마이닝 구조(Analysis Services)
Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services(SSAS)의 데이터 마이닝과 관련된 여러 가지 개체가 있습니다. 사용되는 두 가지 주 개체는 다음과 같습니다.
- 데이터 마이닝 구조
- 데이터 마이닝 모델
데이터 마이닝에 필요한 다른 개체는 마이닝 구조 열 및 마이닝 모델 열입니다. 이러한 개체에 대한 자세한 내용은 마이닝 구조 열 및 마이닝 모델 열을 참조하십시오.
데이터 마이닝 구조
마이닝 구조는 마이닝 모델이 생성된 데이터 도메인을 정의하는 데이터 구조입니다. 단일 마이닝 구조는 같은 도메인을 공유하는 여러 개의 마이닝 모델을 포함할 수 있습니다.
마이닝 구조의 빌드 블록은 데이터 원본에 포함된 데이터를 설명하는 마이닝 구조 열입니다. 이러한 열에는 데이터 형식, 내용 유형, 데이터 배포 방법 등의 정보가 포함됩니다.
마이닝 구조는 중첩 테이블을 포함할 수도 있습니다. 중첩 테이블은 사례 엔터티 및 관련 특성 간의 일대다 관계를 나타냅니다. 예를 들어 고객을 설명하는 정보가 한 테이블에 있고 이 고객의 구매 내용이 다른 테이블에 있으면 중첩 테이블을 사용하여 정보를 단일 사례로 결합할 수 있습니다. 고객 식별자는 엔터티이고 구매 내용은 관련 특성입니다. 중첩 테이블 사용 시기에 대한 자세한 내용은 중첩 테이블을 참조하십시오.
마이닝 구조는 특정 마이닝 모델의 열 사용 방법이나 모델 작성 시 사용되는 알고리즘 유형에 대한 정보를 포함하지 않습니다. 이 정보는 마이닝 모델에서 정의됩니다.
데이터 마이닝 모델
데이터 마이닝 모델은 마이닝 구조가 나타나는 데이터에 마이닝 모델 알고리즘을 적용합니다. 마이닝 구조와 마찬가지로 마이닝 모델에는 열이 포함됩니다. 마이닝 모델은 마이닝 구조 내에 포함되며 마이닝 구조에서 정의한 속성의 모든 값을 상속받습니다. 모델은 마이닝 구조에 포함된 모든 열이나 이 열의 하위 집합을 사용할 수 있습니다.
마이닝 모델에는 마이닝 구조에 정의된 매개 변수 외에도 Algorithm 및 Usage 속성이 있습니다. algorithm 매개 변수는 마이닝 모델에 정의되고 usage 매개 변수는 마이닝 모델 열에 정의됩니다. 다음 표에서는 이러한 매개 변수에 대해 설명합니다.
- algorithm
모델 생성 시 사용되는 알고리즘을 정의하는 모델 속성입니다.
- usage
모델의 열 사용 방법을 정의하는 모델 열 속성입니다. 입력 열, 키 열 또는 예측 가능한 열을 정의할 수 있습니다.
데이터 마이닝 모델은 처리되기 전까지는 단순히 빈 개체입니다. 모델을 처리하면 구조에서 정의된 데이터가 알고리즘을 통해 전달됩니다. 알고리즘은 데이터 내의 규칙과 패턴을 식별한 다음 이러한 규칙과 패턴을 사용하여 모델을 채웁니다. 알고리즘을 사용하여 마이닝 모델을 만드는 방법은 데이터 마이닝 알고리즘을 참조하십시오.
모델을 처리한 후 Business Intelligence Development Studio 및 SQL Server Management Studio에 제공된 사용자 지정 뷰어를 사용하거나 모델 쿼리를 통해 예측을 수행하여 모델을 탐색할 수 있습니다. Analysis Services의 사용자 지정 뷰어에 대한 자세한 내용은 데이터 마이닝 모델 보기를 참조하십시오.
동일한 구조를 기반으로 하는 여러 개의 모델을 만들 수 있습니다. 동일한 구조에서 작성된 모든 모델은 같은 데이터 원본을 사용해야 합니다. 그러나 사용되는 구조의 열, 열 사용 방법, 각 모델 생성 시 사용되는 알고리즘 유형, 각 알고리즘에 대한 매개 변수 설정은 모델마다 다를 수 있습니다. 예를 들어 각각 구조의 서로 다른 열을 포함하고 있으며 각기 다른 비즈니스 작업을 수행하는 데 사용되는 별도의 의사결정 트리와 클러스터링 모델을 작성할 수 있습니다.
참고 항목
작업
방법: 기존 마이닝 구조에 마이닝 모델 추가
방법: 새 관계형 마이닝 구조 만들기
방법: 마이닝 모델 처리
개념
Analysis Services 개체
데이터 마이닝 개념
마이닝 모델 열
관련 자료
Building Data Mining Models
마이닝 구조 열