Aplicar funciones de predicción a un modelo

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Se aplica a: SQL Server 2019 y versiones anteriores de Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

La minería de datos estaba en desuso en SQL Server 2017 Analysis Services y ahora se ha interrumpido en SQL Server 2022 Analysis Services. La documentación no se actualiza para las características en desuso e interrumpidas. Para más información, consulte Compatibilidad con versiones anteriores de Analysis Services.

Para crear una consulta de predicción en SQL Server minería de datos, primero debe seleccionar el modelo de minería de datos en el que se basará la consulta. Puede seleccionar cualquier modelo de minería de datos que esté incluido en el proyecto actual.

Cuando haya seleccionado un modelo, agregue una función de predicción a la consulta. Una función de predicción puede usarse para obtener una predicción, pero también se pueden agregar funciones de predicción que devuelven estadísticas relacionadas, como la probabilidad del valor de predicción o la información que se usó para generar la predicción.

Las funciones de predicción pueden devolver los siguientes tipos de valores:

  • El nombre del atributo de predicción y el valor que se predice.

  • Estadísticas acerca de la distribución y la varianza de los valores previstos.

  • La probabilidad del resultado especificado o todos los posibles resultados.

  • Los valores o puntuaciones superiores o inferiores.

  • Los valores asociados a un nodo, un objeto o un atributo especificado.

El tipo de funciones de predicción que están disponibles depende del tipo de modelo con el que se trabaje. Por ejemplo, las funciones de predicción aplicadas a los modelos de árbol de decisión pueden devolver reglas y descripciones de nodo; las funciones de predicción para los modelos de serie temporal pueden devolver el retraso y otra información específica de la serie temporal.

Para obtener una lista de las funciones de predicción que se admiten para casi todos los tipos de modelo, consulte Funciones de predicción general (DMX).

Para obtener ejemplos de cómo consultar un tipo específico de modelo de minería de datos, vea el tema de referencia de algoritmos, en Algoritmos de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos).

Elegir un modelo de minería de datos que utilizar en la predicción

  1. En SQL Server Management Studio, haga clic con el botón derecho en el modelo y seleccione Generar consulta de predicción.

    O bien

    En SQL Server Data Tools, haga clic en la pestaña Predicción del modelo de minería de datos y, a continuación, haga clic en Seleccionar modelo en la tabla Modelo de minería de datos.

  2. En el cuadro de diálogo Seleccionar modelo de minería de datos , seleccione un modelo de minería de datos y haga clic en Aceptar.

    Puede elegir cualquier modelo dentro de la base de datos SQL Server Analysis Services actual. Para crear una consulta con un modelo en una base de datos diferente, debe abrir una nueva ventana de consulta en el contexto de esa base de datos o abrir el archivo de solución que contiene el modelo.

Agregue funciones de predicción a una consulta

  1. En Generador de consultas de predicción, configure los datos de entrada utilizados para la predicción, proporcionando los valores en el cuadro de diálogo Entrada de consulta singleton o asignando el modelo a un origen de datos externo.

    Para más información, vea Elegir y asignar datos de entrada para una consulta de predicción.

    Advertencia

    No es necesario proporcionar entradas para generar predicciones. Cuando no hay ninguna entrada, el algoritmo normalmente devolverá el valor predicho más probable en todas las entradas posibles.

  2. Haga clic en la columna Origen y elija un valor en la lista:

    Valor Descripción
    <nombre del modelo> Seleccione esta opción para incluir los valores del modelo de minería de datos en la salida. Solo puede agregar nuevas columnas de predicción.

    Cuando se agrega una columna del modelo, el resultado devuelto es la lista de valores no distintivos de esa columna.

    Las columnas que agrega con esta opción se incluyen en la parte SELECT de la instrucción DMX resultante.
    Prediction Function Seleccione esta opción para examinar una lista de funciones de predicción.

    Los valores o funciones que seleccione se agregan a la parte SELECT de la instrucción DMX resultante.

    La lista de funciones de predicción no se filtra ni se restringe por el tipo de modelo que ha seleccionado. Por consiguiente, si tiene alguna duda sobre si la función se admite para el tipo actual del modelo, basta con agregar la función a la lista y verla si hay un error.

    Los elementos de lista que van precedidos por $ (como $AdjustedProbability) representan las columnas de la tabla anidada que se genera cuando se usa la función PredictHistogram. Estos son los métodos abreviados que puede usar para devolver una columna y no una tabla anidada.
    Expresión personalizada Seleccione esta opción para escribir una expresión personalizada y asignar después un alias a la salida.

    La expresión personalizada se agrega a la parte SELECT de la consulta de predicción resultante DMX.

    Esta opción es útil si desea agregar el texto de la salida a cada fila, llamar a funciones de VB o llamar a procedimientos almacenados personalizados.

    Para más información sobre cómo usar funciones de Excel y VBA desde DMX, vea Funciones de VBA en MDX y DAX.

  3. Después de agregar cada función o expresión, cambie a la vista DMX para ver cómo se agrega la función dentro de la instrucción DMX.

    Advertencia

    El generador de consultas de predicción no valida el DMX hasta que haga clic en Resultados. A menudo, encontrará que la expresión que genera el generador de consultas DMX es no válida. Algunas de las causas habituales son que se hace referencia a una columna que no está relacionada con la columna de predicción o bien que se intenta predecir una columna de una tabla anidada, lo que requiere una instrucción sub-SELECT. En este momento puede cambiar a la vista DMX y continuar modificando la instrucción.

Ejemplo: crear una consulta en un modelo de clústeres

  1. Si no tiene un modelo de clústeres disponible para crear esta consulta de ejemplo, cree el modelo, [TM_Clustering], con el Tutorial básico de minería de datos.

  2. En SQL Server Management Studio, haga clic con el botón derecho en el modelo, [TM_Clustering] y seleccione Compilar consulta de predicción.

  3. En el menú Modelo de minería de datos , seleccione Consulta singleton.

  4. En el cuadro de diálogo Entrada de consulta singleton , establezca los siguientes valores como entradas:

    • Gender = M

    • Commute Distance = 5-10 miles

  5. En la cuadrícula de la consulta, en Origen, seleccione el modelo de minería de datos TM_Clustering y agregue la columna [Bike Buyer].

  6. En Origen, seleccione Función de prediccióny agregue la función Cluster.

  7. En Origen, seleccione Función de predicción, agregue la función PredictSupporty arrastre la columna de modelo [Bike Buyer] al cuadro Criterios y argumento . Escriba Support en la columna Alias .

    Copie la expresión que represente la función de predicción y la referencia de columna del cuadro Criterios y argumento .

  8. En Origen, seleccione Expresión personalizada, escriba una alias y, después, haga referencia a la función CEILING de Excel utilizando la sintaxis siguiente:

    Excel![CEILING](<arguments) as <return type>

    Pegue la referencia de columna como argumento de la función.

    Por ejemplo, la siguiente expresión devuelve el valor CEILING del valor proporcionado:

    EXCEL!CEILING(PredictSupport([TM_Clustering].[Bike Buyer]),2)

    Escriba CEILING en la columna Alias .

  9. Haga clic en Cambiar a vista de texto de consulta para revisar la instrucción DMX que se generó y haga clic en Cambiar a vista de resultado de consulta para ver el resultado de las columnas de la consulta de predicción.

    En la tabla siguiente se muestran los resultados esperados:

    Bike Buyer $Cluster SOPORTE TÉCNICO CEILING
    0 Clúster 8 954 953.948638926372

Si desea agregar otras cláusulas en otra parte de la instrucción, por ejemplo, si desea agregar una cláusula WHERE, no puede agregarla mediante la cuadrícula; primero debe cambiar a la vista DMX.

Consulte también

Consultas de minería de datos