DMX(Data Mining Extensions) 참조
적용 대상:
SQL Server Analysis Services
중요
데이터 마이닝은 2017년 SQL Server Analysis Services 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 중단될 예정입니다. 사용되지 않는 기능에 대한 설명서는 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 Analysis Services 이전 버전과의 호환성을 참조하세요.
DMX(데이터 마이닝 확장)는 Microsoft SQL Server Analysis Services 데이터 마이닝 모델을 만들고 작업하는 데 사용할 수 있는 언어입니다. DMX를 사용하여 새 데이터 마이닝 모델의 구조를 만들고 이 모델을 학습하고 이 모델을 검색, 관리 및 예측할 수 있습니다. DMX는 DDL(데이터 정의 언어) 문, DML(데이터 조작 언어) 문, 함수 및 연산자로 구성됩니다.
Microsoft OLE DB for Data Mining 사양
Analysis Services의 데이터 마이닝 기능은 Microsoft OLE DB for Data Mining 사양을 준수하도록 빌드되었습니다.
Microsoft OLE DB for Data Mining 사양은 다음을 정의합니다.
데이터 마이닝 모델을 정의하는 정보를 유지하기 위한 구조
데이터 마이닝 모델을 만들고 사용하기 위한 언어
이 사양에서는 데이터 마이닝의 기초를 데이터 마이닝 모델 가상 개체로 정의합니다. 데이터 마이닝 모델 개체에는 특정 마이닝 모델에 대해 알려진 모든 내용이 포함됩니다. 데이터 마이닝 모델 개체는 모델을 설명하는 열, 데이터 형식 및 메타 정보가 포함된 SQL 테이블과 같은 구조로 구성됩니다. 이 구조에서는 SQL의 확장 기능인 DMX 언어를 사용하여 모델을 만들고 사용할 수 있습니다.
자세한 정보:마이닝 구조(Analysis Services - 데이터 마이닝)
DMX 문
DMX 문을 사용하여 데이터 마이닝 모델을 작성, 처리, 삭제, 복사, 검색 및 예측할 수 있습니다. DMX에는 두 가지 유형의 문인 데이터 정의 문과 데이터 조작 문이 있습니다. 이 두 가지 유형의 문을 사용하여 다양한 태스크를 수행할 수 있습니다.
다음 섹션에서는 DMX 문을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
데이터 정의 문
DMX의 데이터 정의 문을 사용하여 새 마이닝 구조 및 모델을 만들거나 정의하고 마이닝 모델과 마이닝 구조를 가져오거나 내보내고 데이터베이스의 기존 모델을 삭제할 수 있습니다. DMX의 데이터 정의 문은 DDL(데이터 정의 언어)의 일부입니다.
DMX의 데이터 정의 문을 사용하여 다음과 같은 태스크를 수행할 수 있습니다.
CREATE MINING STRUCTURE 문을 사용하여 마이닝 구조를 만들고 ALTER MINING STRUCTURE 문을 사용하여 마이닝 모델에 마이닝 모델을 추가합니다.
CREATE MINING MODEL 문을 사용하여 빈 데이터 마이닝 모델 개체를 빌드하여 마이닝 모델 및 관련 마이닝 구조를 동시에 만듭니다.
EXPORT 문을 사용하여 마이닝 모델 및 관련 마이닝 구조를 파일로 내보냅니다 . IMPORT 문을 사용하여 EXPORT 문으로 만든 파일에서 마이닝 모델 및 관련 마이닝 구조를 가져옵니다 .
SELECT INTO 문을 사용하여 기존 마이닝 모델의 구조를 새 모델에 복사하고 동일한 데이터로 학습시킵니다.
DROP MINING MODEL 문을 사용하여 데이터베이스에서 마이닝 모델을 완전히 제거합니다. DROP MINING STRUCTURE 문을 사용하여 데이터베이스에서 마이닝 구조 및 관련된 모든 마이닝 모델을 완전히 제거합니다.
DMX 문을 사용하여 수행할 수 있는 데이터 마이닝 작업에 대한 자세한 내용은 DMX(데이터 마이닝 확장) 문 참조를 참조하세요.
데이터 조작 문
DMX의 데이터 조작 문을 사용하여 기존 마이닝 모델로 작업하고 모델을 검색하고 모델에 대한 예측을 만들 수 있습니다. DMX의 데이터 조작 문은 DML(데이터 조작 언어)의 일부입니다.
DMX의 데이터 조작 문을 사용하여 다음과 같은 태스크를 수행할 수 있습니다.
INSERT INTO 문을 사용하여 마이닝 모델을 학습시킵니다. 마이닝 모델의 학습을 수행하면 실제 원본 데이터가 데이터 마이닝 모델 개체에 삽입되지 않는 대신에 알고리즘에서 만드는 마이닝 모델을 설명하는 추상화가 수행됩니다. INSERT INTO 문에 대한 원본 쿼리는 원본 데이터 쿼리>에< 설명되어 있습니다.
SELECT 문을 확장하여 모델 학습 중에 계산되고 데이터 마이닝 모델에 저장된 정보(예: 원본 데이터의 통계)를 찾아봅니다. SELECT 문의 기능을 확장하기 위해 포함할 수 있는 절은 다음과 같습니다.
SELECT 문의 PREDICTION JOIN 절을 사용하여 기존 마이닝 모델을 기반으로 하는 예측을 만듭니다. PREDICTION JOIN 문에 대한 원본 쿼리는 원본 데이터 쿼리>에< 설명되어 있습니다.
DELETE(DMX) 문을 사용하여 모델 또는 구조체에서 학습된 모든 데이터를 제거합니다.
DMX 문을 사용하여 수행할 수 있는 데이터 마이닝 작업에 대한 자세한 내용은 DMX(데이터 마이닝 확장) 문 참조를 참조하세요.
DMX 쿼리 기본 사항
SELECT 문은 대부분의 DMX 쿼리에 대한 기초입니다. 이 문과 함께 다양한 절을 사용하여 마이닝 모델을 검색하거나 복사하거나 예측할 수 있습니다. 예측 쿼리는 SELECT 형식을 사용하여 기존 마이닝 모델을 기반으로 예측을 만듭니다. 함수를 통해 데이터 마이닝 모델의 내재된 기능을 확장하여 마이닝 모델을 다양하게 검색 및 쿼리할 수 있습니다.
DMX 함수를 사용하여 모델 학습 중에 발견한 정보를 가져오고 새 정보를 계산할 수 있습니다. 기본 데이터 또는 예측 정확성을 설명하는 통계를 반환하거나 예측에 대한 상세한 설명을 반환하는 등의 여러 가지 용도로 함수를 사용할 수 있습니다.
자세한 정보:DMX Select 문, DMX(일반 예측 함수), DMX예측 쿼리의 구조 및 사용, DMX(데이터 마이닝 확장) 함수 참조 이해
참고 항목
DMX(Data Mining Extensions) 함수 참조
DMX(Data Mining Extensions) 연산자 참조
DMX(Data Mining Extensions) 문 참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 구문 표기 규칙
DMX(Data Mining Extensions) 구문 요소
일반 예측 함수(DMX)
DMX 예측 쿼리의 구조 및 사용법
DMX Select 문 이해