2단원: 시계열 마이닝 구조에 마이닝 모델 추가

 

적용 대상: SQL Server 2016 Preview

이 단원에서는 방금 만든 마이닝 구조에 새 마이닝 모델을 추가 합니다 1 단원: 시계열 마이닝 모델 및 마이닝 구조 만들기합니다.

ALTER MINING STRUCTURE 문

기존 마이닝 구조에 새 마이닝 모델을 추가 하기 위해 사용 하 여 ALTER MINING STRUCTURE ( DMX ) 문. 이 문의 코드는 다음 부분으로 나눌 수 있습니다.

  • 마이닝 구조 식별

  • 마이닝 모델 이름 지정

  • 키 열 정의

  • 예측 가능한 열 정의

  • 알고리즘 및 매개 변수 변경 내용 지정

다음은 ALTER MINING STRUCTURE 문의 일반적인 예입니다.

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
ADD MINING MODEL [<mining model name>]  
   ([<key columns>],  
    <mining model columns>  
   )  
USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])  
[WITH DRILLTHROUGH]  

코드의 첫 번째 줄에서는 마이닝 모델을 추가할 기존 마이닝 구조를 식별합니다.

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  

코드의 다음 줄에서는 마이닝 구조에 추가할 마이닝 모델의 이름을 지정합니다.

ADD MINING MODEL [<mining model name>]  

DMX에서 개체 이름을 지정 하는 방법에 대 한 정보를 참조 하십시오. 식별자 ( DMX )합니다.

코드의 다음 줄에서는 마이닝 모델에서 사용할 마이닝 구조의 열을 정의합니다.

[<key columns>],  
<mining model columns>  

마이닝 구조에 이미 있는 열만 사용할 수 있으며 목록의 첫 번째 열은 마이닝 구조의 키 열이어야 합니다.

코드의 다음 줄에서는 마이닝 모델을 생성하는 마이닝 알고리즘 및 이 알고리즘에 설정할 수 있는 알고리즘 매개 변수를 정의하고 마이닝 모델에서 드릴다운하여 학습 사례의 세부 데이터를 볼 수 있는지 여부를 지정합니다.

USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])  
WITH DRILLTHROUGH  

조정할 수 있는 알고리즘 매개 변수에 대 한 자세한 내용은 참조 Microsoft 시계열 알고리즘 기술 참조합니다.

다음 구문을 사용하여 마이닝 모델의 열이 예측에 사용되도록 지정할 수 있습니다.

<mining model column> PREDICT  

단원 태스크

이 단원에서는 다음 태스크를 수행합니다.

  • 구조에 새 시계열 마이닝 모델을 추가합니다.

  • 다른 분석 및 예측 방법을 사용하도록 알고리즘 매개 변수를 변경합니다.

구조에 ARIMA 시계열 모델 추가

첫 번째 단계는 기존 구조에 새 예측 마이닝 모델을 추가하는 것입니다. 기본적으로 Microsoft 시계열 알고리즘은 ARIMA와 ARTXP라는 두 알고리즘을 사용하고 결과를 혼합하여 시계열 마이닝 모델을 만듭니다. 그러나 사용할 단일 알고리즘을 지정하거나 정확한 알고리즘의 혼합을 지정할 수 있습니다. 이 단계에서는 ARIMA 알고리즘만 사용하는 새 모델을 추가합니다. 이 알고리즘은 장기 예측에 대해 최적화되어 있습니다.

ARIMA 시계열 마이닝 모델을 추가하려면

  1. 개체 탐색기, 의 인스턴스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭 Analysis Services, 가리킨 새 쿼리, 클릭 하 고 DMX 를 쿼리 편집기와 비어 있는 새 쿼리를 엽니다.

  2. ALTER MINING STRUCTURE 문의 일반적인 예를 빈 쿼리에 복사합니다.

  3. 다음 내용을

    <mining structure name>   
    

    다음 구문으로 바꿉니다.

    [Forecasting_MIXED_Structure]  
    
  4. 다음 내용을

    <mining model name>   
    

    다음 구문으로 바꿉니다.

    Forecasting_ARIMA  
    
  5. 다음 내용을

    <key columns>,  
    

    다음 구문으로 바꿉니다.

    [ReportingDate],  
    [ModelRegion]  
    

    CREATE MINING MODEL 문에 제공한 날짜 유형 또는 내용 유형 정보는 이미 마이닝 구조에 저장되어 있으므로 이러한 정보를 반복하지 않아도 됩니다.

  6. 다음 내용을

    <mining model columns>  
    

    다음 구문으로 바꿉니다.

    ([Quantity] PREDICT,  
    [Amount] PREDICT  
    )  
    
  7. 다음 내용을

    USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])   
    [WITH DRILLTHROUGH]  
    

    다음 구문으로 바꿉니다.

    USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARIMA')  
    WITH DRILLTHROUGH  
    

    이제 결과 문이 다음과 같아야 합니다.

    ALTER MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
    ADD MINING MODEL [Forecasting_ARIMA]  
       (  
       ([ReportingDate],  
        [ModelRegion],  
        ([Quantity] PREDICT,  
        [Amount] PREDICT  
       )   
    USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARIMA')  
    WITH DRILLTHROUGH  
    
  8. 파일 메뉴에서 다른 이름으로 DMXQuery1.dmx 저장을 클릭합니다.

  9. 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 적절 한 폴더로 이동 하 고 파일 이름을 Forecasting_ARIMA.dmx합니다.

  10. 도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

구조에 ARTXP 시계열 모델 추가

ARTXP 알고리즘은 SQL Server 2005의 기본 시계열 알고리즘으로, 단기 예측에 대해 최적화되어 있습니다. 모든 세 시계열 알고리즘을 사용하여 예측을 비교하기 위해 ARTXP 알고리즘을 기반으로 하는 모델을 하나 더 추가합니다.

ARTXP 시계열 마이닝 모델을 추가하려면

  1. 다음 코드를 빈 쿼리 창에 복사합니다.

    새 마이닝 모델의 이름과 FORECAST_METHOD 매개 변수의 값을 제외한 나머지는 변경할 필요가 없습니다.

    ALTER MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
    ADD MINING MODEL [Forecasting_ARTXP]  
       (  
       ([ReportingDate],  
        [ModelRegion],  
        ([Quantity] PREDICT,  
        [Amount] PREDICT  
       )   
    USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARTXP')  
    WITH DRILLTHROUGH  
    
  2. 파일 메뉴에서 다른 이름으로 DMXQuery1.dmx 저장을 클릭합니다.

  3. 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 적절 한 폴더로 이동 하 고 파일 이름을 Forecasting_ARTXP.dmx합니다.

  4. 도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

다음 단원에서는 모든 모델과 마이닝 구조를 처리합니다.

다음 단원

3단원: 시계열 구조 및 모델 처리

관련 항목:

Microsoft 시계열 알고리즘
Microsoft 시계열 알고리즘 기술 참조