Lezione 4: Creazione di stime basate su serie temporali utilizzando DMX

Articolo
05/07/2013

In questa lezione e nella successiva si utilizzerà Data Mining Extensions (DMX) per creare diversi tipi di stime basate sui modelli Time Series creati nel corso della Lezione 1: Creazione di un modello di data mining Time Series e di una struttura di data mining e della Lezione 2: Aggiunta di modelli di data mining alla struttura di data mining Time Series.

Con un modello Time Series si dispone di numerose opzioni per l'esecuzione di stime:

Utilizzare gli schemi e i dati esistenti nel modello di data mining.
Utilizzare gli schemi esistenti nel modello di data mining, ma fornire nuovi dati.
Aggiungere nuovi dati al modello o aggiornare il modello.

La sintassi per effettuare questi tipi di stima è riportata di seguito:

Stima basata su serie temporali predefinita
Utilizzare PredictTimeSeries (DMX) per restituire il numero specificato di stime dal modello di data mining sottoposto a training.

Vedere ad esempio PredictTimeSeries (DMX) o Esempi di query sul modello di serie temporale.
EXTEND_MODEL_CASES
Utilizzare PredictTimeSeries (DMX) con l'argomento EXTEND_MODEL_CASES per aggiungere nuovi dati, estendere la serie e creare stime basate sul modello di data mining aggiornato.

Questa esercitazione contiene un esempio dell'utilizzo di EXTEND_MODEL_CASES.
REPLACE_MODEL_CASES
Utilizzare PredictTimeSeries (DMX) con l'argomento REPLACE_MODEL_CASES per sostituire i dati originali con una nuova serie di dati, quindi creare stime basate sull'applicazione degli schemi nel modello di data mining alla nuova serie di dati.

Per un esempio dell'utilizzo di REPLACE_MODEL_CASES, vedere Lezione 2: Compilazione di uno scenario di previsione (Esercitazione intermedia sul data mining).

Argomenti della lezione

In questa lezione verranno eseguite le attività seguenti:

Creare una query per ottenere le stime predefinite sulla base dei dati esistenti.

Nella lezione successiva verranno eseguite le attività correlate seguenti:

Creare una query per fornire nuovi dati e ottenere stime aggiornate.

Oltre a creare manualmente le query tramite DMX, è anche possibile creare stime tramite il generatore delle query di stima in SQL Server Data Tools (SSDT). Per ulteriori informazioni, vedere Compilazione di query di stima DMX o Procedure per la scheda Stima modello di data mining.

Semplice query di stima basata su serie temporali

Il primo passaggio consiste nell'utilizzare l'istruzione SELECT FROM insieme alla funzione PredictTimeSeries per creare stime basate su serie temporali. I modelli Time Series supportano una sintassi semplificata per la creazione di stime: non è necessario fornire alcun input, ma è sufficiente specificare il numero di stime da creare. Di seguito è riportato un esempio generico dell'istruzione da utilizzare:

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

L'elenco di selezione può contenere colonne del modello, ad esempio il nome della linea di prodotti per cui si stanno creando le stime, o funzioni di stima, quali Lag (DMX) o PredictTimeSeries (DMX), che sono specifiche per i modelli di data mining Time Series.

Per creare una semplice query di stima basata su serie temporali

In Esplora oggetti fare clic con il pulsante destro del mouse sull'istanza di Analysis Services, scegliere Nuova query e quindi DMX.

Verrà avviato l'editor di query con una nuova query vuota.
Copiare l'esempio generico dell'istruzione nella query vuota.
Sostituire quanto segue:
```
<select list> 
```
con:
```
[Forecasting_MIXED].[ModelRegion],
PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty,
PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmt
```
La prima riga consente di recuperare il valore del modello di data mining che identifica la serie.

La seconda e terza riga utilizzano la funzione PredictTimeSeries. Ogni riga stima un attributo diverso, [Quantity] o [Amount]. I numeri dopo i nomi degli attributi stimabili specificano il numero di intervalli temporali da stimare.

La clausola AS viene utilizzata per fornire un nome per la colonna restituita da ogni funzione di stima. Se non si fornisce un alias, per impostazione predefinita entrambe le colonne vengono restituite con l'etichetta Expression.
Sostituire quanto segue:
```
[<mining model>] 
```
con:
```
[Forecasting_MIXED]
```

Sostituire quanto segue:

WHERE [criteria>]

con:

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

L'istruzione completa dovrebbe risultare analoga alla seguente:

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'

Scegliere Salva DMXQuery1.dmx con nome dal menu File.
Nella finestra di dialogo Salva con nome individuare la cartella appropriata e assegnare al file il nome SimpleTimeSeriesPrediction.dmx.
Fare clic sul pulsante Esegui sulla barra degli strumenti.

La query restituisce sei stime per ognuna delle due combinazioni di prodotto e area specificate nella clausola WHERE.