Tutorial de predicción de series temporales DMX

En este tutorial, aprenderá a crear una estructura de minería de datos de series temporales, crear tres modelos de minería de datos de series temporales personalizados y, a continuación, realizar predicciones mediante esos modelos.

Los modelos de minería de datos se basan en los datos contenidos en la base de datos de ejemplo AdventureWorksDW2012, que almacena datos de la empresa ficticia Adventure Works Cycles. Adventure Works Cycles es una gran empresa multinacional de fabricación.

Escenario del tutorial

Adventure Works Cycles ha decidido usar la minería de datos para generar proyecciones de ventas. Ya han creado algunos modelos de previsión regionales; para obtener más información, vea Lección 2: Creación de un escenario de previsión (Tutorial intermedio de minería de datos). Sin embargo, el Departamento de ventas debe poder actualizar periódicamente el modelo de minería de datos con nuevos datos de ventas. También quieren personalizar los modelos para proporcionar proyecciones diferentes.

Microsoft SQL Server Analysis Services proporciona varias herramientas que se pueden usar para realizar esta tarea:

• Lenguaje de consulta de extensiones de minería de datos (DMX)

• Algoritmo de serie temporal de Microsoft

• Editor de consultas en SQL Server Management Studio

El algoritmo de serie temporal de Microsoft crea modelos que se pueden usar para la predicción de datos relacionados con el tiempo. Extensiones de minería de datos (DMX) es un lenguaje de consulta proporcionado por Analysis Services que puede usar para crear modelos de minería de datos y consultas de predicción.

Aprendizaje

En este tutorial se supone que ya está familiarizado con los objetos que Analysis Services usa para crear modelos de minería de datos. Si no ha creado previamente una estructura de minería de datos o un modelo de minería de datos mediante DMX, consulte Bike Buyer DMX Tutorial.

Este tutorial se divide en las siguientes lecciones:

Lección 1: Crear un modelo de minería de serie temporal y una estructura de minería
En esta lección, aprenderá a usar la CREATE MINING MODEL instrucción para agregar un nuevo modelo predictivo y un modelo de minería de datos relacionado.

Lección 2: Agregar modelos de minería de datos a la estructura de serie temporal
En esta lección, aprenderá a usar la instrucción ALTER MINING STRUCTURE para agregar nuevos modelos de minería de datos a la estructura de series temporales. También aprenderá a personalizar el algoritmo usado para analizar una serie temporal.

Lección 3: Procesamiento de la estructura y los modelos de serie temporal
En esta lección, aprenderá a entrenar los modelos mediante la INSERT INTO instrucción y rellenar la estructura con datos de la base de datos AdventureWorksDW2012 .

Lección 4: Creación de predicciones de serie temporal mediante DMX
En esta lección, aprenderá a crear predicciones de series temporales.

Lección 5: Extender el modelo de serie temporal
En esta lección, aprenderá a usar el parámetro para actualizar el EXTEND_MODEL_CASES modelo con nuevos datos al realizar predicciones.

Requisitos

Antes de realizar este tutorial, asegúrese de que están instalados los siguientes elementos:

• Microsoft SQL Server

• Microsoft SQL Server Analysis Services

• La base de datos AdventureWorksDW2012

De forma predeterminada, las bases de datos de ejemplo no están instaladas para mejorar la seguridad. Para instalar las bases de datos de ejemplo oficiales para Microsoft SQL Server, vaya a https://www.CodePlex.com/MSFTDBProdSamples o en la página principal ejemplos y proyectos de comunidad de Microsoft SQL Server en la sección Ejemplos de productos de Microsoft SQL Server. Haga clic en Bases de datos y, a continuación, haga clic en la pestaña Versiones y seleccione las bases de datos que desee.

Véase también

Tutorial básico de minería de datos
Tutorial intermedio de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos)