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Lezione 1: Creazione di un modello di data mining Time Series e di una struttura di data mining

In questa lezione verrà creato un modello di data mining che consente di eseguire una stima di valori nel tempo in base a dati cronologici. Al momento della creazione del modello, la struttura sottostante verrà generata automaticamente e potrà essere utilizzata come base per nuovi modelli di data mining.

Questa lezione presuppone che l'utente abbia familiarità con i modelli di previsione e con i requisiti dell'algoritmo Microsoft Time Series. Per ulteriori informazioni, vedere Algoritmo Microsoft Time Series.

Istruzione CREATE MINING MODEL

Per creare un modello di data mining e allo stesso tempo generare automaticamente la struttura di data mining sottostante, è possibile utilizzare l'istruzione CREATE MINING MODEL (DMX). Il codice dell'istruzione può essere suddiviso nelle parti seguenti:

  • Assegnazione di un nome al modello

  • Definizione del timestamp

  • Definizione della colonna chiave della serie facoltativa

  • Definizione di uno o più attributi stimabili

Di seguito è riportato un esempio generico dell'istruzione CREATE MINING MODEL:

CREATE MINING MODEL [<Mining Structure Name>]
(
   <key columns>,
   <predictable attribute columns>
)
USING <algorithm name>([parameter list])
WITH DRILLTHROUGH

La prima riga del codice definisce il nome del modello di data mining:

CREATE MINING MODEL [Mining Model Name]

Il nome della struttura sottostante viene generato automaticamente in Analysis Services aggiungendo il suffisso "_structure" al nome del modello, per assicurare l'utilizzo di un nome univoco derivato dal nome del modello. Per informazioni sulla denominazione di un oggetto in DMX, vedere Identificatori (DMX).

La riga successiva definisce la colonna chiave del modello di data mining, che nel caso di un modello Time Series identifica in modo univoco un intervallo temporale nei dati di origine. L'intervallo temporale è identificato dalle parole chiave KEY TIME dopo il nome di colonna e i tipi di dati. Se il modello Time Series dispone di una chiave della serie separata, questa viene identificata tramite la parola chiave KEY.

<key columns>

La riga successiva del codice viene utilizzata per definire le colonne del modello di cui verrà eseguita la stima. Un modello di data mining può contenere più attributi stimabili. In tal caso, l'algoritmo Microsoft Time Series genererà un'analisi distinta per ogni serie:

<predictable attribute columns>

Argomenti della lezione

In questa lezione verranno eseguite le attività seguenti:

  • Creazione di una nuova query vuota

  • Modifica della query per creare il modello di data mining

  • Esecuzione della query

Creazione della query

Il primo passaggio consiste nella connessione a un'istanza di Analysis Services e nella creazione di una nuova query DMX in SQL Server Management Studio.

Per creare una nuova query DMX in SQL Server Management Studio

  1. Aprire SQL Server Management Studio.

  2. Nella finestra di dialogo Connetti al server selezionare Analysis Services in Tipo server. In Nome server digitare LocalHost o il nome dell'istanza di Analysis Services a cui si desidera connettersi per la lezione. Fare clic su Connetti.

  3. In Esplora oggetti fare clic con il pulsante destro del mouse sull'istanza di Analysis Services, scegliere Nuova query e quindi DMX.

    Verrà avviato l'editor di query con una nuova query vuota.

Modifica della query

Il passaggio successivo consiste nel modificare l'istruzione CREATE MINING MODEL per creare il modello di data mining utilizzato per la previsione, insieme alla struttura di data mining sottostante.

Per personalizzare l'istruzione CREATE MINING MODEL

  1. Nell'editor di query copiare l'esempio generico dell'istruzione CREATE MINING MODEL nella query vuota.

  2. Sostituire quanto segue:

    [mining model name] 
    

    con:

    [Forecasting_MIXED]
    
  3. Sostituire quanto segue:

    <key columns>
    

    con:

    [Reporting Date] DATE KEY TIME,
    [Model Region] TEXT KEY
    

    La parola chiave TIME KEY indica che la colonna ReportingDate contiene i valori dell'intervallo temporale utilizzati per ordinare i valori. Gli intervalli temporali possono essere date e ore, numeri interi o qualsiasi tipo di dati ordinati, purché i valori siano univoci e i dati vengano ordinati.

    Le parole chiave TEXT e KEY indicano che la colonna ModelRegion contiene una chiave della serie aggiuntiva. È consentita solo una chiave della serie e i valori della colonna devono essere distinti.

  4. Sostituire quanto segue:

    < predictable attribute columns> )
    

    con:

        [Quantity] LONG CONTINUOUS PREDICT,
        [Amount] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT
        )
    
  5. Sostituire quanto segue:

    USING <algorithm name>([parameter list])
    WITH DRILLTHROUGH
    

    con:

    USING Microsoft_Time_Series(AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, FORECAST_METHOD = 'MIXED')
    WITH DRILLTHROUGH
    

    Il parametro AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0,8 dell'algoritmo indica che si desidera che l'algoritmo rilevi cicli nei dati. L'impostazione di questo parametro su un valore prossimo a 1 consente di individuare numerosi modelli, ma può rallentare l'elaborazione.

    Il parametro FORECAST_METHOD dell'algoritmo indica se si desidera che i dati vengano analizzati tramite ARTXP, ARIMA o una combinazione dei due algoritmi.

    La parola chiave WITH DRILLTHROUGH specifica che si desidera essere in grado di visualizzare statistiche dettagliate nei dati di origine dopo il completamento del modello. È necessario aggiungere questa clausola se si desidera esplorare il modello tramite il Visualizzatore Microsoft Time Series. Tale clausola non è necessaria per l'esecuzione di stime.

    L'istruzione completa dovrebbe risultare analoga alla seguente:

    CREATE MINING MODEL [Forecasting_MIXED]
         (
        [Reporting Date] DATE KEY TIME,
        [Model Region] TEXT KEY,
        [Quantity] LONG CONTINUOUS PREDICT,
        [Amount] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT
        )
    USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, FORECAST_METHOD = 'MIXED')
    WITH DRILLTHROUGH
    
  6. Scegliere Salva DMXQuery1.dmx con nome dal menu File.

  7. Nella finestra di dialogo Salva con nome individuare la cartella appropriata e assegnare al file il nome Forecasting_MIXED.dmx.

Esecuzione della query

Il passaggio conclusivo consiste nell'esecuzione della query. Dopo la creazione e il salvataggio di una query, è necessario eseguirla per creare il modello di data mining e la relativa struttura sul server. Per ulteriori informazioni sull'esecuzione di query nell'editor di query, vedere Finestra dell'editor di query del Motore di database di SQL Server Management Studio.

Per eseguire la query

  • Nell'editor di query fare clic su Esegui sulla barra degli strumenti.

    Al termine dell'esecuzione dell'istruzione, lo stato della query viene visualizzato nella scheda Messaggi nella parte inferiore dell'editor di query. Dovrebbero essere visualizzati i messaggi seguenti:

    Executing the query 
    Execution complete
    

    Nel server esiste ora una nuova struttura denominata Forecasting_MIXED_Structure, insieme al modello di data mining correlato Forecasting_MIXED.

Nella lezione successiva verrà aggiunto un modello di data mining alla struttura di data mining Forecasting_MIXED creata in questa lezione.