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DMX 예측 쿼리의 구조 및 사용법

Microsoft SQL Server Analysis Services에서는 마이닝 모델 결과를 기준으로 DMX(Data Mining Extensions)의 예측 쿼리를 사용하여 새 데이터 집합에서 알 수 없는 열 값을 예측할 수 있습니다.

사용하는 쿼리 유형은 모델로부터 얻으려는 정보에 따라 다릅니다. 웹 사이트를 방문하는 고객에게서 자전거 구매 가능성이 있는지 파악하는 경우처럼 간단한 예측을 실시간으로 만들려는 경우에는 단일 쿼리를 사용합니다. 데이터 원본에 포함되어 있는 사례 집합에서 예측 일괄 처리를 만들려면 일반 예측 쿼리를 사용합니다.

DMX를 사용하여 다음과 같은 예측 유형을 만들 수 있습니다.

예측 조인

마이닝 모델에 있는 패턴을 기준으로 입력 데이터에 대한 예측을 만드는 데 사용합니다. 이 쿼리 문 다음에는 마이닝 모델 열과 입력 열 간에 조인 조건을 제공하는 ON 절이 와야 합니다.

자연 예측 조인

쿼리를 실행할 테이블의 열 이름과 정확히 일치하는 마이닝 모델의 열 이름을 기준으로 예측을 만드는 데 사용합니다. 마이닝 모델 열과 입력 열 간의 일치하는 이름을 기준으로 조인 조건이 자동으로 생성되기 때문에 이 쿼리 문에는 ON 절이 필요하지 않습니다.

빈 예측 조인

입력 데이터를 제공할 필요 없이 가장 가능성이 높은 예측을 찾는 데 사용합니다. 마이닝 모델의 내용만을 기준으로 예측을 반환합니다.

단일 쿼리

쿼리에 데이터를 제공하여 예측을 만드는 데 사용합니다. 이 문을 사용하면 한 가지 사례를 쿼리하여 신속한 결과를 얻을 수 있으므로 매우 유용합니다. 예를 들어 35세 기혼 여성의 자전거 구매 가능성을 예측하는 쿼리를 사용할 수 있습니다. 이 쿼리에는 외부 데이터 원본이 필요하지 않습니다.

DMX에서 예측 쿼리를 만들려면 다음 요소를 결합하여 사용합니다.

  • SELECT [FLATTENED]

  • TOP

  • FROM <model> PREDICTION JOIN

  • ON

  • WHERE

  • ORDER BY

예측 쿼리의 SELECT 요소는 결과 집합에 표시되는 열과 식을 정의하며 다음 데이터를 포함할 수 있습니다.

  • 마이닝 모델의 Predict 또는 PredictOnly

  • 예측을 만드는 데 사용하는 입력 데이터의 열

  • 데이터 열을 반환하는 함수

FROM <model> PREDICTION JOIN 요소는 예측을 만드는 데 사용하는 원본 데이터를 정의합니다. 단일 쿼리의 경우 이 요소는 열에 할당된 일련의 값입니다. 빈 예측 조인의 경우 이 요소는 빈 상태가 됩니다.

ON 요소는 마이닝 모델에 정의된 열을 외부 데이터 집합의 열에 매핑합니다. 빈 예측 조인 쿼리나 자연 예측 조인을 만드는 경우에는 이 요소를 포함하지 않아도 됩니다.

WHERE 절을 사용하여 예측 쿼리 결과를 필터링할 수 있습니다. TOP 또는 ORDER BY 절을 사용하여 가능성이 가장 높은 예측을 선택할 수 있습니다. 이 절을 사용하는 방법은 SELECT(DMX)를 참조하십시오.

예측 문의 구문에 대한 자세한 내용은 SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN(DMX)SELECT FROM <model>(DMX)을 참조하십시오.

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