DMX 예측 쿼리의 구조 및 사용법

적용 대상: SQL Server Analysis Services

Microsoft SQL Server Analysis Services에서 DMX(데이터 마이닝 확장)의 예측 쿼리를 사용하여 마이닝 모델의 결과에 따라 새 데이터 세트의 알 수 없는 열 값을 예측할 수 있습니다.

사용하는 쿼리 유형은 모델에서 가져오려는 정보에 따라 달라집니다. 예를 들어 웹 사이트의 잠재 고객이 자전거 구매자의 가상 사용자에 맞는지 알 수 있도록 간단한 예측을 실시간으로 만들려면 싱글톤 쿼리를 사용합니다. 데이터 원본에 포함되어 있는 사례 집합에서 예측 일괄 처리를 만들려면 일반 예측 쿼리를 사용합니다.

예측 유형

DMX를 사용하여 다음과 같은 유형의 예측을 만들 수 있습니다.

예측 조인
마이닝 모델에 있는 패턴을 기반으로 입력 데이터에 대한 예측을 만드는 데 사용합니다. 이 쿼리 문 뒤에 마이닝 모델 열과 입력 열 간의 조인 조건을 제공하는 ON 절이 와야 합니다.

자연 예측 조인
쿼리를 수행하는 테이블의 열 이름과 정확히 일치하는 마이닝 모델의 열 이름을 기반으로 하는 예측을 만드는 데 사용합니다. 조인 조건은 마이닝 모델 열과 입력 열 간의 일치하는 이름에 따라 자동으로 생성되므로 이 쿼리 문에는 ON 절이 필요하지 않습니다.

빈 예측 조인
입력 데이터를 제공하지 않고도 가장 가능성이 큰 예측을 검색하는 데 사용합니다. 마이닝 모델의 내용만을 기반으로 하는 예측을 반환합니다.

단일 쿼리
쿼리에 데이터를 공급하여 예측을 만드는 데 사용합니다. 이 문을 사용하면 한 가지 사례를 쿼리하여 신속한 결과를 얻을 수 있으므로 매우 유용합니다. 예를 들어 쿼리를 사용하여 여성, 35세 및 결혼한 사람이 자전거를 구입할 가능성이 있는지 여부를 예측할 수 있습니다. 이 쿼리에는 외부 데이터 원본이 필요하지 않습니다.

쿼리 구조

DMX에서 예측 쿼리를 만들려면 다음 요소를 결합하여 사용합니다.

• SELECT [FLATTENED]

• TOP

• FROM<모델>PREDICTION JOIN

• ON

• WHERE

• ORDER BY

예측 쿼리의 SELECT 요소는 결과 집합에 표시될 열과 식을 정의하며 다음 데이터를 포함할 수 있습니다.

• 마이닝 모델에서 PredictOnly 열을 예측하거나 예측합니다.

• 예측을 만드는 데 사용되는 입력 데이터의 모든 열입니다.

• 데이터 열을 반환하는 함수

FROM<모델>PREDICTION JOIN 요소는 예측을 만드는 데 사용할 원본 데이터를 정의합니다. 단일 쿼리의 경우 이 요소는 열에 할당된 일련의 값입니다. 빈 예측 조인의 경우 이 요소는 빈 상태가 됩니다.

ON 요소는 마이닝 모델에 정의된 열을 외부 데이터 세트의 열에 매핑합니다. 빈 예측 조인 쿼리 또는 자연 예측 조인을 만드는 경우 이 요소를 포함할 필요가 없습니다.

WHERE 절을 사용하여 예측 쿼리의 결과를 필터링할 수 있습니다. TOP 또는 ORDER BY 절을 사용하여 가장 가능성이 큰 예측을 선택할 수 있습니다. 이러한 절을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 SELECT(DMX)를 참조하세요.

예측 문의 구문에 대한 자세한 내용은 SELECT FROM <DMX(MODEL> PREDICTION JOIN) 및 SELECT FROM <모델> (DMX)을 참조하세요.

참고 항목

DMX(데이터 마이닝 확장) 참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 함수 참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 연산자 참조
DMX(Data Mining Extensions) 문 참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 구문 규칙
DMX(데이터 마이닝 확장) 구문 요소
일반 예측 함수(DMX)
DMX Select 문 이해