Creación de predicciones de serie temporal (Tutorial intermedio de minería de datos)

En las tareas anteriores de esta lección, creó un modelo de serie temporal y ha explorado los resultados. De forma predeterminada, Analysis Services siempre crea un conjunto de cinco (5) predicciones para un modelo de serie temporal y muestra los valores previstos como parte del gráfico de previsión. Sin embargo, también puede crear previsiones mediante la creación de consultas de predicción de extensiones de minería de datos (DMX).

En esta tarea, vas a crear una consulta de predicción que genere las mismas predicciones que viste en el visor. En esta tarea se supone que ya ha completado las lecciones del Tutorial básico de minería de datos y está familiarizado con el uso del Generador de consultas de predicción. Ahora aprenderá a crear consultas específicas de los modelos de serie temporal.

Creación de predicciones de serie temporal

Normalmente, el primer paso para crear una consulta de predicción consiste en seleccionar un modelo de minería de datos y una tabla de entrada. Sin embargo, un modelo de serie temporal no requiere una entrada adicional para una predicción normal. Por lo tanto, no es necesario especificar un nuevo origen de datos al realizar predicciones, a menos que agregue datos al modelo o reemplace los datos.

Para esta lección, debe especificar el número de pasos de predicción. Puede especificar el nombre de la serie para obtener una predicción para una combinación determinada de un producto y una región.

Para seleccionar un modelo y una tabla de entrada

1. En la pestaña Predicción del modelo de minería del Diseñador de minería de datos, en el cuadro Modelo de minería, haga clic en Seleccionar modelo.

2. En el cuadro de diálogo Seleccionar modelo de minería de datos, expanda la estructura Forecasting, seleccione el modelo Forecasting de la lista y, a continuación, haga clic en Aceptar.

3. Omita el cuadro Seleccionar tablas de entrada .

   Nota:

   Para un modelo de serie temporal, no es necesario especificar una entrada independiente a menos que realice una predicción cruzada.

4. En la columna Origen , en la cuadrícula de la pestaña Predicción del modelo de minería de datos, haga clic en la celda de la primera fila vacía y, a continuación, seleccione Modelo de minería de datos de previsión.

5. En la columna Campo , seleccione Región de modelo.

   Esta acción agrega el identificador de serie a la consulta de predicción para indicar la combinación de modelo y región a la que se aplica la predicción.

6. Haga clic en la siguiente fila vacía de la columna Origen y, a continuación, seleccione Función de predicción.

7. En la columna Campo , seleccione PredictTimeSeries.

   Nota:

   También puede usar la Predict función con modelos de serie temporal. Sin embargo, de forma predeterminada, la función Predict crea solo una predicción para cada serie. Por lo tanto, para especificar varios pasos de predicción, debe usar la función PredictTimeSeries .

8. En el panel Modelo de minería, seleccione la columna del modelo de minería Cantidad. Arrastre Cantidad al cuadro Criterios/Argumentos de la función PredictTimeSeries que agregó anteriormente.

9. Haga clic en el cuadro Criterios/Argumentos y escriba una coma, seguida de 5, después del nombre del campo.

   El texto del cuadro Criterios/Argumentos ahora debe mostrar lo siguiente:

   [Forecasting].[Amount],5

10. En la columna Alias , escriba PredictAmount.

11. Haga clic en la siguiente fila vacía de la columna Origen y, a continuación, vuelva a seleccionar Función de predicción .

12. En la columna Campo , seleccione PredictTimeSeries.

13. En el panel Modelo de minería de datos, seleccione la columna Cantidad y, a continuación, arrástrela al cuadro Criterios/argumentos de la segunda función PredictTimeSeries .

14. Haga clic en el cuadro Criterios/Argumentos y escriba una coma, seguida de 5, después del nombre del campo.

    El texto del cuadro Criterios/Argumentos ahora debe mostrar lo siguiente:

    [Forecasting].[ Quantity],5

15. En la columna Alias , escriba PredictQuantity.

16. Haga clic en Cambiar a la vista de resultados de la consulta.

    Los resultados de la consulta se muestran en formato tabular.

Recuerde que ha creado tres tipos diferentes de resultados en el generador de consultas, uno que usa valores de una columna y dos que obtienen valores previstos de una función de predicción. Por lo tanto, los resultados de la consulta contienen tres columnas independientes. La primera columna contiene la lista de combinaciones de productos y regiones. La segunda y la tercera columna contienen cada una una tabla anidada de resultados de predicción. Cada tabla anidada contiene el paso de tiempo y los valores previstos, como la tabla siguiente:

Resultados de ejemplo (las cantidades se truncan en dos posiciones decimales):

M200 Europe PredictAmount

M200 Europe PredictQuantity

M200 Norteamérica - PredecirCantidad

M200 Norteamérica - PredictQuantity

Guardar los resultados de la predicción

Tiene varias opciones diferentes para usar los resultados de predicción. Puede aplanar los resultados, copiar los datos de la vista Resultados y pegarlos en una hoja de cálculo de Excel u otro archivo.

Para simplificar el proceso de guardar resultados, el Diseñador de minería de datos también proporciona la capacidad de guardar los datos en una vista del origen de datos. La funcionalidad para guardar los resultados en una vista del origen de datos solo está disponible en SQL Server Data Tools (SSDT). Los resultados solo se pueden almacenar en un formato aplanado.

Para aplanar los resultados en el panel Resultados

1. En el Generador de consultas de predicción, haga clic en Cambiar a la vista de diseño de consultas.

   La vista cambia para permitir la edición manual del texto de la consulta DMX.

2. Escriba la FLATTENED palabra clave después de la SELECT palabra clave . El texto de consulta completo debe ser el siguiente:

   SELECT FLATTENED  
     [Forecasting].[Model Region],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]  
   FROM  
     [Forecasting]  
   

3. Opcionalmente, puede escribir una cláusula para restringir los resultados, como el ejemplo siguiente:

   SELECT FLATTENED  
     [Forecasting].[Model Region],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],5)) as [PredictAmount],  
     (PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity],5)) as [PredictQuantity]  
   FROM  
     [Forecasting]  
   WHERE [Forecasting].[Model Region] = 'M200 North America'   
   OR [Forecasting].[Model Region] = 'M200 Europe'  
   
   

4. Haga clic en Cambiar a la vista de resultados de la consulta.

Para exportar los resultados de la consulta de predicción

1. Haga clic en Guardar resultados de la consulta.

2. En el cuadro de diálogo Guardar resultado de la consulta de minería de datos , en Origen de datos, seleccione AdventureWorksDW2012. También puede crear un origen de datos si desea guardar los datos en una base de datos relacional diferente.

3. En la columna Nombre de tabla, escriba un nuevo nombre de tabla temporal, como Predicciones de prueba.

4. Haz clic en Guardar.

   Nota:

   Para ver la tabla que creó, cree una conexión al motor de base de datos de la instancia donde guardó los datos y cree una consulta.

Conclusión

Ha aprendido a crear un modelo de serie temporal básico, interpretar las previsiones y crear predicciones.

Las tareas restantes de este tutorial son opcionales y describen predicciones avanzadas de series temporales. Si decide continuar, aprenderá a agregar nuevos datos al modelo y a crear predicciones en la serie extendida. También aprenderá a realizar una predicción cruzada mediante la tendencia del modelo, pero reemplazar los datos por una nueva serie de datos.

Lección siguiente

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

Véase también

Ejemplos de consultas del modelo de serie temporal