AMO 데이터 마이닝 클래스
적용 대상:
SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services 
패브릭/Power BI Premium
데이터 마이닝 클래스는 데이터 마이닝 개체를 만들고, 수정하고, 삭제하고, 처리하는 데 사용됩니다. 데이터 마이닝 개체 작업에는 데이터 마이닝 구조 만들기, 데이터 마이닝 모델을 만들기 및 모델 처리가 포함됩니다.
환경을 설정하는 방법과 , , DatabaseDataSource및 DataSourceView 개체에 대한 Server자세한 내용은 AMO 기본 클래스를 참조하세요.
AMO(Analysis Management Objects)에서 개체를 정의하려면 올바른 컨텍스트를 설정하도록 각 개체에 대해 여러 속성을 설정해야 합니다. OLAP 및 데이터 마이닝 개체와 같이 복잡한 개체는 길고 세부적인 코드 작업이 필요합니다.
다음 그림에서는 이 항목에 설명된 클래스의 관계를 보여 줍니다.
MiningStructure 개체
마이닝 구조는 마이닝 모델의 컨테이너입니다. 이 구조에는 마이닝 모델에서 사용 가능한 열이 모두 정의되어 있습니다. 각 마이닝 모델에는 구조에 정의된 열 집합의 고유한 열이 정의되어 있습니다.
간단한 MiningStructure 개체는 기본 정보, 데이터 원본 뷰, 하나 이상의 ScalarMiningStructureColumn, 0개 이상의 TableMiningStructureColumn및 로 MiningModelCollection구성됩니다.
기본 정보에는 개체의 이름 및 ID(내부 식별자)가 MiningStructure 포함됩니다.
개체는 DataSourceView 마이닝 구조에 대한 기본 데이터 모델을 보유합니다.
ScalarMiningStructureColumn은 단일 값을 가지는 열 또는 특성입니다.
TableMiningStructureColumn은 각 사례에 대한 여러 값을 가지는 열 또는 특성입니다.
MiningModelCollection에는 동일한 데이터를 기반으로 작성된 모든 마이닝 모델이 포함됩니다.
MiningStructure 개체는 데이터베이스의 에 MiningStructureCollection 추가하고 Update 메서드를 MiningStructure 사용하여 개체를 서버로 업데이트하여 만듭니다.
개체를 MiningStructure 제거하려면 개체의 MiningStructure Drop 메서드를 사용하여 삭제해야 합니다. 컬렉션에서 개체를 MiningStructure 제거해도 서버에는 영향을 주지 않습니다.
는 MiningStructure 자체 프로세스 메서드를 사용하여 처리하거나 부모 개체가 자체 프로세스 메서드로 자신을 처리할 때 처리할 수 있습니다.
열
열은 모델에 대한 데이터를 보유하며 사용량에 따라 키, 입력, 예측 가능 또는 입력 예측 가능 유형이 다를 수 있습니다. Predictable 열은 마이닝 모델의 작성 대상입니다.
단일 값 열은 AMO에서 라고 ScalarMiningStructureColumn 합니다. 다중 값 열을 라고 TableMiningStructureColumn합니다.
ScalarMiningStructureColumn
간단한 ScalarMiningStructureColumn 개체는 기본 정보, 형식, 콘텐츠 및 데이터 바인딩으로 구성됩니다.
기본 정보에는 의 이름 및 ID(내부 식별자)가 포함됩니다 ScalarMiningStructureColumn.
형식은 LONG, BOOLEAN, TEXT, DOUBLE, DATE 값의 데이터 형식입니다.
엔진은 내용을 통해 열의 모델링 방법을 알 수 있습니다. 값은 불연속, 연속, 불연속화됨, 정렬됨, 순환, 확률, 분산, StdDev, ProbabilityVariance, ProbabilityStdDev, 지원, 키일 수 있습니다.
데이터 바인딩은 데이터 원본 뷰 요소를 사용하여 데이터 마이닝 열을 기본 데이터 모델과 연결합니다.
ScalarMiningStructureColumn 은 부모 MiningStructureCollection에 추가하고 Update 메서드를 사용하여 부모 MiningStructure 개체를 서버로 업데이트하여 만듭니다.
를 제거 ScalarMiningStructureColumn하려면 부모 MiningStructure의 컬렉션에서 제거해야 하며, 부모 MiningStructure 개체는 Update 메서드를 사용하여 서버로 업데이트해야 합니다.
TableMiningStructureColumn
간단한 TableMiningStructureColumn 개체는 기본 정보 및 스칼라 열로 구성됩니다.
기본 정보에는 의 이름 및 ID(내부 식별자)가 포함됩니다 TableMiningStructureColumn.
스칼라 열은 입니다 ScalarMiningStructureColumn.
TableMiningStructureColumn 은 부모 MiningStructure 컬렉션에 추가하고 Update 메서드를 사용하여 부모 TableMiningStructureColumn 개체를 서버로 업데이트하여 만듭니다.
를 제거ScalarMiningStructureColumn하려면 부모 의 컬렉션에서 제거해야 하며, 부모 MiningStructureMiningStructure 개체는 Update 메서드를 사용하여 서버로 업데이트해야 합니다.
MiningModel 개체
MiningModel 은 사용할 구조체의 열, 사용할 알고리즘 및 선택적으로 특정 매개 변수를 선택하여 모델을 조정할 수 있는 개체입니다. 예를 들어, 동일한 알고리즘을 사용하는 동일한 마이닝 구조의 여러 마이닝 모델을 정의해야 할 수 있습니다. 한 모델에 있는 마이닝 구조의 일부 열을 무시하려면 해당 열을 다른 모델에서 입력으로 사용하고 세 번째 모델에서 입력 및 예측으로 사용합니다. 이 방법은 한 마이닝 모델에서는 열을 연속 열로 처리하고 다른 모델에서는 열을 불연속화 열로 처리하는 경우에 유용합니다.
간단한 MiningModel 개체는 기본 정보, 알고리즘 정의 및 열로 구성됩니다.
기본 정보에는 마이닝 모델의 이름 및 ID(내부 식별자)가 포함됩니다.
알고리즘 정의는 Analysis Services에 제공된 표준 알고리즘 중 하나 또는 서버에서 사용하도록 설정된 사용자 지정 알고리즘을 나타냅니다.
열은 알고리즘 및 용도 정의에 따라 사용되는 열의 컬렉션입니다.
MiningModel 은 데이터베이스의 에 MiningModelCollection 추가하고 Update 메서드를 사용하여 개체를 서버로 업데이트 MiningModel 하여 만듭니다.
를 제거 MiningModel하려면 의 MiningModelDrop 메서드를 사용하여 삭제해야 합니다. 컬렉션에서 를 MiningModel 제거해도 서버에는 영향을 주지 않습니다.
만든 MiningModel 후에는 자체 프로세스 메서드를 사용하여 를 처리하거나 부모 개체가 자체 프로세스 메서드로 자신을 처리할 때 처리할 수 있습니다.