범주 검색 비디오 자습서(데이터 마이닝 테이블 분석 도구)

안녕하세요, 메리 브레넌입니다. 저는 Microsoft SQL Server의 테크니컬 라이터입니다.

범주 검색 도구에서는 Microsoft 클러스터링 알고리즘을 사용하여 비슷한 특징이 있는 테이블의 행을 자동으로 찾습니다.

도구가 종료되면 발견된 범주가 나열된 보고서가 만들어지고 구별되는 특징이 표시됩니다. 기본적으로 데이터의 각 행에 대해 제안된 범주가 포함된 새 열이 데이터 테이블에 추가됩니다. 그러면 범주를 검토하고 이름을 바꿀 수 있습니다.

우선 테이블 분석 도구 샘플(Table Analysis Tools Sample) 워크시트의 복사본을 만듭니다.

범주 검색 도구를 사용하면 원래 데이터 테이블에 새 열이 만들어집니다. 이후에 데이터 마이닝 작업을 수행하면 이 열로 인해 결과가 달라질 수 있습니다. 이러한 문제가 방지되도록 먼저 워크시트의 복사본을 만들겠습니다.

1. 테이블 분석 도구 샘플(Table Analysis Tools Sample) 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 **이동/복사(Move or Copy)**를 선택합니다.
2. **복사본 만들기(Create a copy)**를 선택합니다.
3. **테이블 분석 도구 샘플(Table Analysis Tools Sample)**을 강조 표시하여 원본 앞에 복사본을 놓습니다.
4. **확인(OK)**을 클릭합니다.
5. 테이블 분석 도구 샘플 (2)(Table Analysis Tools Sample (2)) 탭을 선택하고 테이블 안을 아무 곳이나 클릭하여 테이블 분석 도구를 활성화합니다.
6. 테이블 도구(Table Tools) 메뉴에서 분석(Analyze) 탭을 선택하여 테이블 분석 도구(Table Analysis Tools) 리본을 엽니다.
7. **범주 검색(Detect Categories)**을 클릭하여 마법사를 시작합니다.
8. 마법사 대화 상자에서 분석에 사용할 열을 지정합니다. 사용자 이름이나 레코드 ID 같이 값이 고유한 열은 분석에 유용하지 않으므로 선택을 취소할 수 있습니다. ID는 자동으로 선택이 취소됩니다. 다른 항목은 모두 선택된 상태로 둡니다.
9. 만들 수 있는 최대 범주 수도 지정할 수 있습니다. 기본적으로 도구에서는 발견되는 만큼 범주를 자동으로 만듭니다. 여기에서는 기본 설정을 그대로 사용하겠습니다.
10. 원래 Excel 테이블에 범주 열 추가(Append a Category column to the original Excel table) 옵션을 선택합니다.
11. **실행(Run)**을 클릭합니다.

범주 목록과 해당 특징이 포함된 범주 보고서라는 새 워크시트가 만들어집니다.

**범주 보고서(Categories Report)**에는 테이블 두 개와 범주 프로필(Category Profiles) 차트가 있습니다. 이런 결과를 살펴 보면 고객에 대해 연구하는 데 도움이 되는 데이터의 패턴을 파악할 수 있습니다.

첫 번째 테이블에는 임시 이름별 새 범주가 나열되고 해당 범주로 분류된 원래 데이터의 행 수가 표시됩니다.

두 번째 테이블 **범주 특징(Category Characteristics)**에는 범주에서 발견된 유사성에 대한 정보가 표시됩니다. 범주(Category) 열의 위쪽에 있는 필터(Filter) 단추를 클릭하여 다른 범주의 특징을 봅니다.

상대적 중요도(Relative importance) 음영 표시줄은 특성과 값 쌍이 구별되는 요인으로 얼마나 중요한지를 나타냅니다. 줄이 길수록 이 특성이 이 범주를 대표할 가능성이 높아집니다.

이 예제에서 **범주 1(Category 1)**은 소득 수준이 낮고 통근 거리가 짧은 유럽 고객으로 구성되어 있다는 것을 알 수 있습니다. 이 정보를 참조하여 **범주 1(Category 1)**에 보다 의미 있는 이름을 지정해 보도록 하겠습니다.

1. 첫 번째 테이블에서 **범주 1(Category 1)**을 두 번 클릭하여 선택합니다.
2. 유럽 저소득 짧은 통근 거리를 입력합니다.
3. 그런 다음 열을 넓혀 전체 레이블을 표시합니다.

새 범주 레이블은 다른 차트와 원본 데이터 워크시트의 범주 할당 열에 즉시 전파됩니다. 그러나 범주 프로필(Category Profiles) 차트에서는 업데이트되지 않습니다.

페이지의 아래쪽에 있는 범주 프로필(Category Profiles) 차트는 고급 검색 기능을 제공하는 대화형 도구입니다.

차트의 아무 곳이나 클릭하면 피벗 테이블 차트 컨트롤이 표시되고 여기에서 필드를 대화형으로 필터링하고 다시 정렬할 수 있습니다.

Excel 메뉴 리본에는 차트의 형식을 다시 지정하고 데이터를 다시 정렬, 병합 및 조작하는 다양한 옵션이 포함된 피벗 차트 도구(PivotChart Tools) 탭도 표시됩니다.

이제 수행할 작업은 차트를 업데이트하여 새 범주 이름을 표시해 보겠습니다.

차트 바깥쪽을 클릭하고 Ctrl+Alt+F5를 누르면 새 레이블이 표시됩니다. 위 테이블에서 또는 피벗 테이블 컨트롤을 사용하여 변경할 때마다 Ctrl+Alt+F5를 눌러 차트를 업데이트해야 합니다.

차트를 보면 **범주 3(Category 3)**이 나이가 매우 어린 고객으로 구성된 것을 확인할 수 있습니다. 파랑 막대는 매우 낮음(Very Low) 연령을 나타내고 빨강의 은색은 낮음(Low) 연령을 나타냅니다.

다른 열을 살펴 보겠습니다.

1. **피벗 테이블 필드 목록(PivotTable Field List)**에서 **열(Column)**을 선택합니다.
2. **연령(Age)**을 제거하고 **지역(Region)**을 추가합니다.
3. **확인(OK)**을 클릭합니다.
4. 범주 1 **유럽 저소득 짧은 통근 거리(European Low-Income Short-Commute)**의 오른쪽에 유럽 고객의 높은 백분율이 표시됩니다.

이 차트에서 수행할 수 있는 작업은 매우 다양합니다. 피벗 테이블 사용에 대한 자세한 내용은 앞에서 제공한 링크를 참조하십시오.

다시 데이터로 돌아가겠습니다.

1. 테이블 분석 도구 샘플 (2)(Table Analysis Tools Sample (2)) 탭을 클릭합니다. 새 열의 오른쪽에 **범주(Category)**에 대한 모든 항목이 나타납니다. 이제 범주별로 데이터를 정렬하고 필터링할 수 있습니다.
2. 범주(Category) 드롭다운의 **텍스트 필터(Text Filters)**에서 유럽 저소득 짧은 통근 거리(Eur Low-Income, Short Commute) 옆에 확인 표시를 합니다.
3. **확인(OK)**을 클릭합니다.
4. 이제 데이터가 범주별로 정렬되고 필터링되었습니다.