Прогнозы временных рядов с использованием обновленных данных (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

Создание прогнозов с помощью расширенных сведений о продажах

На этом занятии будет создан прогнозирующий запрос, который добавляет новые данные о продажах в модель. Дополняя модель новыми данными, можно получать актуальные прогнозы, которые включают последние точки данных.

Создавать прогнозы временных рядов, использующие новые данные, очень просто: просто добавить параметр EXTEND_MODEL_CASES в функцию PredictTimeSeries (DMX), указать источник новых данных и указать, сколько прогнозов нужно получить.

Предупреждение

Параметр EXTEND_MODEL_CASES не является обязательным. По умолчанию модель расширяется каждый раз при создании прогнозирующего запроса временных рядов путем соединения новых данных в качестве данных входа.

Создание прогнозирующего запроса и добавление новых данных

1. Если модель еще не открыта, дважды щелкните структуру прогнозирования и в Designer интеллектуального анализа данных перейдите на вкладку Прогнозирование модели интеллектуального анализа данных.

2. В области Модель интеллектуального анализа данных уже должна быть выбрана модель Прогнозирование. Если она не выбрана, щелкните Выбрать модель, а затем выберите модель Прогнозирование.

3. На панели Выбор входных таблиц щелкните Выбрать таблицу вариантов.

4. В диалоговом окне Выбор таблицы выберите источник данных Adventure Works DW Multidimensional 2012.

   В списке представлений источников данных выберите NewSalesData и нажмите кнопку ОК.

5. Щелкните правой кнопкой мыши область конструктора и выберите Изменить подключения.

6. В диалоговом окне Изменение сопоставления сопоставьте столбцы в модели со столбцами во внешних данных следующим образом:

   • Сопоставьте столбец ReportingDate в модели интеллектуального анализа данных со столбцом NewDate во входных данных.

   • Сопоставьте столбец Amount в модели интеллектуального анализа данных со столбцом NewAmount во входных данных.

   • Сопоставьте столбец Quantity в модели интеллектуального анализа данных со столбцом NewQty во входных данных.

   • Сопоставьте столбец ModelRegion в модели интеллектуального анализа данных со столбцом Series во входных данных.

7. Теперь вы создадите прогнозирующий запрос.

   Сначала добавьте столбец к прогнозирующему запросу, чтобы получить ряд, к которому относится прогноз.

   1. В сетке щелкните первую пустую строку в разделе Источник, а затем выберите Прогноз.

   2. В столбце Поле выберите Модель регион и в поле Псевдоним введите Model Region.

8. Далее добавьте и измените прогнозирующую функцию.

   1. Щелкните пустую строку и в разделе Источник выберите Функция прогнозирования.

   2. В поле Поле выберите PredictTimeSeries.

   3. В поле Псевдоним введитеПрогнозируемые значения.

   4. Перетащите поле Количество из области Модель интеллектуального анализа данных в столбец Условия или Аргумент .

   5. В столбце Условия/Аргумент после имени поля введите следующий текст: 5 EXTEND_MODEL_CASES

      Полный текст текстового поля Условия и аргумент должен выглядеть следующим образом: [Forecasting].[Quantity],5,EXTEND_MODEL_CASES

9. Щелкните Результаты и просмотрите результаты.

   Прогноз начинается в июле (срез первого периода после исходных данных) и заканчивается в ноябре (срез пятого периода после исходных данных).

Как видно, чтобы эффективно использовать этот тип прогнозирующего запроса, нужно знать, когда завершаются старые данные, а также сколько имеется срезов в новых данных.

Например, в этой модели ряд исходных данных завершился в июне, а данные были получены для июля, августа и сентября.

Прогнозы, использующие параметр EXTEND_MODEL_CASES, всегда начинаются в конце ряда исходных данных. Поэтому, если нужно получить прогноз только для неизвестных месяцев, следует указать начальную и конечную точки прогноза. Оба значения указываются в качестве временных срезов в конце старых данных.

В следующей процедуре показано, как это можно сделать.

Изменение начальной и конечной точек прогноза

1. В построителе прогнозирующих запросов щелкните Запрос , чтобы переключиться в представление расширений интеллектуального анализа данных.

2. Найдите DMX-инструкцию, содержащую функцию PredictTimeSeries, и измените ее следующим образом.

   PredictTimeSeries([Forecasting 12].[Quantity],4,6,EXTEND_MODEL_CASES)

3. Щелкните Результаты и просмотрите результаты.

   Теперь прогноз начинается в октябре (срез четвертого периода — начиная с конца исходных данных) и завершается в декабре (срез шестого периода — начиная с конца исходных данных).

Следующая задача занятия

Прогнозы временных рядов с заменой данных (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

См. также:

Microsoft Time Series Algorithm Technical Reference
Содержимое модели интеллектуального анализа данных для моделей временных рядов (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)