새 관계형 마이닝 구조 만들기
적용 대상:
SQL Server 2019 및 이전 Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
중요
데이터 마이닝은 SQL Server 2017 Analysis Services에서 더 이상 사용되지 않으며 이제 SQL Server 2022 Analysis Services에서 중단되었습니다. 더 이상 사용되지 않는 기능 및 중단된 기능에 대해서는 설명서가 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 Analysis Services 이전 버전과의 호환성을 참조하세요.
데이터 마이닝 마법사를 사용하여 관계형 데이터베이스 또는 기타 원본의 데이터를 사용하여 새 마이닝 구조를 만든 다음 구조 및 관련 모델을 Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services 데이터베이스에 저장합니다.
관계형 마이닝 구조를 만들려면
솔루션 탐색기 SQL Server Analysis Services 프로젝트에서 마이닝 구조 폴더를 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 새 마이닝 구조를 클릭합니다.
데이터 마이닝 마법사가 열립니다.
데이터 마이닝 마법사 시작 페이지에서 다음을 클릭합니다.
정의 방법 선택 페이지에서 기존 관계형 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스 사용을 선택하고 다음을 클릭합니다.
데이터 마이닝 기술 선택 페이지에서 사용할 데이터 마이닝 알고리즘을 선택하고 다음을 클릭합니다.
데이터 마이닝 알고리즘에 대한 자세한 내용은 데이터 마이닝 알고리즘(Analysis Services - 데이터 마이닝)을 참조하세요.
데이터 원본 뷰 선택 페이지의 사용 가능한 데이터 원본 뷰에서 사용할 데이터 원본 뷰를 클릭하고 다음을 클릭합니다.
데이터 원본 뷰 만들기에 대한 자세한 내용은 다차원 모델의 데이터 원본 뷰를 참조하세요.
테이블 유형 지정 페이지의 입력 테이블에서 사례 테이블과 중첩 테이블을 선택합니다.
학습 데이터 지정 페이지의 마이닝 모델 구조에서 키 열, 입력 열 및 예측 가능한 열을 선택합니다.
예측 가능한 열을 선택한 후 제안 단추를 클릭하여 관련 열 제안 대화 상자를 열 수 있습니다. 선택한 열이 마이닝 구조에 포함되도록 이 대화 상자에서 확인 을 클릭하여 제안된 열을 적용하거나 입력 열의 선택 내용을 변경한 후 확인을 클릭할 수 있습니다. 제안 사항을 무시하려면 취소를 클릭합니다.
다음을 클릭합니다.
열 내용 및 데이터 형식 지정 페이지의 마이닝 모델 구조에서 각 열의 내용 유형과 데이터 형식을 조정할 수 있습니다.
참고
검색 을 클릭하여 열에 포함된 데이터가 연속 데이터인지 비연속 데이터인지 자동으로 검색할 수 있습니다. 이 단추를 클릭하면 내용 유형 열과 데이터 형식 열에서 열 내용 유형과 열 데이터 형식이 업데이트됩니다. 콘텐츠 형식 및 데이터 형식에 대한 자세한 내용은 콘텐츠 형식(데이터 마이닝) 및 데이터 형식(데이터 마이닝)을 참조하세요.
다음을 클릭합니다.
마법사 완료 페이지에서 마이닝 구조의 이름과 생성될 관련 초기 마이닝 모델을 지정하고 마침을 클릭합니다.