Коллеги, добрый день.
В SSAS я совсем новичок, можете подсказать:

Есть таблица с данными за последний год.
Дата, откуда, куда, объём, ещё несколько параметров, стоимость перевозки.

Хочу прогнозировать стоимость перевозки.
В SSAS создал источник данных, создал "Структуру интеллектуального анализа данных" (dmm модель) на деревьях.

Собрал, развернул на сервере.

Теперь не знаю, что делать дальше.

Хочу получить или таблицу с прогнозами (хотя бы на месяц в перёд) - дата, параметры, значение стоимости перевозки и возможную погрешность.
Или же процедуру, в которую можно было бы передать параметры и посмотреть, какую стоимость перевозки и с какой погрешностью будет давать модель завтра/через неделю/через месяц

Можете пожалуйста подсказать, что по этому поводу почитать/посмотреть и в какую сторону вообще копать - что нужно дальше делать после создания модели?
Сейчас совсем непонятны дальнейшие шаги...

vikkivАлександр Бердышев,

посылаешь запрос (DMX/OpenRowSet/OpenQuery) где в каждой строке даны
входные параметры модели (переменные), получаешь ответ где в каждой строке
соответствующий результат оценки по выбранной модели на основе вводных
переменных (т.е. результат функции на основе переменных)

только зачем лезть на кактус мучать систему которой уже больше 15ти лет
и не развивается последние 10 т.е. заброшена (часть SSAS которая Data Mining)?
есть ведь нормальные современные средства прогнозирования стандартные для IT
индустрии (как минимум Python или R) причём для тренированых моделей
SQL Server-у даже не нужно ML Services компонент
т.к. поддержка уже встроена в ядро.

Спасибо за информацию!
Python сейчас тоже изучаю, но с SSAS можно посмотреть результаты за 1-2 дня, а на Python нужно сначала месяц учиться, а потом ещё месяц модели строить.
Python рассматривается как основной вариант реализации в будущем, а SSAS - просто попробовать, даст лучший результат и меньшую погрешность, чем самописный алгоритм, который работает сейчас, или нет.