SELECT(DMX)
데이터 마이닝 중 다음 태스크에 DMX(데이터 마이닝 확장)의 SELECT 문이 사용됩니다.
기존 마이닝 모델의 내용 탐색
기존 마이닝 모델을 사용하여 예측 만들기
기존 마이닝 모델의 복사본 만들기
마이닝 구조 탐색
이 문의 전체 구문은 복잡하지만 모델과 해당 기본 구조를 찾는 데 사용되는 기본 절을 요약하면 다음과 같습니다.
SELECT [FLATTENED] [TOP <n>] <select list>
FROM <model/structure>[.aspect]
[WHERE <condition expression>]
[ORDER BY <expression>[DESC|ASC]]
FLATTENED
일부 데이터 마이닝 클라이언트에서는 데이터 마이닝 공급자로부터 계층 구조 형식의 결과 집합을 받을 수 없습니다. 해당 클라이언트에서 계층 구조를 처리할 수 없는 경우도 있고 결과를 정규화되지 않은 단일 테이블에 저장해야 하는 경우도 있습니다. 중첩 테이블에서 일반 테이블로 데이터를 변환하려면 쿼리 결과가 일반 형식으로 나오도록 요청해야 합니다.
쿼리 결과를 일반 형식으로 설정하려면 다음 예와 같이 SELECT 구문에 FLATTENED 옵션을 사용합니다.
SELECT FLATTENED <select list> FROM ...
TOP <n> 및 ORDER BY
식을 사용하여 쿼리 결과를 정렬하고 ORDER BY 및 TOP 절을 함께 사용하여 결과의 하위 집합을 반환할 수 있습니다. 이 함수는 응답할 가능성이 높은 사람에게만 결과를 보내도록 메일 대상을 지정하는 시나리오 등에서 유용합니다. 예측 확률을 기준으로 대상 메일 예측 쿼리의 결과를 정렬한 다음 상위 <n>개 결과만 반환할 수 있습니다.
select list
<select list>에는 스칼라 열 참조, 예측 함수 또는 식이 포함될 수 있습니다. 사용 가능한 옵션은 알고리즘과 다음 컨텍스트에 따라 달라집니다.
마이닝 구조를 쿼리하는지 아니면 마이닝 모델을 쿼리하는지 여부
내용을 쿼리하는지 아니면 사례를 쿼리하는지 여부
원본 데이터가 관계형 테이블인지 아니면 큐브인지 여부
예측을 만드는 경우
대부분의 경우 별칭을 사용하거나 select list의 항목을 기반으로 단순 식을 만들 수 있습니다. 예를 들어 다음 예에서는 모델 열의 단순 식을 보여 줍니다.
SELECT [CustomerID], [Last Name] + ', ' + [FirstName] AS FullName
FROM <model>.CASES
다음 예에서는 예측 함수의 결과가 들어 있는 열의 별칭을 만듭니다.
SELECT Predict([Column1], 'Value') as Column1Prediction
FROM MyModel
JOIN <source data query>
WHERE
WHERE 절을 사용하여 쿼리에 의해 반환되는 사례를 제한할 수 있습니다. WHERE 절은 WHERE 식의 열 참조가 SELECT 문의 <select list>에 있는 열 참조와 동일한 의미 체계를 나타내도록 지정하며 부울 식만 반환할 수 있습니다. WHERE 절의 구문은 다음과 같습니다.
WHERE < condition expression >
select list 및 SELECT 문의 WHERE 절은 다음 규칙을 준수해야 합니다.
select list에는 부울 결과를 반환하지 않는 식이 포함되어야 합니다. 식을 수정할 수는 있지만 이 식은 부울이 아닌 결과를 반환해야 합니다.
WHERE 절에는 부울 결과를 반환하는 식이 포함되어야 합니다. 절을 수정할 수는 있지만 이 절은 부울 결과를 반환해야 합니다.
예측
예측을 만들 때 사용할 수 있는 구문에는 두 가지 유형이 있습니다.
첫 번째 예측 유형을 사용하면 실시간 또는 일괄 처리로 복잡한 예측을 만들 수 있습니다.
두 번째 예측 유형은 마이닝 모델에서 예측 가능한 열에 빈 예측 조인을 만들고 가장 가능성이 높은 열 상태를 반환합니다. 이 쿼리 결과는 전적으로 마이닝 모델의 내용을 기준으로 합니다.
다음 구문을 사용하여 SELECT FROM PREDICTION JOIN 문의 원본 쿼리에 select 문을 삽입할 수 있습니다.
SELECT FROM PREDICTION JOIN (<SELECT statement>) AS t, WHERE <SELECT statement>
예측 쿼리를 만드는 방법은 DMX 예측 쿼리의 구조 및 사용법를 참조하십시오.
절 구문
SELECT 문을 사용하여 찾는 방법은 복잡하기 때문에 자세한 구문 요소와 인수는 절로 설명됩니다. 각 절에 대한 자세한 내용을 보려면 다음 항목 중 하나를 클릭하십시오.
SELECT DISTINCT FROM <model >(DMX)
SELECT FROM <model>.CONTENT(DMX)
SELECT FROM <model>.CASES(DMX)
SELECT FROM <model>.SAMPLE_CASES(DMX)
SELECT FROM <model>.DIMENSION_CONTENT(DMX)
SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN(DMX)
참고 항목
참조
DMX(Data Mining Extensions) 데이터 정의 문
DMX(Data Mining Extensions) 데이터 조작 문