단일 사례에 대한 예측을 만들려는 경우 싱글톤 쿼리가 유용합니다. 싱글톤 쿼리에 대한 자세한 내용은 데이터 마이닝 쿼리를 참조하세요.
데이터 마이닝 디자이너의 마이닝 모델 예측 탭에서 다양한 유형의 쿼리를 만들 수 있습니다. 디자이너를 사용하거나 DMX(데이터 마이닝 확장) 문을 입력하여 쿼리를 만들 수 있습니다. 디자이너로 시작하고 DMX 문을 변경하거나 WHERE 또는 ORDER BY 절을 추가하여 만드는 쿼리를 수정할 수도 있습니다.
쿼리 디자인 보기와 쿼리 텍스트 보기 간에 전환하려면 도구 모음에서 첫 번째 단추를 클릭합니다. 쿼리 텍스트 보기에 있는 경우 예측 쿼리 작성기가 만드는 DMX 코드를 볼 수 있습니다. 쿼리를 실행하고, 쿼리를 수정하고, 수정된 쿼리를 실행할 수도 있습니다. 그러나 쿼리 디자인 뷰로 다시 전환하면 수정된 쿼리가 유지되지 않습니다.
다음 코드에서는 대상 메일링 모델 TM_Decision_Tree 대한 단일 쿼리의 예를 보여 드립니다.
SELECT [Bike Buyer], PredictProbability([Bike Buyer]) as ProbableBuyer
FROM [TM_Decision_Tree]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT '2' AS [Number Children At Home], '45' as [Age])
AS [t]
다음 단계에서는 이 예측 쿼리를 만드는 방법을 설명합니다.
데이터 마이닝 디자이너를 사용하여 싱글톤 쿼리를 만들려면
데이터 마이닝 디자이너에서 마이닝 모델 예측 탭을 클릭합니다.
마이닝 모델 테이블에서 모델 선택을 클릭합니다.
마이닝 모델 선택 대화 상자가 열리고 현재 프로젝트에 있는 모든 마이닝 구조가 표시됩니다.
예측을 만드는 데 사용할 모델을 선택합니다.
예를 들어 이 항목의 시작 부분에 표시된 샘플 코드를 만들려면 TM_Decision_Tree 선택한 다음 확인을 클릭합니다.
마이닝 모델 예측 탭의 도구 모음에서 Singleton 쿼리를 클릭합니다.
단일 쿼리 입력 테이블이 탭에 나타나고 열이 마이닝 모델 테이블의 열에 자동으로 매핑됩니다.
단일 쿼리 입력 테이블의 값 열에서 값을 선택하여 예측을 만들려는 사례를 설명합니다.
예를 들어 집에서 숫자 자식에 대해 2를 선택한 다음 나이를 입력합니다
45.마이닝 모델 테이블에서 탭 아래쪽의 원본 열로 예측 가능한 열을 끌어옵니다. 필요에 따라 열의 별칭을 입력할 수 있습니다.
예를 들어 Bike Buyer 를 원본 열로 끌어옵니다.
원본 열의 드롭다운 목록에서 예측 함수 또는 사용자 지정 식을 선택하여 쿼리에 함수를 추가합니다.
예를 들어 예측 함수를 클릭하고 PredictProbability를 선택합니다.
PredictProbability 행에서 조건/인수를 클릭하고 예측할 열의 이름과 예측할 특정 값을 선택적으로 입력합니다.
예를 들어
[Bike Buyer], 1을(를) 입력합니다.PredictProbability 행에서 별칭 상자를 클릭하고 새 열을 참조할 이름을 입력합니다.
예를 들어
ProbableBuyer을(를) 입력합니다.마이닝 모델 예측 탭의 도구 모음에서 쿼리 결과 보기로 전환을 클릭합니다.
쿼리 결과를 표시하는 새 화면이 열립니다. 방금 만든 DMX 문을 보려면 SQL을 클릭합니다.