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Création de prédictions de série chronologique (Didacticiel intermédiaire sur l'exploration de données)

Dans les tâches précédentes de cette leçon, vous avez créé un modèle de série chronologique et exploré les résultats. Par défaut, Analysis Services crée toujours une prédiction pour un modèle de série chronologique et l'affiche dans le cadre du graphique de prévision. Toutefois, vous pouvez créer également des prévisions personnalisées en générant des requêtes de prédiction DMX (Data Mining Extensions).

Dans cette tâche, vous allez créer une requête de prédiction qui génère les mêmes prédictions que celles affichées dans la visionneuse. Cette tâche suppose que vous avez déjà complété les leçons du Didacticiel sur l'exploration de données de base et que vous savez comment utiliser le Générateur de requêtes de prédiction, mais souhaitez apprendre comment créer des requêtes spécifiques aux modèles de série chronologique.

Création de prédictions de séries chronologiques

La première étape dans la création d'une requête de prédiction consiste généralement à sélectionner un modèle d'exploration de données et une table d'entrée. Toutefois, un modèle de série chronologique ne nécessite pas d'entrée supplémentaire pour une prédiction normale. Par conséquent, vous n'avez pas besoin de spécifier une nouvelle source de données pour faire des prédictions, sauf si vous ajoutez des données au modèle ou remplacez celles-ci. Pour cette leçon, tout ce que vous devez faire est spécifier le nombre d'étapes de prédiction. Vous pouvez spécifier également une valeur de clé pour obtenir une prédiction pour une combinaison particulière d'un produit et d'une région.

[!REMARQUE]

Une tâche ultérieure dans ce didacticiel introduit un scénario où vous remplacez des données dans le modèle par les nouvelles données pour effectuer la prédiction croisée. Pour plus d'informations, consultez Prédiction à l'aide du modèle Prévision moyenne (Didacticiel intermédiaire sur l'exploration de données).

Pour sélectionner un modèle et une table d'entrée

  1. Sous l'onglet Prévision de modèle d'exploration de données du Concepteur d'exploration de données, dans la zone Modèle d'exploration de données, cliquez sur Sélectionner un modèle.

  2. Dans la boîte de dialogue Sélectionnez un modèle d'exploration de données, développez la structure Forecasting, sélectionnez le modèle Forecasting dans la liste, puis cliquez sur OK.

  3. Ignorez la zone Sélectionner une ou plusieurs tables d'entrée.

    [!REMARQUE]

    Pour un modèle de série chronologique, vous n'avez pas besoin de spécifier une entrée séparée sauf si vous faites de la prédiction croisée.

  4. Dans la colonne Source dans la grille située sous l'onglet Prévision de modèle d'exploration de données, cliquez dans la cellule de la première ligne vide, puis sélectionnez Modèle d'exploration de données de prédiction.

  5. Dans la colonne Champ, sélectionnez Model Region.

    Cette opération ajoute l'identificateur de série à la requête de prédiction pour signifier à quelle combinaison de modèle et de région la prédiction s'applique.

  6. Cliquez sur la ligne vide suivante dans la colonne Source et sélectionnez Fonction de prédiction.

  7. Dans la colonne Champ, sélectionnez PredictTimeSeries.

    [!REMARQUE]

    Vous pouvez utiliser également la fonction Predict avec un modèle de série chronologique. Toutefois, elle crée par défaut une seule prédiction pour chaque série. Par conséquent, vous utiliserez la fonction PredictTimeSeries pour spécifier le nombre d'étapes de prédiction.

  8. Dans le volet Modèle d'exploration de données, sélectionnez la colonne de modèle d'exploration de données, Montant, et faites-la glisser dans la zone Critères/Arguments pour la fonction PredictTimeSeries que vous venez d'ajouter.

  9. Cliquez sur la zone Critères/Arguments et tapez une virgule, suivie de 5, après le nom de champ.

    Le texte dans la zone Critères/Arguments doit désormais ressembler à ce qui suit :

    [Forecasting].[Amount],5

  10. Dans la colonne Alias, tapez PredictAmount.

  11. Cliquez sur la ligne vide suivante dans la colonne Source et sélectionnez de nouveau Fonction de prédiction.

  12. Dans la colonne Champ, sélectionnez PredictTimeSeries.

  13. Dans le volet Modèle d'exploration de données, sélectionnez la colonne Quantité et faites-la glisser dans la zone Critères/Arguments pour la deuxième fonction PredictTimeSeries.

  14. Cliquez sur la zone Critères/Arguments et tapez une virgule, suivie de 5, après le nom de champ.

    Le texte dans la zone Critères/Arguments doit désormais ressembler à ce qui suit :

    [Forecasting].[ Quantity],5

  15. Dans la colonne Alias, tapez PredictQuantity.

  16. Cliquez sur Basculer vers l'affichage du résultat de la requête.

    Les résultats de la requête sont affichés sous forme de tableau.

N'oubliez pas que vous avez créé trois types différents de résultats dans le générateur de requête, un type qui utilise des valeurs d'une colonne, et deux autres types qui reçoivent des valeurs prédites d'une fonction de prédiction. Par conséquent, les résultats de la requête contiennent trois colonnes séparées. La première colonne contient la liste des combinaisons de produit et de région. Les deuxièmes et troisièmes colonnes contiennent chacune une table imbriquée de résultats de prédiction. Chaque table imbriquée contient des valeurs prédites et d'étape, comme les éléments suivants.

Résultats de l'exemple :

ModelRegion

PredictAmount

PredictQuantity

M200 Europe
$TIMEAmount
7/25/2004264039.4
8/25/2004323995.1
9/25/2004346405.6
10/25/2004337472.8
11/25/2004342890.8
$TIMEQuantity
7/25/2004121
8/25/2004142
9/25/2004152
10/25/2004149
11/25/2004154

M200 North America
$TIMEAmount
7/25/2004372986.4
8/25/2004411315.3
9/25/2004356186.6
10/25/2004412292.1
11/25/2004473739.2
$TIMEQuantity
7/25/2004163
8/25/2004178
9/25/2004156
10/25/2004173
11/25/2004203

Enregistrement des résultats de prédiction

Après avoir obtenu les résultats de prédiction, vous avez plusieurs options pour utiliser ces données. Vous pouvez aplatir les résultats, copier les données de la vue Résultats, et les coller dans une feuille de calcul Excel ou un autre fichier, ou vous pouvez enregistrer également les données dans une vue de source de données. Les fonctionnalités pour enregistrer des résultats dans une vue de source de données sont uniquement disponibles dans Business Intelligence Development Studio, et les résultats sont stockés dans la table exportée dans un format à plat.

Pour aplatir les résultats dans le volet Résultats

  1. Dans le Générateur de requêtes de prédiction, cliquez sur Basculer vers l'affichage de conception de requête.

    La vue se modifie pour autoriser l'édition manuelle du texte de la requête DMX.

  2. Tapez le mot clé FLATTENED après le mot clé SELECT. Le texte de la requête tout entière doit se présenter comme suit :

    SELECT FLATTENED
  [Forecasting].[Model Region],
  (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],
  (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]
FROM
  [Forecasting]

  3. Cliquez sur Basculer vers l'affichage du résultat de la requête.

Pour exporter des résultats d'une requête de prédiction

  1. Cliquez sur Enregistrer les résultats de la requête.

  2. Dans la boîte de dialogue Enregistrer le résultat de la requête d'exploration de données, pour Source de données, sélectionnez Adventure Works DW2008. Vous pouvez créer également une nouvelle source de données si vous souhaitez enregistrer les données dans une base de données relationnelles différente.

  3. Pour Nom de la table, tapez un nouveau nom de table temporaire, tel que Tester les prédictions.

  4. Cliquez sur Enregistrer.

    [!REMARQUE]

    Pour consulter la table que vous avez créée, créez une connexion au moteur de base de données de l'instance où vous avez enregistré les données, et créez une requête.