DMX(데이터 마이닝 확장) 참조

적용 대상: SQL Server Analysis Services

DMX(데이터 마이닝 확장)는 Microsoft SQL Server Analysis Services에서 데이터 마이닝 모델을 만들고 사용하는 데 사용할 수 있는 언어입니다. DMX를 사용하여 새 데이터 마이닝 모델의 구조를 만들고, 이러한 모델을 학습시키고, 모델을 찾아보고, 관리하고, 예측할 수 있습니다. DMX는 DDL(데이터 정의 언어) 문, DML(데이터 조작 언어) 문, 함수 및 연산자로 구성됩니다.

Microsoft OLE DB for Data Mining 사양

Analysis Services의 데이터 마이닝 기능은 Microsoft OLE DB for Data Mining 사양을 준수하도록 빌드되었습니다.

Microsoft OLE DB for Data Mining 사양은 다음을 정의합니다.

• 데이터 마이닝 모델을 정의하는 정보를 보관하는 구조입니다.

• 데이터 마이닝 모델을 만들고 사용하기 위한 언어입니다.

사양은 데이터 마이닝의 기초를 데이터 마이닝 모델 가상 개체로 정의합니다. 데이터 마이닝 모델 개체는 특정 마이닝 모델에 대해 알려진 모든 것을 캡슐화합니다. 데이터 마이닝 모델 개체는 모델을 설명하는 열, 데이터 형식 및 메타 정보를 사용하여 SQL 테이블처럼 구조화됩니다. 이 구조를 사용하면 SQL의 확장인 DMX 언어를 사용하여 모델을 만들고 작업할 수 있습니다.

자세한 정보:마이닝 구조(Analysis Services - 데이터 마이닝)

DMX 문

DMX 문을 사용하여 데이터 마이닝 모델을 작성, 처리, 삭제, 복사, 검색 및 예측할 수 있습니다. DMX에는 데이터 정의 문과 데이터 조작 문이라는 두 가지 유형의 문이 있습니다. 각 유형의 문을 사용하여 다양한 종류의 작업을 수행할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 DMX 문 작업에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

• 데이터 정의 문

• 데이터 조작 문

• 쿼리 기본 사항

데이터 정의 문

DMX의 데이터 정의 문을 사용하여 새 마이닝 구조 및 모델을 만들고 정의하고, 마이닝 모델 및 마이닝 구조를 가져오고 내보내고, 데이터베이스에서 기존 모델을 삭제합니다. DMX의 데이터 정의 문은 DDL(데이터 정의 언어)의 일부입니다.

DMX에서 데이터 정의 문을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

• CREATE MINING STRUCTURE 문을 사용하여 마이닝 구조를 만들고 ALTER MINING STRUCTURE 문을 사용하여 마이닝 모델을 마이닝 구조에 추가합니다.

• CREATE MINING MODEL 문을 사용하여 빈 데이터 마이닝 모델 개체를 빌드하여 마이닝 모델 및 관련 마이닝 구조를 동시에 만듭니다.

• EXPORT 문을 사용하여 마이닝 모델 및 관련 마이닝 구조를 파일로 내보냅니다 . IMPORT 문을 사용하여 EXPORT 문에서 만든 파일에서 마이닝 모델 및 관련 마이닝 구조를 가져옵니다 .

• SELECT INTO 문을 사용하여 기존 마이닝 모델의 구조를 새 모델에 복사하고 동일한 데이터로 학습시킵니다.

• DROP MINING MODEL 문을 사용하여 데이터베이스에서 마이닝 모델을 완전히 제거합니다. DROP MINING STRUCTURE 문을 사용하여 데이터베이스에서 마이닝 구조 및 관련된 모든 마이닝 모델을 완전히 제거합니다.

DMX 문을 사용하여 수행할 수 있는 데이터 마이닝 작업에 대한 자세한 내용은 DMX(데이터 마이닝 확장) 문 참조를 참조하세요.

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데이터 조작 문

DMX의 데이터 조작 문을 사용하여 기존 마이닝 모델로 작업하고 모델을 검색하고 모델에 대한 예측을 만들 수 있습니다. DMX의 데이터 조작 문은 DML(데이터 조작 언어)의 일부입니다.

DMX에서 데이터 조작 문을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

• INSERT INTO 문을 사용하여 마이닝 모델을 학습시킵니다. 마이닝 모델의 학습을 수행하면 실제 원본 데이터가 데이터 마이닝 모델 개체에 삽입되지 않는 대신에 알고리즘에서 만드는 마이닝 모델을 설명하는 추상화가 수행됩니다. INSERT INTO 문에 대한 원본 쿼리는 원본 데이터 쿼리>에 설명되어 <있습니다.

• SELECT 문을 확장하여 모델 학습 중에 계산되고 원본 데이터의 통계와 같은 데이터 마이닝 모델에 저장된 정보를 찾아봅니다. 다음은 SELECT 문의 기능을 확장하기 위해 포함할 수 있는 절입니다.

  • SELECT DISTINCT FROM <모델 > (DMX)

  • SELECT FROM <모델>. CONTENT(DMX)

  • SELECT FROM <모델>. CASES(DMX)

  • SELECT FROM <모델>. SAMPLE_CASES(DMX)

  • SELECT FROM <모델>. DIMENSION_CONTENT(DMX)

• SELECT 문의 PREDICTION JOIN 절을 사용하여 기존 마이닝 모델을 기반으로 하는 예측을 만듭니다. PREDICTION JOIN 문에 대한 원본 쿼리는 원본 데이터 쿼리에 <설명되어 있습니다>.

• DMX(DELETE) 문을 사용하여 모델 또는 구조체에서 학습된 모든 데이터를 제거합니다.

DMX 문을 사용하여 수행할 수 있는 데이터 마이닝 작업에 대한 자세한 내용은 DMX(데이터 마이닝 확장) 문 참조를 참조하세요.

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DMX 쿼리 기본 사항

SELECT 문은 대부분의 DMX 쿼리에 대한 기초입니다. 이러한 문과 함께 사용하는 절에 따라 마이닝 모델을 찾아보거나 복사하거나 예측할 수 있습니다. 예측 쿼리는 SELECT 형식을 사용하여 기존 마이닝 모델을 기반으로 예측을 만듭니다. 함수는 데이터 마이닝 모델의 기본 기능을 넘어 마이닝 모델을 찾아보고 쿼리하는 기능을 확장합니다.

DMX 함수를 사용하여 모델을 학습하는 동안 검색된 정보를 가져오고 새 정보를 계산할 수 있습니다. 기본 데이터 또는 예측 정확성을 설명하는 통계를 반환하거나 예측에 대한 상세한 설명을 반환하는 등의 여러 가지 용도로 함수를 사용할 수 있습니다.

자세한내용:DMX Select 문, DMX(일반 예측 함수), DMX 예측 쿼리의 구조 및 사용, DMX(데이터 마이닝 확장) 함수 참조 이해

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참고 항목

DMX(데이터 마이닝 확장) 함수 참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 연산자 참조
DMX(Data Mining Extensions) 문 참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 구문 규칙
DMX(데이터 마이닝 확장) 구문 요소
일반 예측 함수(DMX)
DMX 예측 쿼리의 구조 및 사용법
DMX Select 문 이해