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시계열 예측 DMX 자습서

이 자습서에서는 시계열 마이닝 구조 및 3개의 사용자 지정 시계열 마이닝 모델을 만든 다음 이러한 모델을 사용하여 예측을 수행하는 방법에 대해 설명합니다.

마이닝 모델은 가상 회사인 Adventure Works Cycles의 데이터를 저장하는 AdventureWorksDW2008R2 예제 데이터베이스에 포함된 데이터를 기반으로 합니다. Adventure Works Cycles는 대규모의 다국적 제조 회사입니다.

Adventure Works Cycles는 예상 매출을 생성하는 데이터 마이닝을 사용하기로 결정했습니다. 이미 몇 가지 지역 예측 모델을 작성했습니다. 자세한 내용은 2단원: 예측 시나리오 구축(중급 데이터 마이닝 자습서)을 참조하십시오. 그러나 영업부는 정기적으로 데이터 마이닝 모델을 새 매출 데이터로 업데이트해야 합니다. 또한 다른 예상을 제공할 모델을 사용자 지정해야 합니다.

Microsoft SQL Server Analysis Services에서는 이러한 태스크를 완료하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 도구를 제공합니다.

  • DMX(Data Mining Extensions) 쿼리 언어

  • Microsoft 시계열 알고리즘

  • SQL Server Management Studio의 쿼리 편집기

Microsoft 시계열 알고리즘은 시간 관련 데이터 예측에 사용할 수 있는 모델을 만듭니다. DMX(Data Mining Extensions)는 마이닝 모델 및 예측 쿼리를 만들 때 사용할 수 있는 Analysis Services에서 제공하는 쿼리 언어입니다.

이 자습서에서는 사용자가 Analysis Services에서 마이닝 모델을 만드는 데 사용하는 개체를 잘 알고 있다고 가정합니다. 이전에 DMX를 사용하여 마이닝 구조 또는 마이닝 모델을 만든 적이 없는 경우에는 Bike Buyer DMX 자습서를 참조하십시오.

이 자습서는 다음 단원으로 이루어져 있습니다.

1단원: 시계열 마이닝 모델 및 마이닝 구조 만들기

이 단원에서는 CREATE MINING MODEL 문을 사용하여 새 예측 모델 및 이와 관련된 마이닝 모델을 추가하는 방법에 대해 설명합니다.

2단원: 시계열 마이닝 구조에 마이닝 모델 추가

이 단원에서는 ALTER MINING STRUCTURE 문을 사용하여 시계열 구조에 새 마이닝 모델을 추가하는 방법에 대해 설명합니다. 시계열 분석에 사용된 알고리즘을 사용자 지정하는 방법에 대해서도 설명합니다.

3단원: 시계열 구조 및 모델 처리

이 단원에서는 INSERT INTO 문을 사용하고 AdventureWorksDW2008R2 데이터베이스의 데이터로 구조를 채워서 모델을 학습하는 방법에 대해 설명합니다.

4단원: DMX를 사용하여 시계열 예측 만들기

이 단원에서는 시계열 예측을 만드는 방법에 대해 설명합니다.

5단원: 시계열 모델 확장

이 단원에서는 EXTEND_MODEL_CASES 매개 변수를 사용하여 예측할 때 새 데이터로 모델을 업데이트하는 방법에 대해 설명합니다.

이 자습서를 사용하려면 먼저 다음을 설치해야 합니다.

  • Microsoft SQL Server 

  • Microsoft SQL Server Analysis Services 

  • AdventureWorksDW2008R2 데이터베이스

보안을 위해 예제 데이터베이스는 기본적으로 설치되지 않습니다. Microsoft SQL Server의 공식 예제 데이터베이스를 설치하려면 http://www.CodePlex.com/MSFTDBProdSamples 또는 Microsoft SQL Server Samples and Community Projects 홈 페이지의 Microsoft SQL Server Product Samples 섹션으로 이동하여 Databases, Releases 탭을 차례로 클릭한 다음 원하는 데이터베이스를 선택합니다.

참고참고

자습서를 검토할 때는 문서 뷰어 도구 모음에 다음 항목 단추 및 이전 항목 단추를 추가하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 도움말에 다음 및 이전 단추 추가를 참조하십시오.

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