새 마이닝 구조 만들기

Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services(SSAS)에서 데이터 마이닝 모델을 작성하는 경우 먼저 Business Intelligence Development Studio의 데이터 마이닝 마법사를 사용하여 마이닝 구조를 만들어야 합니다. 마이닝 구조는 마이닝 모델을 생성한 데이터 도메인을 정의합니다.

마이닝 구조는 관계형 데이터 원본이나 OLAP(온라인 분석 처리) 데이터 원본을 기반으로 할 수 있습니다. 관계형 마이닝 구조는 관계형 데이터베이스 시스템에 저장된 데이터를 설명합니다. OLAP 마이닝 구조는 마이닝 구조와 동일한 데이터베이스에 있는 OLAP 큐브를 사용하여 작성됩니다.

참조 항목:데이터베이스 디자인 및 만들기, OLAP(Online Analytical Processing) 작업

데이터 마이닝 마법사는 자동으로 마이닝 구조를 정의하고 이 구조에 초기 마이닝 모델을 추가합니다. 마이닝 구조는 여러 마이닝 모델을 포함할 수 있으므로 데이터 마이닝 디자이너를 사용하여 구조에 다른 마이닝 모델을 추가할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 데이터 마이닝 마법사를 사용하여 새 마이닝 구조를 만드는 방법을 설명합니다.

  • 관계형 마이닝 구조 만들기
  • OLAP 마이닝 구조 만들기

관계형 마이닝 구조 만들기

관계형 마이닝 구조는 OLE DB 데이터 원본을 통해 사용 가능한 모든 데이터를 기반으로 할 수 있습니다. 원본 데이터가 여러 개의 테이블에 포함되어 있는 경우 중첩 테이블을 사용하여 원본 데이터를 단일 사례 테이블로 마법사에 제공할 수 있습니다.

참조 항목:중첩 테이블

데이터 마이닝 마법사는 새 마이닝 모델의 구조를 만들기 위한 다음 단계로 이루어져 있습니다.

  1. 데이터 원본 유형 선택 - 이 경우 관계형 데이터베이스
  2. 알고리즘 선택
  3. 데이터 원본 선택
  4. 사례 테이블 및 중첩 테이블(옵션) 선택
  5. 각 열의 유형 선택 - 예측 가능한 열, 입력 열 또는 키 열
  6. 열 내용 유형 지정
  7. 새 마이닝 구조 및 관련 마이닝 모델 이름 지정 및 저장

마법사의 마지막 페이지에서 필요에 따라 드릴스루를 설정할 수 있습니다. 이 옵션을 설정하면 모델이 처리된 후 알고리즘이 마이닝 모델을 만드는 데 사용하는 데이터를 탐색할 수 있습니다.

참조 항목:데이터 마이닝 알고리즘, 데이터베이스 디자인 및 만들기, 마이닝 모델 열, 마이닝 구조 열, 데이터 형식(데이터 마이닝), 내용 유형(데이터 마이닝)

OLAP 마이닝 구조 만들기

OLAP 큐브에는 상당수의 멤버 및 차원이 포함되는 경우가 많으며 이 경우 큐브에 포함된 패턴을 수동으로 식별하기가 어렵습니다. 그러나 데이터 마이닝 기술을 사용하여 이러한 패턴을 찾은 다음 이러한 패턴에서 얻은 지식을 중요한 비즈니스 결정에 적용할 수 있습니다.

다음 표에서는 일반적인 몇 가지 OLAP 데이터 마이닝 작업을 나열하고 각 작업을 적용할 수 있는 예제 시나리오를 설명하며 각 작업에 사용할 데이터 마이닝 알고리즘을 식별합니다.

작업 예제 시나리오 알고리즘

멤버를 클러스터로 그룹화

고객 멤버 속성, 고객이 구입한 제품, 고객이 지출한 금액을 기준으로 고객 차원을 세그먼트화합니다.

Microsoft 클러스터링 알고리즘

주목할 만한 멤버 또는 비정상적인 멤버 찾기

판매, 수익, 매장 위치 및 매장 크기를 기준으로 Store 차원에서 주목할 만한 매장 또는 비정상적인 매장을 식별합니다.

Microsoft 의사결정 트리 알고리즘

주목할 만한 셀 또는 비정상적인 셀 찾기

일반적인 시간별 경향에 반하는 매장 판매량을 식별합니다.

Microsoft 시계열 알고리즘

데이터 마이닝 마법사를 사용하여 OLAP 마이닝 모델의 초기 구조를 정의할 수 있습니다. 이 마법사는 새 마이닝 모델의 구조를 만들기 위한 다음 프로세스로 이루어져 있습니다.

  1. 데이터 원본 유형 선택 - 이 경우 큐브
  2. 알고리즘 선택
  3. 원본 큐브 차원 선택
  4. 사례 키 선택
  5. 사례 열 선택
  6. 중첩 테이블 선택
  7. 각 열의 사용법 선택 - 예측 가능, 입력 또는 키
  8. 열 내용 유형 지정
  9. 원본 큐브 조각화
  10. 새 마이닝 구조 및 관련 마이닝 모델 이름 지정 및 저장

마법사의 마지막 페이지에서는 다음 옵션을 설정할 수 있습니다.

  • 드릴스루 허용
  • 마이닝 모델 차원 만들기
  • 마이닝 모델 차원을 사용하여 큐브 만들기

드릴스루를 설정하면 모델이 처리된 후 알고리즘이 마이닝 모델을 만드는 데 사용하는 데이터를 탐색할 수 있습니다.

원본 큐브에 새 데이터 마이닝 차원을 만들도록 선택하면 데이터 마이닝 알고리즘이 OLAP 데이터 원본에서 찾는 정보를 포함시킬 수 있습니다. 새 큐브를 만드는 옵션을 선택하면 데이터 마이닝 차원을 포함하는 데이터베이스에 새 큐브가 정의됩니다.

참조 항목:데이터 마이닝 알고리즘, 마이닝 모델 열, 마이닝 구조 열, 데이터 형식(데이터 마이닝), 내용 유형(데이터 마이닝)

참고 항목

개념

마이닝 구조(Analysis Services)
데이터 마이닝 디자이너
데이터 마이닝 마법사
데이터 마이닝 디자이너의 마이닝 모델 관리
데이터 마이닝 디자이너의 마이닝 구조 관리
마이닝 모델에서 열 속성 설정
마이닝 구조에서 열 속성 설정

관련 자료

마이닝 구조 탭 방법 도움말 항목

도움말 및 정보

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