3단원: 시계열 구조 및 모델 처리

아티클
03/03/2017

적용 대상: SQL Server 2016 Preview

이 단원에서는 사용 하 여는 INSERT INTO ( DMX ) 시계열 마이닝 구조 및 마이닝 하 여 만든 모델을 처리 하는 문입니다.

마이닝 구조를 처리하면 Analysis Services에서 원본 데이터를 읽은 다음 마이닝 모델을 지원하는 구조를 작성합니다. 처음 마이닝 모델 및 구조를 만들면 해당 마이닝 모델 및 구조를 항상 처리해야 합니다. INSERT INTO를 사용하여 마이닝 구조를 지정하는 경우 이 문은 마이닝 구조 및 연결된 모든 마이닝 모델을 처리합니다.

이미 처리 된 마이닝 구조에 마이닝 모델을 추가할 때 사용할 수 있습니다는 INSERT INTO MINING MODEL 문을 기존 데이터를 사용 하 여 새 마이닝 모델만 처리 합니다.

마이닝 모델을 처리 하는 방법에 대 한 자세한 내용은 참조 처리 요구 사항 및 고려 사항 및 #40, 데이터 마이닝 및 #41;합니다.

INSERT INTO 문

시계열 마이닝 구조와 모든 관련된 마이닝 모델을 학습 하기 위해 사용 하 여는 INSERT INTO ( DMX ) 문입니다. 이 문의 코드는 다음 부분으로 나눌 수 있습니다.

마이닝 구조 식별
마이닝 구조의 열 나열
학습 데이터 정의

다음은의 일반적인 예는 INSERT INTO 문:

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
(  
   <mining structure columns>  
)  
OPENQUERY (<source data definition>)

코드의 첫 번째 줄에서는 학습할 마이닝 구조를 식별합니다.

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

코드의 다음 줄에서는 마이닝 구조에서 정의한 열을 지정합니다. 마이닝 구조의 각 열을 나열해야 하며 각 열을 원본 쿼리 데이터 내에 포함된 열에 매핑해야 합니다.

(  
   <mining structure columns>  
)

코드의 마지막 줄에서는 마이닝 구조의 학습에 사용할 데이터를 정의합니다.

OPENQUERY (<source data definition>)

이 단원에서는 사용 하 여 OPENQUERY 원본 데이터를 정의 합니다. 원본 데이터에서 쿼리를 정의의 다른 방법에 대 한 자세한 내용은 참조 &# 60까지; 원본 데이터 쿼리 >합니다.

단원 태스크

이 단원에서는 다음 태스크를 수행합니다.

Forecasting_MIXED_Structure 마이닝 구조 처리
관련 마이닝 모델 Forecasting_MIXED, Forecasting_ARIMA 및 Forecasting_ARTXP 처리

시계열 마이닝 구조 처리

INSERT INTO를 사용하여 마이닝 구조 및 관련 마이닝 모델을 처리하려면

개체 탐색기, 의 인스턴스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭 Analysis Services, 가리킨 새 쿼리, 를 클릭 하 고 DMX합니다.

비어 있는 새 쿼리가 포함된 쿼리 편집기가 열립니다.

INSERT INTO 문의 일반적인 예를 빈 쿼리에 복사합니다.

다음 내용을

[<mining structure>]

다음 구문으로 바꿉니다.

Forecasting_MIXED_Structure

다음 내용을

<mining structure columns>

다음 구문으로 바꿉니다.

[ReportingDate],  
[ModelRegion]

다음 내용을
```
OPENQUERY
(<source data definition>)  
```
다음 구문으로 바꿉니다.
```
OPENQUERY([Adventure Works DW 2008R2],'SELECT [ReportingDate], [ModelRegion], [Quantity], [Amount]  
FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]')  
```
원본 쿼리 참조는 AdventureWorksDW2012 는 IntermediateTutorial 예제 프로젝트에 정의 된 데이터 원본입니다. 원본 쿼리는 이 데이터 원본을 사용하여 vTimeSeries 뷰에 액세스합니다. 이 뷰에는 마이닝 모델의 학습에 사용할 원본 데이터가 포함되어 있습니다. 이 프로젝트 또는이 뷰에 대해 잘 알고 있지 않다면 참조2 단원: 예측 시나리오 ( 중급 데이터 마이닝 자습서 ) 구축합니다.

이제 전체 문이 다음과 같아야 합니다.
```
INSERT INTO MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
(  
   [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount])  
)  
OPENQUERY(  
[Adventure Works DW 2008R2],  
'SELECT [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount] FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]'  
)   
```
파일 메뉴에서 다른 이름으로 DMXQuery1.dmx 저장을 클릭합니다.
에 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 적절 한 폴더로 이동 하 고 파일 이름을 ProcessForecastingAll.dmx합니다.
도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

쿼리 실행이 끝나면 처리된 마이닝 모델을 사용하여 예측을 만들 수 있습니다. 다음 단원에서는 만들어진 마이닝 모델을 기반으로 여러 예측을 만듭니다.

다음 단원

4단원: DMX를 사용하여 시계열 예측 만들기