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2단원: 시계열 마이닝 구조에 마이닝 모델 추가

이 단원에서는 1단원: 시계열 마이닝 모델 및 마이닝 구조 만들기에서 방금 만든 마이닝 구조에 새 마이닝 모델을 추가합니다.

ALTER MINING STRUCTURE 문장

기존 마이닝 구조에 새 마이닝 모델을 추가하려면 DMX(ALTER MINING STRUCTURE) 문을 사용합니다. 코드 명령문은 다음 부분으로 나눌 수 있습니다.

  • 마이닝 구조 식별

  • 마이닝 모델 이름 지정

  • 핵심 열 설정

  • 예측 가능한 열 정의

  • 알고리즘 및 매개 변수 변경 내용 지정

다음은 ALTER MINING STRUCTURE 문의 일반적인 예입니다.

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
ADD MINING MODEL [<mining model name>]  
   ([<key columns>],  
    <mining model columns>  
   )  
USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])  
[WITH DRILLTHROUGH]

코드의 첫 번째 줄은 마이닝 모델이 추가될 기존 마이닝 구조를 식별합니다.

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

코드의 다음 줄은 마이닝 구조에 추가될 마이닝 모델의 이름을 지정합니다.

ADD MINING MODEL [<mining model name>]

DMX에서 개체의 이름을 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 DMX(식별자)를 참조하세요.

코드의 다음 줄은 마이닝 모델에서 사용할 마이닝 구조의 열을 정의합니다.

[<key columns>],  
<mining model columns>

마이닝 구조에 이미 있는 열만 사용할 수 있으며 목록의 첫 번째 열은 마이닝 구조의 키 열이어야 합니다.

코드의 다음 줄은 마이닝 모델 및 알고리즘에서 설정할 수 있는 알고리즘 매개 변수를 생성하는 마이닝 알고리즘을 정의하고, 학습 사례에서 자세한 데이터를 보기 위해 마이닝 모델에서 드릴다운할 수 있는지 여부를 지정합니다.

USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])  
WITH DRILLTHROUGH

조정할 수 있는 알고리즘 매개 변수에 대한 자세한 내용은 Microsoft 시계열 알고리즘 기술 참조를 참조하세요.

다음 구문을 사용하여 마이닝 모델의 열을 예측에 사용할 수 있도록 지정할 수 있습니다.

<mining model column> PREDICT

학습 과제

이 단원에서는 다음 작업을 수행합니다.

  • 구조체에 새 시계열 마이닝 모델을 추가합니다.

  • 다른 분석 및 예측 방법을 사용하도록 알고리즘 매개 변수 변경

구조체에 ARIMA 시계열 모델 추가

첫 번째 단계는 기존 구조에 새 예측 마이닝 모델을 추가하는 것입니다. 기본적으로 Microsoft 시계열 알고리즘은 ARIMA 및 ARTXP 알고리즘 두 가지를 사용하고 결과를 혼합하여 시계열 마이닝 모델을 만듭니다. 그러나 사용할 단일 알고리즘을 지정하거나 알고리즘의 정확한 혼합을 지정할 수 있습니다. 이 단계에서는 ARIMA 알고리즘만 사용하는 새 모델을 추가합니다. 이 알고리즘은 장기 예측에 최적화되어 있습니다.

ARIMA 시계열 마이닝 모델을 추가하려면

  1. 개체 탐색기에서 Analysis Services 인스턴스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 쿼리를 가리킨 다음 DMX를 클릭하여 쿼리 편집기와 비어 있는 새 쿼리를 엽니다.

  2. ALTER MINING STRUCTURE 문의 제네릭 예제를 빈 쿼리에 복사합니다.

  3. 다음을 대체하십시오

    <mining structure name>

    와 함께

    [Forecasting_MIXED_Structure]

  4. 다음을 대체하십시오

    <mining model name>

    와 함께

    Forecasting_ARIMA

  5. 다음을 대체하십시오

    <key columns>,

    와 함께

    [ReportingDate],  
[ModelRegion]

    이 정보는 이미 마이닝 구조에 저장되어 있으므로 CREATE MINING MODEL 문에 제공한 날짜 형식 또는 콘텐츠 형식 정보를 반복할 필요가 없습니다.

  6. 다음을 대체하십시오

    <mining model columns>

    와 함께

    ([Quantity] PREDICT,  
[Amount] PREDICT  
)

  7. 다음을 대체하십시오

    USING <algorithm name>([<algorithm parameters>])   
[WITH DRILLTHROUGH]

    와 함께

    USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARIMA')  
WITH DRILLTHROUGH

    결과 문장은 이제 다음과 같습니다.

    ALTER MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
ADD MINING MODEL [Forecasting_ARIMA]  
   (  
   ([ReportingDate],  
    [ModelRegion],  
    ([Quantity] PREDICT,  
    [Amount] PREDICT  
   )   
USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARIMA')  
WITH DRILLTHROUGH

  8. 파일 메뉴에서 DMXQuery1.dmx 다른 이름으로 저장을 클릭합니다.

  9. 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 적절한 폴더로 이동하고 파일 Forecasting_ARIMA.dmx이름을 지정합니다.

  10. 도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

구조체에 ARTXP 시계열 모델 추가

ARTXP 알고리즘은 SQL Server 2005의 기본 시계열 알고리즘이며 단기 예측에 최적화되어 있습니다. 세 가지 시계열 알고리즘을 모두 사용하여 예측을 비교하려면 ARTXP 알고리즘을 기반으로 하는 모델을 하나 더 추가합니다.

ARTXP 시계열 마이닝 모델을 추가하려면

  1. 다음 코드를 빈 쿼리 창에 복사합니다.

    새 마이닝 모델의 이름과 FORECAST_METHOD 매개 변수의 값을 제외하고 아무것도 변경할 필요가 없습니다.

    ALTER MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
ADD MINING MODEL [Forecasting_ARTXP]  
   (  
   ([ReportingDate],  
    [ModelRegion],  
    ([Quantity] PREDICT,  
    [Amount] PREDICT  
   )   
USING Microsoft_Time_Series (AUTO_DETECT_PERIODICITY = .08, FORECAST_METHOD = 'ARTXP')  
WITH DRILLTHROUGH

  2. 파일 메뉴에서 DMXQuery1.dmx 다른 이름으로 저장을 클릭합니다.

  3. 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 적절한 폴더로 이동하고 파일 Forecasting_ARTXP.dmx이름을 지정합니다.

  4. 도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

다음 단원에서는 모든 모델과 마이닝 구조를 처리합니다.

다음 단원:

3단원: 시계열 구조 및 모델 처리

또한 참조하십시오

Microsoft 시계열 알고리즘
Microsoft 시계열 알고리즘 기술 참조

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