Microsoft SQL Server Analysis Services를 사용하여 데이터 마이닝 솔루션을 만든 후에는 데이터 마이닝 모델에 대한 쿼리를 만들어 추세를 예측하고, 데이터의 패턴을 검색하고, 마이닝 모델의 정확도를 측정할 수 있습니다.
다음 목록의 단계별 자습서는 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 Analysis Services를 사용하여 데이터 마이닝 쿼리를 빌드하고 실행하는 방법을 알아봅니다.
이 섹션 안에
-
이 자습서에서는 DMX(데이터 마이닝 확장) 언어를 사용하여 새 마이닝 구조 및 마이닝 모델을 만드는 방법을 안내하고 DMX 예측 쿼리를 만드는 방법을 설명합니다.
-
이 자습서에서는 고객이 함께 구매하는 제품 간의 연결을 찾는 일반적인 시장 바구니 시나리오를 사용합니다. 이 자습서에서는 마이닝 구조를 만들 때 중첩 테이블을 사용하는 방법도 보여 줍니다. 이 구조를 기반으로 모델을 빌드하고 학습한 다음 DMX를 사용하여 예측을 만듭니다.
-
이 자습서에서는 DMX(CREATE MODEL) 문의 사용을 설명하는 예측 모델을 만듭니다. 그런 다음 관련 모델을 추가하고 Microsoft 시계열 알고리즘의 매개 변수를 변경하여 각 모델의 동작을 사용자 지정합니다. 마지막으로 예측을 만들고 새 데이터로 예측을 업데이트합니다. 예측을 수행하는 동안 시계열을 업데이트하는 기능이 SQL Server 2008에 추가되었습니다.
참고 문헌
데이터 마이닝 알고리즘(Analysis Services - 데이터 마이닝)
관련 섹션
-
이 자습서에서는 프로젝트를 만드는 방법 및 마이닝 구조 및 마이닝 모델을 빌드하는 방법과 같은 기본 개념을 소개합니다.
중간 데이터 마이닝 자습서(Analysis Services - 데이터 마이닝)
이 자습서에는 각각 다른 모델 유형을 소개하는 다양한 독립 단원이 포함되어 있습니다. 각 단원에서는 모델을 만들고, 모델을 탐색한 다음, 모델을 사용자 지정하고 예측 쿼리를 만드는 프로세스를 안내합니다.