n'avez pas besoin d'apporter de modifications l'exception du nom du nouveau modèle d'exploration de données et de la valeur du paramètre FORECAST_METHOD.

   ALTER MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
   ADD MINING MODEL [Forecasting_ARTXP]  
      (  
      ([ReportingDate],  
       [ModelRegion],  
       ([Quantity] PREDICT,  
       [Amount] PREDICT  
      )   
   USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARTXP')  
   WITH DRILLTHROUGH  
   

2. Dans le menu Fichier , cliquez sur Enregistrer DMXQuery1.dmx sous.

3. Dans la boîte de dialogue Enregistrer sous , accédez au dossier approprié et nommez le fichier Forecasting_ARTXP.dmx.

4. Dans la barre d’outils, cliquez sur le bouton Exécuter .

Dans la leçon suivante, vous allez traiter tous les modèles et la structure d'exploration de données.

Leçon suivante

Leçon 3 : Traitement de la structure et des modèles de série chronologique

Voir aussi

Algorithme MTS (Microsoft Time Series)
Informations techniques de référence sur l’algorithme MTS (Microsoft Time Series)