Prédictions de série chronologique à l'aide des données mises à jour (Didacticiel intermédiaire sur l'exploration de données)

Création de prédictions à l'aide des données de ventes étendues

Dans cette leçon, vous allez créer une requête de prédiction qui ajoute les nouvelles données de ventes au modèle. En étendant le modèle avec de nouvelles données, vous pouvez obtenir des prédictions à jour qui comprennent les points de données les plus récents.

La création de prédictions de série chronologique qui utilisent de nouvelles données est facile : il vous suffit d’ajouter le paramètre EXTEND_MODEL_CASES à la fonction PredictTimeSeries (DMX), de spécifier la source des nouvelles données et de spécifier le nombre de prédictions que vous souhaitez obtenir.

Avertissement

Le paramètre EXTEND_MODEL_CASES est facultatif ; par défaut le modèle est étendu à chaque fois que vous créez une requête de prédiction de série chronologique en joignant de nouvelles données comme entrées.

Pour générer la requête de prédiction et ajouter de nouvelles données

1. Si le modèle n’est pas encore ouvert, double-cliquez sur la structure de prévision et, dans Designer d’exploration de données, cliquez sur l’onglet Prédiction du modèle d’exploration de données.

2. Dans le volet Modèle d’exploration de données, le modèle Prévisions doit déjà être sélectionné. S’il n’est pas sélectionné, cliquez sur Sélectionner un modèle, puis sélectionnez le modèle, Prévisions.

3. Dans le volet Sélectionner une ou plusieurs tables d’entrée , cliquez sur Sélectionner une table de cas.

4. Dans la boîte de dialogue Sélectionner une table , sélectionnez la source de données Adventure Works DW Multidimensionnel 2012.

   Dans la liste des vues de source de données, sélectionnez NewSalesData, puis cliquez sur OK.

5. Cliquez avec le bouton droit sur l’aire de conception et sélectionnez Modifier les connexions.

6. À l’aide de la boîte de dialogue Modifier le mappage , mappez les colonnes du modèle aux colonnes des données externes comme suit :

   • Mappez la colonne ReportingDate du modèle d’exploration de données à la colonne NewDate dans les données d’entrée.

   • Mapper la colonne Amount du modèle d’exploration de données à la colonne NewAmount dans les données d’entrée.

   • Mapper la colonne Quantity dans le modèle d’exploration de données à la colonne NewQty dans les données d’entrée.

   • Mapper la colonne ModelRegion du modèle d’exploration de données à la colonne Série dans les données d’entrée.

7. Vous allez maintenant générer la requête de prédiction.

   D'abord, ajoutez une colonne à la requête de prédiction pour générer la sortie de la série à laquelle la prédiction s'applique.

   1. Dans la grille, cliquez sur la première ligne vide, sous Source, puis sélectionnez Prévisions.

   2. Dans la colonne Champ , sélectionnez Région du modèle et, pour Alias, tapez Model Region.

8. Ensuite, ajoutez et modifiez la fonction de prédiction.

   1. Cliquez sur une ligne vide, puis sous Source, sélectionnez Fonction de prédiction.

   2. Pour Champ, sélectionnez PredictTimeSeries.

   3. Pour Alias, tapez Valeurs prédites.

   4. Faites glisser le champ Quantité du volet Modèle d’exploration de données vers la colonne Critères/Argument .

   5. Dans la colonne Critères/Argument , après le nom du champ, tapez le texte suivant : 5,EXTEND_MODEL_CASES

      Le texte complet de la zone de texte Critères/Argument doit être le suivant : [Forecasting].[Quantity],5,EXTEND_MODEL_CASES

9. Cliquez sur Résultats et passez en revue les résultats.

   Les prédictions commencent en juillet (première tranche de temps après la fin des données d'origine) et se terminent dans en novembre (cinquième tranche de temps après la fin des données d'origine).

Vous pouvez voir que, pour utiliser ce type de requête de prédiction efficacement, vous devez savoir quand les anciennes données se terminent, ainsi que le nombre de tranches de temps présentes dans les nouvelles données.

Par exemple, dans ce modèle, la série de données d'origine s'est terminée en juin et les données correspondent aux mois de juillet, août et septembre.

Les prédictions qui utilisent EXTEND_MODEL_CASES commencent toujours à la fin de la série de données d'origine. Par conséquent, si vous souhaitez obtenir uniquement les prédictions pour les mois inconnus, vous devez spécifier le point de départ et le point d'arrêt de la prédiction. Les deux valeurs sont spécifiées sous la forme d'un nombre de tranches de temps, en commençant par la fin des anciennes données.

La procédure suivante montre comment procéder.

Modifiez les points de départ et de fin des prédictions

1. Dans Générateur de requêtes de prédiction, cliquez sur Requête pour basculer vers la vue DMX.

2. Localisez l'instruction DMX qui contient la fonction PredictTimeSeries et modifiez-la comme suit :

   PredictTimeSeries([Forecasting 12].[Quantity],4,6,EXTEND_MODEL_CASES)

3. Cliquez sur Résultats et passez en revue les résultats.

   À présent, les prédictions commencent en octobre (quatrième tranche de temps en partant de la fin des données d'origine) et se terminent en décembre (sixième tranche de temps en partant de la fin des données d'origine).

Tâche suivante de la leçon

Prédictions de série chronologique à l'aide des données de remplacement (Didacticiel intermédiaire sur l'exploration de données)

Voir aussi

Informations techniques de référence sur l’algorithme MTS (Microsoft Time Series)
Contenu du modèle d'exploration de données pour les modèles de séries chronologiques (Analysis Services - Exploration de données)