Прогнозы временных рядов с использованием обновленных данных (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)
Создание прогнозов с помощью расширенных сведений о продажах
На этом занятии будет создан прогнозирующий запрос, который добавляет новые данные о продажах в модель. Дополняя модель новыми данными, можно получать актуальные прогнозы, которые включают последние точки данных.
Создать прогноз временных рядов, использующих новые данные, легко. Нужно просто добавить параметр EXTEND_MODEL_CASES в функцию PredictTimeSeries (расширения интеллектуального анализа данных), указать источник новых данных и количество новых прогнозов, которое нужно получить.
.gif "Предупреждение") Внимание! |
|---|
Параметр EXTEND_MODEL_CASES не является обязательным. По умолчанию модель расширяется каждый раз при создании прогнозирующего запроса временных рядов путем соединения новых данных в качестве данных входа. |
Создание прогнозирующего запроса и добавление новых данных
Если модель еще не открыта, дважды щелкните структуру Forecasting и в окне конструктора интеллектуального анализа данных щелкните вкладку Прогноз модели интеллектуального анализа данных.
На панели Модель интеллектуального анализа данных должна быть выбрана модель Forecasting. В противном случае нажмите Выбрать модель и выделите модель Forecasting.
На панели Выбор входных таблиц нажмите кнопку Выбрать таблицу вариантов.
В диалоговом окне Выбор таблицы выберите источник данных Adventure Works DW Multidimensional 2012 .
Выберите NewSalesData из списка представлений источников данных и нажмите кнопку ОК.
Щелкните правой кнопкой мыши в области конструктора и выберите команду Изменить соединения.
Используя диалоговое окно Изменение сопоставления, сопоставьте столбцы в модели со столбцами во внешних данных следующим образом.
Сопоставьте столбец ReportingDateв модели интеллектуального анализа данных со столбцом NewDate во входных данных.
Сопоставьте столбец Amountв модели интеллектуального анализа данных со столбцом NewAmount во входных данных.
Сопоставьте столбец Quantityв модели интеллектуального анализа данных со столбцом NewQty во входных данных.
Сопоставьте столбец ModelRegionв модели интеллектуального анализа данных со столбцом Series во входных данных.
Теперь вы создадите прогнозирующий запрос.
Сначала добавьте столбец к прогнозирующему запросу, чтобы получить ряд, к которому относится прогноз.
В сетке щелкните первую пустую строку в столбце Источник и выберите пункт Forecasting.
В столбце Поле выберите Model Region, в столбце Псевдоним введите «Регион модели».
Далее добавьте и измените прогнозирующую функцию.
Щелкните пустую строку и в столбце Источник и выберите пункт Прогнозирующая функция.
В столбце Поле выберите пункт PredictTimeSeries.
В столбце Псевдоним введите строку «Predicted Values».
Перетащите поле Quantity с панели Модель интеллектуального анализа данных в столбец Критерий или аргумент.
В столбце Критерий или аргумент за именем поля введите следующий текст: 5,EXTEND_MODEL_CASES
Полный текст текстового поля Критерий или аргумент должен иметь следующий вид: [Forecasting].[Quantity],5,EXTEND_MODEL_CASES
Нажмите кнопку Результаты и просмотрите результаты.
Прогноз начинается в июле (срез первого периода после исходных данных) и заканчивается в ноябре (срез пятого периода после исходных данных).
Как видно, чтобы эффективно использовать этот тип прогнозирующего запроса, нужно знать, когда завершаются старые данные, а также сколько имеется срезов в новых данных.
Например, в этой модели ряд исходных данных завершился в июне, а данные были получены для июля, августа и сентября.
Прогнозы, использующие параметр EXTEND_MODEL_CASES, всегда начинаются в конце ряда исходных данных. Поэтому, если нужно получить прогноз только для неизвестных месяцев, следует указать начальную и конечную точки прогноза. Оба значения указываются в качестве временных срезов в конце старых данных.
В следующей процедуре показано, как это можно сделать.
Изменение начальной и конечной точек прогноза
В построителе прогнозирующих запросов щелкните Запрос, чтобы перейти в представление расширения интеллектуального анализа данных.
Найдите DMX-инструкцию, содержащую функцию PredictTimeSeries, и измените ее следующим образом.
PredictTimeSeries([Forecasting 12].[Quantity],4,6,EXTEND_MODEL_CASES)
Нажмите кнопку Результаты и просмотрите результаты.
Теперь прогноз начинается в октябре (срез четвертого периода — начиная с конца исходных данных) и завершается в декабре (срез шестого периода — начиная с конца исходных данных).
Следующая задача занятия
См. также
Справочник
Технический справочник по алгоритму временных рядов (Майкрософт)