Compartir a través de

Predicciones avanzadas de series temporales (Tutorial intermedio de minería de datos)

Ha visto desde explorar el modelo de previsión que, aunque las ventas de la mayoría de las regiones siguen un patrón similar, algunas regiones y algunos modelos, como el modelo M200 en la región del Pacífico, presentan tendencias muy diferentes. Esto no le sorprende, ya que sabe que las diferencias entre regiones son comunes y pueden deberse a muchos factores, como promociones de marketing, informes inexactos o eventos geopolíticas.

Sin embargo, los usuarios solicitan un modelo que se puede aplicar en todo el mundo. Por lo tanto, para minimizar el efecto de los factores individuales en las proyecciones, decide crear un modelo basado en medidas agregadas de ventas en todo el mundo. A continuación, puede usar este modelo para realizar predicciones para cada región individual.

En esta tarea, creará todos los orígenes de datos que necesita para realizar las tareas de predicción avanzadas. Creará dos vistas de origen de datos para usarlas como entradas para la consulta de predicción y una vista del origen de datos que se usará para crear un nuevo modelo.

Pasos

  1. Preparación de los datos de ventas extendidas (para la predicción)

  2. Preparar los datos agregados (para compilar el modelo)

  3. Preparación de los datos de la serie (para la predicción cruzada)

  4. Predicción mediante EXTEND

  5. Creación del modelo de predicción cruzada

  6. Predicción mediante REPLACE

  7. Revisión de las nuevas predicciones

Creación de nuevos datos de ventas ampliados

Para actualizar los datos de ventas, deberá obtener las cifras de ventas más recientes. De especial interés son los datos de la región del Pacífico, que lanzaron una promoción regional de ventas para llamar la atención a las nuevas tiendas y concienciar sobre sus productos.

En este escenario, se supone que los datos se han importado desde un libro de Excel que contiene solo tres meses de datos nuevos para un par de regiones. Creará una tabla para los datos mediante un script de Transact-SQL y, a continuación, definirá una vista del origen de datos que se usará para la predicción.

Creación de la tabla con nuevos datos de ventas

  1. En una ventana de consulta de Transact-SQL, ejecute la siguiente instrucción para agregar los datos de ventas a la base de datos AdventureWorksDW (o cualquier otra base de datos).

    USE [database name];  
GO  
IF OBJECT_ID ([dbo].[NewSalesData]) IS NOT NULL   
    DROP TABLE [dbo].[NewSalesData];  
GO  
CREATE TABLE [dbo].[NewSalesData]([Series] [nvarchar](255) NULL,  
[NewDate] [datetime] NULL,  
[NewQty] [float] NULL,  
[NewAmount] [money] NULL) ON [PRIMARY]  

GO

  2. Inserte los nuevos valores mediante el siguiente script.

    INSERT INTO [NewSalesData]  
(Series,NewDate,NewQty,NewAmount)  
VALUES('T1000 Pacific', '7/25/08', 55, '$130,170.22'),  
('T1000 Pacific', '8/25/08', 50, '$114,435.36 '),  
('T1000 Pacific', '9/25/08', 50, '$117,296.24 '),  
('T1000 Europe', '7/25/08', 37, '$88,210.00 '),  
('T1000 Europe', '8/25/08', 41, '$97,746.00 '),  
('T1000 Europe', '9/25/08', 37, '$88,210.00 '),  
('T1000 North America', '7/25/08', 69, '$164,500.00 '),  
('T1000 North America', '8/25/08', 66, '$157,348.00 '),  
('T1000 North America', '9/25/08', 58, '$138,276.00 '),  
('M200 Pacific', '7/25/08', 65, '$149,824.35'),  
('M200 Pacific', '8/25/08', 54,  '$124,619.46'),  
('M200 Pacific', '9/25/08', 61, '$141,143.39'),  
('M200 Europe', '7/25/08', 75, '$173,026.00'),  
('M200 Europe', '8/25/08', 76, '$175,212.00'),  
('M200 Europe', '9/25/08', 84, '$193,731.00'),  
('M200 North America', '7/25/08', 94, '$216,916.00'),  
('M200 North America', '8/25/08', 94, '$216,891.00'),  
('M200 North America', '9/25/08', 91,'$209,943.00');

    Advertencia

    Las comillas se usan con los valores de moneda para evitar problemas con el separador de comas y el símbolo de moneda. También puede pasar los valores de moneda en este formato: 130170.22

    Tenga en cuenta que las fechas usadas en la base de datos de ejemplo han cambiado para esta versión. Si usa una edición anterior de AdventureWorks, es posible que tenga que ajustar las fechas insertadas en consecuencia.

Creación de una vista de origen de datos mediante los nuevos datos de ventas

  1. En el Explorador de soluciones, haga clic con el botón derecho en Vistas del origen de datos y, a continuación, seleccione Nueva vista del origen de datos.

  2. En el Asistente para vista del origen de datos, realice las siguientes selecciones:

    Origen de datos: Adventure Works DW Multidimensional 2012

    Seleccione Tablas y vistas: seleccione la tabla que acaba de crear, NewSalesData.

  3. Haga clic en Finalizar

  4. En la superficie de diseño de la Vista de origen de datos, haga clic derecho en NewSalesData y, a continuación, seleccione Explorar datos para comprobar los datos.

Advertencia

Usará estos datos solo para la predicción, por lo que no importa que los datos estén incompletos.

Creación de los datos para el modelo de predicción cruzada

Los datos que se usaron en el modelo de previsión original ya se agruparon de alguna manera a través de la vista vTimeSeries, que agrupaba varios modelos de bicicleta en un número menor de categorías y combinaba los resultados de países individuales en regiones. Para crear un modelo que se pueda usar para proyecciones de todo el mundo, deberás crear algunas agregaciones simples adicionales directamente en el Diseñador de vistas del origen de datos. La nueva vista del origen de datos contendrá solo una suma y un promedio de las ventas de todos los productos para todas las regiones.

Después de crear el origen de datos usado para el modelo, debe crear una nueva vista del origen de datos que se usará para la predicción. Por ejemplo, si desea predecir las ventas para Europa con el nuevo modelo mundial, solo debe alimentar los datos de la región de Europa. Por lo tanto, configurará una nueva vista del origen de datos que filtra los datos originales y cambiará la condición de filtro para cada conjunto de consultas de predicción.

Para crear los datos del modelo mediante una vista de origen de datos personalizada

  1. En el Explorador de soluciones, haga clic con el botón derecho en Vistas del origen de datos y, a continuación, seleccione Nueva vista del origen de datos.

  2. En la página principal del asistente, haga clic en Siguiente.

  3. En la página Seleccionar origen de datos , seleccione Adventure Works DW Multidimensional 2012 y, a continuación, haga clic en Siguiente.

  4. En la página, Seleccione tablas y vistas, no agregue ninguna tabla simplemente haga clic en Siguiente.

  5. En la página, Completando el Asistente, escriba el nombre AllRegionsy, a continuación, haga clic en Finalizar.

  6. A continuación, haga clic con el botón derecho en la superficie de diseño de la vista del origen de datos en blanco y, a continuación, seleccione Nueva consulta con nombre.

  7. En el cuadro de diálogo Crear consulta con nombre , en Nombre, escriba AllRegionsy para Descripción, escriba Suma y promedio de ventas para todos los modelos y regiones.

  8. En el panel de texto de SQL, escriba la siguiente instrucción y, a continuación, haga clic en Aceptar:

    SELECT ReportingDate,   
SUM([Quantity]) as SumQty, AVG([Quantity]) as AvgQty,  
SUM([Amount]) AS SumAmt, AVG([Amount]) AS AvgAmt,  
'All Regions' as [Region]  
FROM dbo.vTimeSeries   
GROUP BY ReportingDate

  9. Haga clic con el botón derecho en la AllRegions tabla y seleccione Explorar datos.

Para crear los datos de la serie para la predicción cruzada

  1. En el Explorador de soluciones, haga clic con el botón derecho en Vistas del origen de datos y, a continuación, seleccione Nueva vista del origen de datos.

  2. En el Asistente para vista del origen de datos, realice las siguientes selecciones:

    Origen de datos: Adventure Works DW Multidimensional 2012

    Seleccionar tablas y vistas: no seleccionar ninguna tabla

    Nombre: T1000 Pacific Region

  3. Haga clic en Finalizar

  4. Haga clic con el botón derecho en la superficie de diseño vacía para T1000 Pacific Region.dsv y, a continuación, seleccione Nueva consulta con nombre.

    Aparece el cuadro de diálogo Crear consulta con nombre . Vuelva a escribir el nombre y agregue la descripción siguiente:

    Nombre: T1000 Pacific Region

    Descripción: FiltrarvTimeSeriespor región y modelo

  5. En el panel de texto, escriba la consulta siguiente y, a continuación, haga clic en Aceptar:

    SELECT ReportingDate, ModelRegion, Quantity, Amount  
FROM dbo.vTimeSeries  
WHERE (ModelRegion = N'T1000 Pacific')

    Nota:

    Dado que tendrá que crear predicciones para cada serie por separado, es posible que quiera copiar el texto de la consulta y guardarlo en un archivo de texto para poder volver a usarlo para la otra serie de datos.

  6. En la superficie de diseño Vista del origen de datos, haga clic con el botón derecho en T1000 Pacífico y, a continuación, seleccione Explorar datos para comprobar que los datos se filtran correctamente.

    Usará estos datos como entrada para el modelo al crear consultas de predicción cruzada.

Siguiente tarea de la lección

Predicciones de serie temporal mediante datos actualizados (Tutorial intermedio de minería de datos)

Véase también

Algoritmo de serie temporal de Microsoft
Referencia técnica del algoritmo de serie temporal de Microsoft
Vistas del origen de datos en modelos multidimensionales

  • Last updated on