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데이터 마이닝 마법사 F1 도움말(Analysis Services - 데이터 마이닝)

데이터 마이닝 마법사를 사용하여 새 마이닝 구조 및 선택적으로 연결된 마이닝 모델을 만들 수 있습니다.

  • 마이닝 구조는 해결하려는 비즈니스 문제에 대한 정보를 나타냅니다. 여기에는 특성 및 열에 있는 데이터의 원본에 대한 바인딩을 설명하는 열이 포함됩니다. 관계형 데이터 또는 큐브의 데이터를 기반으로 마이닝 구조를 만들 수 있습니다.

  • 마이닝 모델을 사용하면 패턴을 찾아 마이닝 구조의 데이터를 분석하고 찾은 패턴을 기반으로 예측을 수행할 수 있습니다. 단일 마이닝 구조에서 다른 알고리즘을 기반으로 다른 유형의 마이닝 모델을 만들 수 있습니다.

자세한 내용은 데이터 마이닝 마법사(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.

데이터 마이닝 마법사는 다음 단계로 이루어져 있습니다.

  • 마이닝 모델의 기반으로 사용할 데이터 원본의 유형을 선택합니다.

  • 데이터 마이닝 기술을 선택합니다.

  • 데이터 원본을 지정합니다.

  • 마이닝 모델에 대한 학습 데이터를 선택합니다.

  • 사례 키를 선택합니다.

  • 사례 수준 열에 대한 특성 및 측정값을 식별합니다. OLAP만 해당합니다.

  • 마이닝 모델 열의 사용 방법을 지정하고 중첩 테이블을 추가합니다.

  • 마이닝 모델 열의 내용 및 데이터 형식을 지정합니다.

  • 모델의 학습에 사용되는 데이터를 필터링합니다. OLAP만 해당합니다.

  • 데이터를 학습 집합과 테스트 집합으로 분할합니다.

  • 데이터 마이닝 마법사를 완료합니다.

마이닝 구조와 선택적 마이닝 모델을 만든 후에는 데이터 마이닝 디자이너를 사용하여 해당 속성을 수정할 수 있습니다.

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