적용 대상:
SQL Server 2019 및 이전 Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
중요합니다
데이터 마이닝은 SQL Server 2017 Analysis Services에서 더 이상 사용되지 않으며 이제 SQL Server 2022 Analysis Services에서 중단되었습니다. 더 이상 사용되지 않고 중단된 기능에 대한 설명서는 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 Analysis Services 이전 버전과의 호환성을 참조하세요.
Analysis Services에서 처리할 때까지 데이터 마이닝 개체는 빈 컨테이너로 유지됩니다. 학습 은 데이터 마이닝 모델 처리를 말합니다.
마이닝 구조 처리: 마이닝 구조는 열 바인딩 및 사용 메타데이터에 정의된 대로 외부 데이터 원본에서 데이터를 가져오고 데이터를 읽습니다. 이 데이터는 전체로 읽은 다음 분석되어 다양한 통계를 추출합니다. Analysis Services는 데이터 마이닝 알고리즘의 분석에 적합한 데이터의 압축 표현을 로컬 캐시에 저장합니다. 모델을 처리한 후 이 캐시를 유지하거나 삭제할 수 있습니다. 기본적으로 캐시는 저장됩니다. 자세한 내용은 마이닝 구조 처리를 참조하세요.
마이닝 모델 처리: 마이닝 모델은 처리되기 전까지 정의만 포함된 채로 비어 있습니다. 마이닝 모델을 처리하려면 마이닝 모델을 기반으로 하는 마이닝 구조가 처리되어야 합니다. 마이닝 모델은 마이닝 구조 캐시에서 데이터를 가져오고 모델에 생성되었을 수 있는 필터를 적용한 다음 알고리즘을 통해 데이터 집합을 전달하여 패턴을 검색합니다. 모델을 처리한 후 모델은 데이터 자체가 아닌 처리 결과만 저장합니다. 자세한 내용은 마이닝 모델 처리를 참조하세요.
다음 다이어그램에서는 Analysis Services가 마이닝 구조 및 마이닝 모델을 처리할 때 데이터가 흐르는 방법을 보여 줍니다.
처리 결과 보기
마이닝 구조를 처리한 후에는 통계 분석을 위해 데이터를 간결하게 표현합니다. 캐시에 여전히 데이터가 있는 경우 다음 방법으로 사용합니다.
모델에 대한 DMX(데이터 마이닝 확장) 쿼리를 만들고 구조체로 드릴스루합니다. 자세한 내용은 SELECT FROM <model>.CASES (DMX)를 참조하세요.
구조를 기준으로 모델을 탐색하고 UI 옵션을 사용해 구조 사례 상세로 이동합니다. 자세한 내용은 마이닝 모델 뷰어 또는 마이닝 모델의 사례 데이터 드릴스루를 참조하세요.
구조 사례에 대한 DMX 쿼리를 만듭니다. 자세한 내용은 SELECT FROM <구조를 참조하세요>. 사례.
마이닝 모델을 처리한 후에는 모델 결과의 분석 및 매핑에서 캐시된 학습 데이터로의 패턴만 있습니다. 모델 콘텐츠라는 용어는 모델 결과를 나타냅니다. 모델 콘텐츠를 찾아보거나 쿼리합니다. 또한 캐시에 모델 및 구조 사례가 있는 경우 쿼리합니다.
모델 콘텐츠는 알고리즘에 따라 달라집니다. 예를 들어 클러스터링 및 의사 결정 트리 모델은 동일한 데이터를 사용하는 경우에도 서로 다른 콘텐츠를 생성합니다. 자세한 내용은 마이닝 모델 콘텐츠(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하세요.
처리 요구 사항
마이닝 모델이 관계형 데이터만 사용하는지 아니면 다차원 데이터 원본을 사용하는지에 따라 처리 요구 사항이 다를 수 있습니다.
관계형 데이터 원본의 경우 학습 데이터를 만들고 해당 데이터에 대한 마이닝 알고리즘을 실행합니다. 차원 및 측정값과 같은 OLAP 개체를 사용하는 마이닝 모델에도 처리된 기본 데이터가 필요합니다. 다차원 개체를 처리하여 마이닝 모델을 채워야 할 수 있습니다.
자세한 내용은 처리 요구 사항 및 고려 사항(데이터 마이닝)을 참조하세요.
또한 참조하십시오
드릴스루 쿼리(데이터 마이닝)
마이닝 구조(Analysis Services - 데이터 마이닝)
마이닝 모델(분석 서비스 - 데이터 마이닝)
논리 아키텍처(Analysis Services - 데이터 마이닝)