Lição 4: Criando previsões de série temporal usando DMX

 

Publicado: dezembro de 2016

Aplicável a: SQL Server 2016 Preview

Nesta lição e a próxima lição, você usará o Data Mining Extensions (DMX) para criar tipos diferentes de previsões com base nos modelos de série temporal que você criou na Lição 1: Criando um modelo de mineração de série temporal e a estrutura de mineração e Lição 2: adicionando modelos de mineração para a estrutura de mineração de série temporal.

Com um modelo de série temporal, você tem várias opções para fazer previsões:

• Usar os padrões e os dados existentes no modelo de mineração

• Usar os padrões existentes no modelo de mineração mas fornecer dados novos

• Adicionar novos dados ao modelo ou atualizá-lo.

A sintaxe para criar esses tipos de previsão foi resumida a seguir:

Previsão de série temporal padrão
Use PredictTimeSeries &40; DMX &41; para retornar o número especificado de previsões do modelo de mineração treinado.

Por exemplo, consulte PredictTimeSeries &40; DMX &41; ou exemplos de consulta de modelo de série de tempo.

EXTEND_MODEL_CASES
Use PredictTimeSeries &40; DMX &41; com o argumento EXTEND_MODEL_CASES para adicionar novos dados, estender a série e criar previsões com base no modelo de mineração atualizado.

Este tutorial contém um exemplo de como usar EXTEND_MODEL_CASES.

REPLACE_MODEL_CASES
Use PredictTimeSeries &40; DMX &41; com o argumento REPLACE_MODEL_CASES para substituir os dados originais com uma nova série de dados e criar previsões baseadas na aplicação dos padrões no modelo de mineração para a nova série de dados.

Para obter um exemplo de como usar REPLACE_MODEL_CASES, consulte Lição 2: Criando um cenário de previsão e 40; Tutorial de mineração de dados intermediários e 41;.

Tarefas da lição

Você executará as seguintes tarefas nesta lição:

• Criar uma consulta para obter as previsões padrão com base em dados existentes.

Na lição a seguir, você executará as seguintes tarefas relacionadas:

• Criar uma consulta para fornecer novos dados e obter previsões atualizadas.

Além de criar consultas manualmente usando DMX, você também pode criar previsões usando o construtor de consultas de previsão no SQL Server Data Tools (SSDT).

Consulta de previsão de série temporal simples

A primeira etapa é usar a SELECT FROM instrução junto com o PredictTimeSeries função para criar previsões de série temporal. Modelos de série temporal dão suporte a uma sintaxe simplificada para a criação de previsões: você não precisa fornecer qualquer entrada, mas especificar o número de previsões a serem criadas. A seguir, um exemplo genérico da instrução que será usada:

SELECT <select list>   
FROM [<mining model name>]   
WHERE [<criteria>]  

A lista de seleção pode conter colunas do modelo, como o nome do produto da linha que você está criando previsões, ou funções de previsão, como latência &40; DMX &41; ou PredictTimeSeries &40; DMX &41;, que são especificamente para modelos de mineração de série temporal.

Para criar uma consulta de previsão de série temporal simples

1. No Pesquisador, clique com botão direito a instância de Analysis Services, aponte para nova consulta, e, em seguida, clique em DMX.

   O Editor de Consultas é exibido com uma consulta nova em branco.

2. Copie o exemplo genérico da instrução na consulta em branco.

3. Substitua o seguinte:

   <select list>   
   

   por:

   [Forecasting_MIXED].[ModelRegion],  
   PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty,  
   PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmt  
   

   A primeira linha recupera um valor do modelo de mineração que identifica a série.

   A segunda e terceira linhas usam o PredictTimeSeries função. Cada linha prevê um atributo diferente, [Quantity] ou [Amount]. Os números depois dos nomes dos atributos previsíveis especificam o número de períodos a serem previstos.

   O como cláusula é usada para fornecer um nome para a coluna que é retornada por cada função de previsão. Se você não fornecer um alias, por padrão ambas as colunas serão retornadas com o rótulo Expression.

4. Substitua o seguinte:

   [<mining model>]   
   

   por:

   [Forecasting_MIXED]  
   

5. Substitua o seguinte:

   WHERE [criteria>]   
   

   por:

   WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR  
   [ModelRegion] = 'M200 Pacific'  
   

   A instrução completa agora deve ser:

   SELECT  
   [Forecasting_MIXED].[ModelRegion],  
   PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty,  
   PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmt  
   FROM   
   [Forecasting_MIXED]  
   WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR  
   [ModelRegion] = 'M200 Pacific'  
   

6. Sobre o arquivo menu, clique em Salvar Dmxquery1 como.

7. No Salvar como caixa de diálogo, navegue até a pasta apropriada e nomeie o arquivo Simpletimeseriesprediction.

8. Na barra de ferramentas, clique o Execute botão.

   A consulta retorna 6 previsões para cada uma das duas combinações de produto e região são especificados no onde cláusula.

Na próxima lição, você criará uma consulta para fornecer novos dados ao modelo e comparar os resultados da previsão aos da previsão recém-criada.

Próxima tarefa da lição

Lição 5: Estendendo o modelo de série temporal

Consulte também

PredictTimeSeries (DMX)
Lag (DMX)
Exemplos de consulta de um modelo de série temporal
Lição 2: Criando um cenário de previsão e 40; Tutorial de mineração de dados intermediário e 41;