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レッスン 3: 時系列構造と時系列モデルの処理

  • [アーティクル]

このレッスンでは、 INSERT INTO (DMX) ステートメントを使用して、作成した時系列マイニング構造とマイニング モデルを処理します。

マイニング構造を処理すると、Analysis Services はソース データを読み取り、マイニング モデルをサポートする構造を構築します。 マイニング モデルとマイニング構造は、最初に作成したときに必ず処理する必要があります。 INSERT INTO を使用する場合、マイニング構造を指定すると、ステートメントによってマイニング構造とそれに関連するすべてのマイニング モデルが処理されます。

処理済みのマイニング構造にマイニング モデルを追加する場合は、INSERT INTO MINING MODEL ステートメントを使用することにより、既存のデータを使用して新しいマイニング モデルのみを処理できます。

マイニング モデルの処理の詳細については、「 処理の要件と考慮事項 (データ マイニング)」を参照してください。

INSERT INTO ステートメント

時系列マイニング構造とそれに関連するすべてのマイニング モデルをトレーニングするには、 INSERT INTO (DMX) ステートメントを使用します。 ステートメントのコードは次の部分に分けることができます。

  • マイニング構造の指定

  • マイニング構造の列の一覧

  • トレーニング データの定義

INSERT INTO ステートメントの汎用例を次に示します。

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
(  
   <mining structure columns>  
)  
OPENQUERY (<source data definition>)

コードの最初の行では、トレーニングするマイニング構造を指定します。

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

コードの次の数行では、マイニング構造で定義される列を指定します。 ここではマイニング構造の各列を指定する必要があります。各列はソース クエリ データ内の列にマップされている必要があります。

(  
   <mining structure columns>  
)

コードの最後の行では、マイニング構造のトレーニングに使用されるデータを定義します。

OPENQUERY (<source data definition>)

このレッスンでは、OPENQUERY を使用してソース データを定義します。 ソース データに対してクエリを定義する他の方法の詳細については、「ソース データ クエリ>」を参照してください<。

このレッスンの作業

このレッスンでは、次のタスクを実行します。

  • マイニング構造 Forecasting_MIXED_Structure の処理

  • 関連するマイニング モデル Forecasting_MIXED、Forecasting_ARIMA、および Forecasting_ARTXP の処理

時系列マイニング構造の処理

  1. オブジェクト エクスプローラーで Analysis Services のインスタンスを右クリックし、[新しいクエリ] をポイントして、[DMX] をクリックします。

    クエリ エディターが開き、新しい空のクエリが表示されます。

  2. 上の INSERT INTO ステートメントの汎用例を空のクエリにコピーします。

  3. 次の部分を探します。

    [<mining structure>]

    次の内容に置き換えます。

    Forecasting_MIXED_Structure

  4. 次の部分を探します。

    <mining structure columns>

    次の内容に置き換えます。

    [ReportingDate],  
[ModelRegion]

  5. 次の部分を探します。

    OPENQUERY(<source data definition>)

    次の内容に置き換えます。

    OPENQUERY([Adventure Works DW 2008R2],'SELECT [ReportingDate], [ModelRegion], [Quantity], [Amount]  
FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]')

    ソース クエリは、IntermediateTutorial サンプル プロジェクトで定義されている AdventureWorksDW2012 データ ソースを参照します。 ソース クエリはこのデータ ソースを使用して、vTimeSeries ビューにアクセスします。 このビューには、マイニング モデルのトレーニングに使用されるソース データが含まれています。 このプロジェクトまたはこのビューに慣れていない場合は、「レッスン 2: 予測シナリオの構築 (中間データ マイニング チュートリアル)」を参照してください。

    最終的なステートメントは次のようになります。

    INSERT INTO MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
(  
   [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount])  
)  
OPENQUERY(  
[Adventure Works DW 2008R2],  
'SELECT [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount] FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]'  
)

  6. [ ファイル ] メニューの [ DMXQuery1.dmx As の保存] をクリックします。

  7. [ 名前を付けて保存 ] ダイアログ ボックスで、適切なフォルダーを参照し、ファイルに という名前を付けます ProcessForecastingAll.dmx。

  8. ツール バーの [ 実行 ] ボタンをクリックします。

クエリの実行が終了したら、処理済みのマイニング モデルを使用して予測を作成できます。 次のレッスンでは、作成したマイニング モデルに基づいて、いくつかの予測を作成します。

次のレッスン

レッスン 4: DMX を使用した時系列予測の作成

参照

処理の要件および注意事項 (データ マイニング)
<source data query>
OPENQUERY (DMX)