Aplicar funções de previsão a um modelo
Aplica-se a:
SQL Server 2019 e anteriores do Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Importante
A mineração de dados foi preterida no SQL Server 2017 Analysis Services e agora foi descontinuada no SQL Server 2022 Analysis Services. A documentação não foi atualizada para recursos preteridos e descontinuados. Para saber mais, confira Compatibilidade com versões anteriores do Analysis Services.
Para criar uma consulta de previsão no SQL Server Data Mining, primeiro você deve selecionar o modelo de mineração no qual a consulta será baseada. Você pode selecionar qualquer modelo de mineração existente no projeto atual.
Depois de selecionar um modelo, adicione uma função de previsão à consulta. Uma função de previsão pode ser usada para obter uma previsão, mas você também pode adicionar funções de previsão que retornam estatísticas relacionadas, como uma probabilidade do valor previsto, ou as informações que foram usadas para gerar a previsão.
As funções de previsão podem retornar os seguintes tipos de valores:
O nome do atributo previsível e o valor previsto.
As estatísticas sobre a distribuição e a variância dos valores previstos.
A probabilidade de um resultado especificado, ou de todos os possíveis resultados.
As pontuações ou valores superiores ou inferiores.
Os valores associados a um nó, objeto ou atributo especificado.
O tipo de funções de previsão que estão disponíveis dependem do tipo de modelo com que você está trabalhando. Por exemplo, as funções de previsão aplicadas a modelos de árvore de decisão podem retornar regras e descrições de nó; As funções de previsão para modelos de série temporal podem retornar o retardo e outras informações específicas da série temporal.
Para obter uma lista das funções de previsão com suporte para quase todos os tipos de modelo, consulte Funções de previsão geral (DMX).
Para obter exemplos de como consultar um tipo específico de modelo de mineração, consulte o tópico de referência de algoritmo, em Algoritmos de Mineração de Dados (Analysis Services – Mineração de Dados).
Escolha um modelo de mineração para usar para previsão
Em SQL Server Management Studio, clique com o botão direito do mouse no modelo e selecione Criar Consulta de Previsão.
--OU --
Em SQL Server Data Tools, clique na guia Previsão do Modelo de Mineração e clique em Selecionar Modelo na tabela Modelo de Mineração.
Na caixa de diálogo Selecionar o Modelo de Mineração , selecione um modelo de mineração e, em seguida, clique em OK.
Você pode escolher qualquer modelo no banco de dados SQL Server Analysis Services atual. Para criar uma consulta usando um modelo em um banco de dados diferente, você deverá abrir uma nova janela de consulta no contexto desse banco de dados ou abrir o arquivo de solução que contém esse modelo.
Adicionar funções de previsão a uma consulta
No Construtor de Consultas de Previsão, configure os dados de entrada usados para previsão, fornecendo valores na caixa de diálogo Entrada de Consulta Singleton ou mapeando o modelo para uma fonte de dados externa.
Para obter mais informações, consulte Escolher e mapear dados de entrada para uma consulta de previsão.
Aviso
Não é necessário que você forneça entradas para gerar previsões. Quando não houver nenhuma entrada, o algoritmo geralmente retornará os valores de previsão mais prováveis em todas as possíveis entradas.
Clique na coluna Origem e escolha um valor da lista:
Valor Descrição <nome do modelo> Selecione esta opção para incluir os valores do modelo de mineração na saída. Somente é possível adicionar colunas previsíveis.
Quando você adicionar uma coluna do modelo, o resultado retornado é a lista não distinta de valores nessa coluna.
As colunas que você adiciona com esta opção são incluídas na parte de SELECT da instrução DMX resultante.Prediction Function Selecione esta opção para procurar uma lista de funções de previsão.
Os valores ou funções que você seleciona são adicionados à parte SELECT da instrução DMX resultante.
A lista de funções de previsão não é filtrada ou restringida pelo tipo de modelo que você selecionou. Portanto, se você tiver alguma dúvida sobre se a função tem suporte para o tipo modelo atual, bastará adicionar a função à lista e ver se há erro.
Os itens de lista precedidos por $ (como $AdjustedProbability) representam colunas da tabela aninhada que são produzidas quando você usa a função PredictHistogram. Estes são atalhos que você pode usar para retornar uma única coluna e não uma tabela aninhada.Expressão Personalizada Selecione essa opção para digitar uma expressão personalizada e atribuir um alias à saída.
A expressão personalizada é adicionada à parte SELECT da consulta de previsão DMX resultante.
Esta opção será útil se você desejar adicionar texto para saída com cada linha, chamar funções VB ou chamar procedimentos armazenados personalizados.
Para obter mais informações sobre como usar funções VBA e Excel no DMX, consulte Funções VBA no MDX e no DAX.Depois de adicionar cada função ou expressão, alterne para a exibição do DMX para ver como a função é adicionada dentro da instrução DMX.
Aviso
O Construtor de Consultas de Previsão não valida o DMX até você clicar em Resultados. Você poderá eventualmente descobrir que a expressão gerada pelo construtor de consultas não é um DMX válido. As causas típicas fazem referência a uma coluna que não está relacionada à coluna previsível ou tentando prever uma coluna em uma tabela aninhada, que requer uma instrução sub-SELECT. Neste momento, você pode alternar a exibição do DMX e continuar editando a instrução.
Exemplo: criar uma consulta em um modelo de clustering
Se você não tiver um modelo de clustering disponível para criar esta consulta de exemplo, crie o modelo [TM_Clustering] usando o Tutorial Básico de Data Mining.
Em SQL Server Management Studio, clique com o botão direito do mouse no modelo [TM_Clustering] e selecione Criar Consulta de Previsão.
No menu Modelo de Mineração , selecione Consulta Singleton.
Na caixa de diálogo Entrada de Consulta Singleton , defina os valores a seguir como entradas:
Gênero = M
Distância do Trabalho = 5 a 10 milhas
Na grade de consulta, para Origem, selecione modelo de mineração do TM_Clustering e adicione a coluna [Bike Buyer].
Em Origem, selecione Função de Previsãoe adicione a função Cluster.
Em Origem, selecione Função de Previsão, adicione a função PredictSupporte arraste a coluna do modelo [Bike Buyer] na caixa Critérios/Argumento . Digite Support na coluna Alias .
Copie a expressão que representa a função de previsão e referência de coluna na caixa Critérios/Argumento .
Para Origem, selecione Expressão Personalizada, digite um alias e, em seguida, faça referência à função CEILING do Excel usando a seguinte sintaxe:
Excel as <return type>Cole a referência de coluna como o argumento para a função.
Por exemplo, a expressão a seguir retorna CEILING do valor de suporte:
EXCEL!CEILING(PredictSupport([TM_Clustering].[Bike Buyer]),2)Digite CEILING na coluna Alias .
Clique em Alternar para a exibição de texto da consulta para examinar a instrução DMX que foi gerada e, em seguida, clique em Alternar para a exibição de resultado da consulta para ver a saída das colunas pela consulta de previsão.
A seguinte tabela mostra os resultados esperados:
Bike Buyer $Cluster SUPPORT CEILING 0 Cluster 8 954 953.948638926372
Se você quiser adicionar outras cláusulas em outro lugar na instrução , por exemplo, se você quiser adicionar uma cláusula WHERE , não poderá adicioná-la usando a grade ; você deve alternar para o modo de exibição DMX primeiro.