Aplicar funções de previsão a um modelo

Aplica-se a: SQL Server 2019 e versões anteriores do Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Para criar uma consulta de previsão no SQL Server Data Mining, primeiro selecione o modelo de mineração no qual a consulta se baseia. Você pode selecionar qualquer modelo de mineração existente no projeto atual.

Depois de selecionar um modelo, adicione uma função de previsão à consulta para obter uma previsão. Você também pode adicionar funções de previsão que retornam estatísticas relacionadas, como a probabilidade do valor previsto ou informações que foram usadas na geração da previsão.

As funções de previsão podem retornar os seguintes tipos de valores:

• O nome do atributo previsível e o valor previsto.

• Estatísticas sobre a distribuição e a variação dos valores previstos.

• A probabilidade de um resultado especificado ou de todos os resultados possíveis.

• As pontuações ou valores superiores ou inferiores.

• Os valores associados a um nó, objeto ou atributo especificado.

O tipo de funções de previsão que estão disponíveis depende do tipo de modelo com o qual você está trabalhando. Por exemplo, as funções de previsão aplicadas a modelos de árvore de decisão podem retornar regras e descrições dos nós. As funções de previsão para modelos de série temporal podem retornar o atraso e outras informações específicas à série temporal.

Para obter uma lista das funções de previsão com suporte para quase todos os tipos de modelo, consulte As Funções gerais de previsão (DMX).

Para obter exemplos de como consultar um tipo específico de modelo de mineração, consulte o tópico de referência de algoritmo em Algoritmos de Mineração de Dados (Analysis Services – Mineração de Dados).

Escolher um modelo de mineração a ser usado para previsão

1. Em SQL Server Management Studio, clique com o botão direito do mouse no modelo e selecione Criar Consulta de Previsão.

   --OU--

   Em SQL Server Data Tools, selecione a guia Previsão do Modelo de Mineração e selecione Selecionar Modelo na tabela Modelo de Mineração.

2. Na caixa de diálogo Selecionar Modelo de Mineração , selecione um modelo de mineração e selecione OK.

   Você pode escolher qualquer modelo no banco de dados atual do SQL Server Analysis Services. Para criar uma consulta usando um modelo em um banco de dados diferente, você deve abrir uma nova janela de consulta no contexto desse banco de dados ou abrir o arquivo de solução que contém esse modelo.

Adicionar funções de previsão a uma consulta

1. No Construtor de Consultas de Previsão, configure os dados de entrada usados para previsão fornecendo valores na caixa de diálogo Entrada de Consulta Singleton ou mapeando o modelo para uma fonte de dados externa.

   Para obter mais informações, consulte Escolher e mapear dados de entrada para uma consulta de previsão.

   Importante

   Você não precisa fornecer entradas para gerar previsões. Quando não há entrada, o algoritmo normalmente retorna o valor previsto mais provável em todas as entradas possíveis.

2. Selecione a coluna Origem e escolha um valor na lista:

   Value	Description
   <nome do modelo>	Selecione esta opção para incluir valores do modelo de mineração na saída. Você só pode adicionar colunas previsíveis. Quando você adiciona uma coluna do modelo, o resultado retornado é a lista não distinta de valores nessa coluna. As colunas que você adiciona com essa opção são incluídas na parte SELECT da instrução DMX resultante.
   Função de previsão	Selecione esta opção para procurar uma lista de funções de previsão. Os valores ou funções selecionados são adicionados à parte SELECT da instrução DMX resultante. A lista de funções de previsão não é filtrada ou restrita pelo tipo de modelo selecionado. Portanto, se você tiver alguma dúvida sobre se a função tem suporte para o tipo de modelo atual, você pode adicionar a função à lista e ver se há um erro. Os itens de lista precedidos por $, como $AdjustedProbability, representam colunas da tabela aninhada que é saída quando você usa a função PredictHistogram. Você pode usar esses atalhos para retornar uma única coluna em vez de uma tabela aninhada.
   Expressão personalizada	Selecione essa opção para digitar uma expressão personalizada e, em seguida, atribuir um alias à saída. A expressão personalizada é adicionada à parte SELECT da consulta de previsão DMX resultante. Essa opção será útil se você quiser adicionar texto para saída com cada linha, chamar funções de VB ou chamar procedimentos armazenados personalizados. Para obter informações sobre como usar as funções VBA e Excel do DMX, consulte as funções do VBA no MDX e na DAX.

3. Depois de adicionar cada função ou expressão, alterne para o modo de exibição DMX para ver como a função é adicionada na instrução DMX.

   Importante

   O Construtor de Consultas de Previsão não valida o DMX até que você selecione Resultados. Às vezes, a expressão gerada pelo construtor de consultas não é uma DMX válida. Causas típicas fazem referência a uma coluna que não está relacionada à coluna previsível ou tentam prever uma coluna em uma tabela aninhada, o que exige uma instrução sub-SELECT. Neste ponto, você pode alternar para o modo de exibição DMX e continuar editando a instrução.

Exemplo: criar uma consulta em um modelo de clustering

1. Se você não tiver um modelo de clustering disponível para criar essa consulta de exemplo, crie o modelo TM_Clustering usando o Tutorial Básico de Mineração de Dados.

2. Em SQL Server Management Studio, clique com o botão direito do mouse no modelo TM_Clustering e selecione Criar Consulta de Previsão.

3. No menu Modelo de Mineração , selecione Singleton Query.

4. Na caixa de diálogo Entrada de Consulta Singleton , defina os seguintes valores como entradas:

   • Gênero = M

   • Distância de deslocamento = 5-10 milhas

5. Na grade de consulta, selecione o modelo de mineração TM_Clustering para Origem e adicione a coluna Comprador de Bicicleta.

6. Para a origem, selecione a Função de Previsão e adicione a função Cluster.

7. Para Origem, selecione Função de Predição, adicione a função PredictSupport e arraste a coluna do modelo Bike Buyer para a caixa Critérios/Argumento. Digite suporte na coluna Alias .

   Copie a expressão que representa a função de previsão e a referência de coluna da caixa Critérios/Argumento .

8. Para a origem, selecione Expressão Personalizada, digite um alias e, em seguida, faça referência à função CEILING do Excel usando a seguinte sintaxe:

   Excel![CEILING](<arguments) as <return type>  
   

   Cole a referência da coluna como argumento da função.

   Por exemplo, a expressão a seguir retorna CEILING do valor de suporte:

   EXCEL!CEILING(PredictSupport([TM_Clustering].[Bike Buyer]),2)  
   

   Digite CEILING na coluna Alias .

9. Selecione Alternar para a exibição de texto de consulta para examinar a instrução DMX que foi gerada e selecione Alternar para a exibição de resultados da consulta para ver as colunas na saída da consulta de previsão.

   A tabela a seguir mostra os resultados esperados:

   Comprador de Bicicletas	$Cluster	APOIO	CEILING
   0	Cluster 8	954	953.948638926372

Para adicionar outras cláusulas em outras partes da instrução, como uma cláusula WHERE, você não pode usar a grade. Você deve alternar para o modo de exibição DMX primeiro.

Consulte também

Consultas de mineração de dados