Esercitazione su DMX per le stime basate su serie temporali

Si applica a: SQL Server 2016 Preview

In questa esercitazione verrà illustrato come creare una struttura di data mining Time Series e tre modelli di data mining Time Series personalizzati, quindi eseguire stime tramite tali modelli.

I modelli di data mining si basano sui dati contenuti nel database di esempio AdventureWorksDW2012, in cui sono memorizzati i dati relativi alla società fittizia Adventure Works Cycles. Adventure Works Cycles è una società multinazionale.

Scenario dell'esercitazione

Adventure Works Cycles ha deciso di utilizzare il data mining per generare proiezioni di vendita. Essi sono già stati compilati alcuni modelli di previsione regionali; Per ulteriori informazioni, vedere Lezione 2: creazione di uno Scenario di previsione ( Intermediate Data Mining Tutorial ). Il reparto vendite deve essere tuttavia in grado di aggiornare periodicamente il modello di data mining con i nuovi dati sulle vendite. Desidera inoltre personalizzare i modelli per fornire proiezioni diverse.

Microsoft SQL Server Analysis Services offre diversi strumenti che possono essere utilizzati per eseguire questa attività:

• Linguaggio di query DMX (Data Mining Extensions)

• Algoritmo Microsoft Time Series

• Editor di query in SQL Server Management Studio

L'algoritmo Microsoft Time Series consente di creare modelli che possono essere utilizzati per la stima di dati temporali. DMX (Data Mining Extensions) è un linguaggio di query incluso in Analysis Services che è possibile utilizzare per creare modelli di data mining e query di stima.

Lezioni dell'esercitazione

Questa esercitazione presuppone che l'utente abbia già familiarità con gli oggetti utilizzati in Analysis Services per creare modelli di data mining. Se si è stati creati precedentemente una struttura di data mining o un modello di data mining tramite DMX, vedere esercitazione su DMX per Bike Buyer.

L'esercitazione è suddivisa nelle lezioni seguenti:

Lezione 1: Creazione di un modello di data mining Time Series e di una struttura di data mining
In questa lezione si apprenderà come utilizzare il CREATE MINING MODEL istruzione per aggiungere un nuovo modello di previsione e un modello di data mining correlato.

Lezione 2: Aggiunta di modelli di data mining alla struttura di data mining Time Series
In questa lezione verrà illustrato come utilizzare l'istruzione ALTER MINING STRUCTURE per aggiungere nuovi modelli di data mining a una struttura di serie temporali. Verrà inoltre illustrato come personalizzare l'algoritmo utilizzato per l'analisi di una serie temporale.

Lezione 3: Elaborazione di strutture e modelli Time Series
In questa lezione si apprenderà come eseguire il training dei modelli utilizzando il INSERT INTO istruzione e popolando la struttura con i dati di AdventureWorksDW2012 database.

Lezione 4: Creazione di stime basate su serie temporali utilizzando DMX
In questa lezione verrà illustrato come creare stime basate su serie temporali.

Lezione 5: Estensione del modello Time Series
In questa lezione si apprenderà come utilizzare il EXTEND_MODEL_CASES parametro per aggiornare il modello con nuovi dati durante l'esecuzione di stime.

Requisiti

Prima di eseguire l'esercitazione, verificare che sia installato quanto segue:

• Microsoft SQL Server

• Microsoft SQL Server Analysis Services

• Il database AdventureWorksDW2012

Per una maggiore sicurezza, i database di esempio non vengono installati per impostazione predefinita. Per installare i database di esempio ufficiali per Microsoft SQL Server, visitare https://www.CodePlex.com/MSFTDBProdSamples o nella home page Microsoft SQL Server Samples and Community Projects nella sezione Microsoft SQL Server Product Samples. Fare clic su database, quindi fare clic sui versioni scheda e selezionare i database desiderati.

Vedere anche

Esercitazione di base sul data mining
Esercitazione intermedia di Data Mining ( Analysis Services - Data Mining e 41 #;