時系列予測での更新後のデータの使用 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)

  • [アーティクル]

拡張売上データを使用した予測の作成

このレッスンでは、モデルに新しい売上データを追加する予測クエリを作成します。 新しいデータでモデルを拡張することにより、最新のデータ ポイントを含む現時点での予測を取得できます。

新しいデータを使用する時系列予測は簡単に作成できます。パラメーター EXTEND_MODEL_CASES を PredictTimeSeries (DMX) 関数に追加し、新しいデータのソースを指定し、取得する予測の数を指定するだけです。

注記注意

パラメーター EXTEND_MODEL_CASES は省略可能です。既定では、入力として新しいデータを結合して時系列予測クエリを作成するたびに、モデルが拡張されます。

予測クエリを作成して新しいデータを追加するには

  1. モデルがまだ開いていない場合は、Forecasting 構造をダブルクリックして、データ マイニング デザイナーで [マイニング モデル予測] タブをクリックします。

  2. [マイニング モデル] ペインで、モデル Forecasting が選択されています。 選択されていない場合は、[モデルの選択] をクリックしてモデル Forecasting を選択します。

  3. [入力テーブルの選択] ペインで、[ケース テーブルの選択] をクリックします。

  4. [テーブルの選択] ダイアログ ボックスのデータ ソースで Adventure Works DW Multidimensional 2012 を選択します。

    データ ソース ビューの一覧から NewSalesData を選択し、[OK] をクリックします。

  5. デザイン領域の画面を右クリックし、[接続の変更] を選択します。

  6. [マッピングの変更] ダイアログ ボックスで、次のようにモデルの列を外部データの列にマップします。

    • マイニング モデルの ReportingDate 列を入力データの NewDate 列にマップします。

    • マイニング モデルの Amount 列を入力データの NewAmount 列にマップします。

    • マイニング モデルの Quantity 列を入力データの NewQty 列にマップします。

    • マイニング モデルの ModelRegion 列を入力データの Series 列にマップします。

  7. ここで、予測クエリを作成します。

    最初に、列を予測クエリに追加し、予測を適用する系列を出力します。

    1. グリッドの最初の空白行をクリックし、[ソース] で Forecasting を選択します。

    2. [フィールド] 列で Model Region を選択し、[別名] に「Model Region」と入力します。

  8. 次に、予測関数を追加して編集します。

    1. 空白行をクリックし、[ソース] で [予測関数] を選択します。

    2. [フィールド] で [PredictTimeSeries] を選択します。

    3. [別名] に「Predicted Values」と入力します。

    4. [マイニング モデル] ペインのフィールド Quantity を [条件と引数] 列にドラッグ アンド ドロップします。

    5. [条件と引数] 列で、フィールド名の後に「5,EXTEND_MODEL_CASES」と入力します。

      [条件と引数] ボックスの全テキストは、"[Forecasting].[Quantity],5,EXTEND_MODEL_CASES" になります。

  9. [結果] をクリックして結果を確認します。

    予測は 7 月 (元のデータが終了した後の最初のタイム スライス) から開始し、11 月 (元のデータが終了した後の 5 番目のタイム スライス) で終了しています。

この種の予測クエリを効率よく使用するには、古いデータがいつ終了し、新しいデータにタイム スライスがいくつあるかを知る必要があります。

たとえば、このモデルでは、元のデータ系列は 6 月に終了し、データは 7 月、8 月、9 月のものになります。

EXTEND_MODEL_CASES を使用する予測は常に、元のデータ系列の終了から開始します。 そのため、不明の月の予測のみを取得するには、予測の開始位置と終了位置を指定する必要があります。 どちらの値も、古いデータの終わりから始まるタイム スライスの数として指定されます。

次の手順は、これを行う方法を示します。

予測の開始位置と終了位置を変更します。

  1. 予測クエリ ビルダーで、[クエリ] を DMX ビューに切り替えます。

  2. PredictTimeSeries 関数が含まれている DMX ステートメントを見つけて、次のように変更します。

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

  3. [結果] をクリックして結果を確認します。

    予測が 10 月 (元のデータが終了してから 4 番目のタイム スライス) から開始し、12 月 (元のデータが終了してから 6 番目のタイム スライス) で終了するようになります。

このレッスンの次の作業

時系列予測での置き換え後のデータの使用 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)

関連項目

参照

Microsoft タイム シリーズ アルゴリズム テクニカル リファレンス

タイム シリーズ モデルのマイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)