Lektion 1: Erstellen eines Zeitreihen-Miningmodells und einer Miningstruktur

In dieser Lektion erstellen Sie ein Miningmodell, mit dem Sie Werte über einen Zeitraum prognostizieren können, basierend auf historischen Daten. Beim Erstellen des Modells wird die zugrunde liegende Struktur automatisch generiert und kann als Grundlage für zusätzliche Miningmodelle verwendet werden.

In dieser Lektion wird davon ausgegangen, dass Sie mit Prognosemodellen und den Anforderungen des Microsoft Time Series-Algorithmus vertraut sind. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Time Series Algorithm.

CREATE-MINING-MODEL-Anweisung

Um ein Miningmodell direkt zu erstellen und die zugrunde liegende Miningstruktur automatisch zu generieren, verwenden Sie die CREATE MINING MODEL (DMX)-Anweisung. Der Code in der Anweisung kann in die folgenden Teile unterteilt werden:

Benennen des Modells
Definieren des Zeitstempels
Definierung der optionalen Schlüsselspalte für Datenreihen
Definieren des vorhersagbaren Attributs oder Attribute

Nachfolgend sehen Sie ein generisches Beispiel für die CREATE MINING MODEL-Anweisung:

CREATE MINING MODEL [<Mining Structure Name>]  
(  
   <key columns>,  
   <predictable attribute columns>  
)  
USING <algorithm name>([parameter list])  
WITH DRILLTHROUGH

Die erste Zeile des Codes definiert den Namen des Miningmodells:

CREATE MINING MODEL [Mining Model Name]

Analysis Services generiert automatisch einen Namen für die zugrunde liegende Struktur, indem "_structure" an den Modellnamen angefügt wird, wodurch sichergestellt wird, dass der Strukturname eindeutig vom Modellnamen ist. Informationen zum Benennen eines Objekts in DMX finden Sie unter Identifiers (DMX).

Die nächste Zeile des Codes definiert die Schlüsselspalte für das Miningmodell, die im Falle eines Zeitreihenmodells einen Zeitschritt in den Quelldaten eindeutig identifiziert. Der Zeitschritt wird mit den KEY TIME Schlüsselwörtern nach dem Spaltennamen und datentypen identifiziert. Wenn das Zeitreihenmodell einen separaten Datenreihenschlüssel aufweist, wird es mithilfe des KEY Schlüsselworts identifiziert.

<key columns>

Die nächste Zeile des Codes wird verwendet, um die Spalten im Modell zu definieren, die vorhergesagt werden. Sie können mehrere vorhersagbare Attribute in einem einzelnen Miningmodell haben. Wenn mehrere vorhersagbare Attribute vorhanden sind, generiert der Microsoft Time Series-Algorithmus eine separate Analyse für jede Datenreihe:

<predictable attribute columns>

Lektionsaufgaben

In dieser Lektion führen Sie die folgenden Aufgaben aus:

Erstellen einer neuen leeren Abfrage
Ändern der Abfrage zum Erstellen des Miningmodells
Führen Sie die Abfrage aus.

Erstellen der Abfrage

Der erste Schritt besteht darin, eine Verbindung mit einer Instanz von Analysis Services herzustellen und eine neue DMX-Abfrage in SQL Server Management Studio zu erstellen.

So erstellen Sie eine neue DMX-Abfrage in SQL Server Management Studio

Öffnen Sie SQL Server Management Studio.
Wählen Sie im Dialogfeld "Mit Server verbinden " für den Servertyp"Analysis Services" aus. Geben Sie den ServernamenLocalHost oder den Namen der Instanz von Analysis Services ein, mit der Sie für diese Lektion eine Verbindung herstellen möchten. Klicken Sie auf Verbinden.
Klicken Sie im Objekt-Explorer mit der rechten Maustaste auf die Instanz von Analysis Services, zeigen Sie auf Neue Abfrage, und klicken Sie dann auf DMX.

Der Abfrage-Editor wird geöffnet und enthält eine neue, leere Abfrage.

Ändern der Abfrage

Der nächste Schritt besteht darin, die CREATE MINING MODEL-Anweisung so zu ändern, dass das für die Prognose verwendete Miningmodell zusammen mit der zugrunde liegenden Miningstruktur erstellt wird.

So passen Sie die CREATE MINING MODEL-Anweisung an

Kopieren Sie im Abfrage-Editor das generische Beispiel der CREATE MINING MODEL-Anweisung in die leere Abfrage.

Ersetzen Sie Folgendes:

[mining model name]

Durch:

[Forecasting_MIXED]

Ersetzen Sie Folgendes:
```
<key columns>  
```
Durch:
```
[Reporting Date] DATE KEY TIME,  
[Model Region] TEXT KEY  
```
Das TIME KEY Schlüsselwort gibt an, dass die Spalte "ReportingDate" die Zeitschrittwerte enthält, die zum Sortieren der Werte verwendet werden. Zeitschritte können Datums- und Uhrzeitangaben, ganze Zahlen oder ein beliebiger sortierter Datentyp sein, solange die Werte eindeutig sind und die Daten sortiert werden.

Die Schlüsselwörter TEXT und KEY geben an, dass die Spalte "ModelRegion" einen zusätzlichen Serienschlüssel enthält. Sie können nur einen Datenreihenschlüssel haben, und die Werte in der Spalte müssen eindeutig sein.

Ersetzen Sie Folgendes:

< predictable attribute columns> )

Durch:

[Quantity] LONG CONTINUOUS PREDICT,  
[Amount] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT  
)

Ersetzen Sie Folgendes:
```
USING <algorithm name>([parameter list])  
WITH DRILLTHROUGH  
```
Durch:
```
USING Microsoft_Time_Series(AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, FORECAST_METHOD = 'MIXED')  
WITH DRILLTHROUGH  
```
Der Algorithmusparameter AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0,8 gibt an, dass der Algorithmus Zyklen in den Daten erkennen soll. Das Festlegen dieses Werts näher an 1 begünstigt die Ermittlung vieler Muster, kann aber die Verarbeitung verlangsamen.

Der Algorithmusparameter , gibt an, FORECAST_METHODob die Daten mithilfe von ARTXP, ARIMA oder einer Mischung aus beiden analysiert werden sollen.

Geben Sie mit dem Schlüsselwort, WITH DRILLTHROUGH, an, dass Sie nach Abschluss des Modells detaillierte Statistiken in den Quelldaten anzeigen möchten. Sie müssen diese Klausel hinzufügen, wenn Sie das Modell mithilfe des Microsoft Time Series Viewer durchsuchen möchten. Es ist nicht für die Vorhersage erforderlich.

Die vollständige Anweisung sollte nun wie folgt aussehen:
```
CREATE MINING MODEL [Forecasting_MIXED]  
     (  
    [Reporting Date] DATE KEY TIME,  
    [Model Region] TEXT KEY,  
    [Quantity] LONG CONTINUOUS PREDICT,  
    [Amount] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT  
    )  
USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = 0.8, FORECAST_METHOD = 'MIXED')  
WITH DRILLTHROUGH  
```
Klicken Sie im Menü Datei auf Speichern unter DMXQuery1.dmx.
Navigieren Sie im Dialogfeld " Speichern unter " zum entsprechenden Ordner, und benennen Sie die Datei Forecasting_MIXED.dmx.

Ausführen der Abfrage

Der letzte Schritt besteht darin, die Abfrage auszuführen. Nachdem eine Abfrage erstellt und gespeichert wurde, muss sie ausgeführt werden, um das Miningmodell und seine Miningstruktur auf dem Server zu erstellen. Weitere Informationen zum Ausführen von Abfragen im Abfrage-Editor finden Sie im Datenbankmodul-Abfrage-Editor (SQL Server Management Studio).

So führen Sie die Abfrage aus

Klicken Sie im Abfrage-Editor auf der Symbolleiste auf "Ausführen".

Der Status der Abfrage wird auf der Registerkarte "Nachrichten " unten im Abfrage-Editor angezeigt, nachdem die Ausführung der Anweisung abgeschlossen ist. Nachrichten sollten angezeigt werden:
```
Executing the query   
Execution complete  
```
Eine neue Struktur namens Forecasting_MIXED_Structure ist nun auf dem Server vorhanden, zusammen mit dem zugehörigen Miningmodell Forecasting_MIXED.

In der nächsten Lektion werden Sie der Miningstruktur Forecasting_MIXED, die Sie gerade erstellt haben, ein Miningmodell hinzufügen.

Nächste Lektion

Lektion 2: Hinzufügen von Miningmodellen zur Zeitreihen-Miningstruktur

Siehe auch

Miningmodellinhalt für Zeitreihenmodelle (Analysis Services - Data Mining)
Technische Referenz zu Microsoft-Zeitreihenalgorithmus

Last updated on 2017-06-13

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