Previsões de série temporal usando dados atualizados (Tutorial de mineração de dados intermediário)
Publicado: dezembro de 2016
Aplicável a: SQL Server 2016 Preview
Criando previsões usando os dados de vendas estendidos
Nesta lição, você criará uma consulta de previsão que adiciona os novos dados de vendas ao modelo. Ao estender o modelo com novos dados, você poderá obter previsões atualizadas que incluem os pontos de dados mais recentes.
Criar previsões de série temporal que usam novos dados é fácil: basta adicionar o parâmetro EXTEND_MODEL_CASES para o PredictTimeSeries &40; DMX &41; função, especifique a origem dos dados e quantas previsões você deseja obter.
Aviso
O parâmetro EXTEND_MODEL_CASES é opcional; por padrão, o modelo é estendido a qualquer momento que você cria uma consulta de previsão de série temporal unindo novos dados como entradas.
Para criar a consulta de previsão e adicionar novos dados
Se o modelo ainda não estiver aberto, clique duas vezes a estrutura previsão e no Designer de mineração de dados, clique o previsão do modelo de mineração guia.
No modelo de mineração painel, o modelo de previsão já deve estar selecionado. Se não for selecionada, clique em Selecionar modelo, e, em seguida, selecione o modelo, previsão.
No Selecionar tabela (s) de entrada painel, clique em Selecionar tabela de casos.
No Selecionar tabela caixa de diálogo, selecione a fonte de dados, Adventure Works DW Multidimensional 2012.
Na lista de exibições da fonte de dados, selecione NewSalesData e, em seguida, clique em OK.
A superfície da área de design e selecione modificar conexões.
Usando o Modificar mapeamento caixa de diálogo caixa, mapear as colunas no modelo para as colunas nos dados externos, da seguinte maneira:
Mapear a coluna ReportingDate do modelo de mineração para a coluna NewDate nos dados de entrada.
Mapear a coluna de valor no modelo de mineração para a coluna NewAmount nos dados de entrada.
Mapear a coluna de quantidade no modelo de mineração para a coluna NewQty nos dados de entrada.
Mapear a coluna ModelRegion no modelo de mineração para a coluna de série nos dados de entrada.
Agora você criará a consulta de previsão.
Primeiramente, adicione uma coluna à consulta de previsão para produzir a série à qual a previsão se aplica.
Na grade, clique na primeira linha vazia, em fonte, e, em seguida, selecione a previsão.
No campo coluna, selecione região de modelo e Alias, tipo modelo região.
Em seguida, adicione e edite a função de previsão.
Clique em uma linha vazia e, em fonte, selecione função de previsão.
Para campo, selecione PredictTimeSeries.
Para Alias, tipo valores previstos.
Arraste o campo Quantidade do modelo de mineração painel para o critérios/argumento coluna.
No critérios/argumento coluna, após o nome do campo, digite o seguinte texto: 5, EXTEND_MODEL_CASES
O texto completo do critérios/argumento caixa de texto deve ser o seguinte:
[Forecasting].[Quantity],5,EXTEND_MODEL_CASES
Clique em resultados e analisar os resultados.
As previsões começam em julho (o primeiro intervalo de tempo após o término dos dados originais) e terminam em novembro (o quinto intervalo de tempo após o término dos dados originais).
Você pode ver que para usar este tipo de consulta de previsão efetivamente, é preciso saber quando os dados antigos terminam, bem como quantos intervalos de tempo há nos novos dados.
Por exemplo, neste modelo, a série de dados original terminava em junho, e os dados para os meses de julho, agosto e setembro.
As previsões que usam EXTEND_MODEL_CASES sempre começam ao término da série de dados original. Portanto, se você desejar obter somente as previsões para os meses desconhecidos, deverá especificar os pontos de início e término para a previsão. Ambos os valores são especificados como vários intervalos de tempo que iniciam ao término dos dados antigos.
O procedimento a seguir demonstra como fazer isso.
Alterar os pontos de início e término das previsões
No construtor de consultas de previsão, clique em consulta para alternar para a exibição DMX.
Localize a instrução DMX que contém a função PredictTimeSeries e altere-a como segue:
PredictTimeSeries([Forecasting 12].[Quantity],4,6,EXTEND_MODEL_CASES)Clique em resultados e analisar os resultados.
Agora as previsões começam em outubro (o quarto intervalo de tempo, contando do término dos dados originais) e terminam em dezembro (o sexto intervalo de tempo, contando do término dos dados originais).
Próxima tarefa da lição
Consulte também
Referência técnica do algoritmo MTS
Conteúdo do modelo de mineração para modelos de série temporal (Analysis Services – Data Mining)