3단원: Bike Buyer 마이닝 구조 처리

이 단원에서는 AdventureWorksDW2012 샘플 데이터베이스의 INSERT INTO 문과 vTargetMail 보기를 사용하여 1단원: 자전거 구매자 마이닝 구조 만들기 및 단원 2: 자전거 구매자 마이닝 구조에 마이닝 모델 추가에서 만든 마이닝 구조 및 마이닝 모델을 처리합니다.

마이닝 구조를 처리할 때 Analysis Services는 원본 데이터를 읽고 마이닝 모델을 지원하는 구조를 빌드합니다. 마이닝 모델을 처리하면 마이닝 구조에서 정의한 데이터가 사용자가 선택한 데이터 마이닝 알고리즘을 통해 전달됩니다. 이 알고리즘에서는 경향 및 패턴을 검색한 다음 마이닝 모델에 이 정보를 저장합니다. 따라서 마이닝 모델은 실제 원본 데이터 대신 알고리즘에서 발견한 정보를 포함합니다. 마이닝 모델 처리에 대한 자세한 내용은 처리 요구 사항 및 고려 사항(데이터 마이닝)을 참조하세요.

구조 열이나 원본 데이터를 변경하는 경우에만 마이닝 구조를 다시 처리하면 됩니다. 이미 처리된 마이닝 구조에 마이닝 모델을 추가하는 경우에는 INSERT INTO MINING MODEL 문을 사용하여 새 마이닝 모델을 학습합니다.

구조 템플릿의 학습

마이닝 구조 및 관련 마이닝 모델을 학습하려면 INSERT INTO(DMX) 문을 사용합니다. 이 문의 코드는 다음 부분으로 나눌 수 있습니다.

• 마이닝 구조 식별

• 마이닝 구조의 열 나열

• 학습 데이터 정의

다음은 INSERT INTO 문의 일반적인 예입니다.

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
(  
   <mining structure columns>  
)  
OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>')  

코드의 첫 번째 줄에서는 학습할 마이닝 구조를 식별합니다.

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  

코드의 다음 줄에서는 마이닝 구조에서 정의한 열을 지정합니다. 마이닝 구조의 각 열을 나열해야 하며 각 열을 원본 쿼리 데이터 내에 포함된 열에 매핑해야 합니다.

(  
   <mining structure columns>  
)  

코드의 마지막 줄에서는 마이닝 구조의 학습에 사용할 데이터를 정의합니다.

OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>')  

이 단원에서는 OPENQUERY를 사용하여 원본 데이터를 정의합니다. 원본 쿼리를 정의하는 다른 방법에 대한 자세한 내용은 원본 데이터 쿼리를 참조<하세요>.

단원 태스크

이 단원에서는 다음 태스크를 수행합니다.

• Bike Buyer 마이닝 구조 처리

예측 마이닝 구조 처리

INSERT INTO를 사용하여 마이닝 구조를 처리하려면

1. 개체 탐색기 Analysis Services의 instance 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 쿼리를 가리킨 다음 DMX를 클릭합니다.

   비어 있는 새 쿼리가 포함된 쿼리 편집기가 열립니다.

2. INSERT INTO 문의 일반적인 예를 빈 쿼리에 복사합니다.

3. 다음 내용을

   [<mining structure name>]   
   

   다음으로 바꿉니다.

   Bike Buyer  
   

4. 다음 내용을

   <mining structure columns>  
   

   다음으로 바꿉니다.

   [Customer Key],  
   [Age],  
   [Bike Buyer],  
   [Commute Distance],  
   [Education],  
   [Gender],  
   [House Owner Flag],  
   [Marital Status],  
   [Number Cars Owned],  
   [Number Children At Home],  
   [Occupation],  
   [Region],  
   [Total Children],  
   [Yearly Income]  
   

5. 다음 내용을

   OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>')  
   

   다음으로 바꿉니다.

   OPENQUERY([Adventure Works DW],  
      'SELECT CustomerKey, Age, BikeBuyer,  
            CommuteDistance,EnglishEducation,  
            Gender,HouseOwnerFlag,MaritalStatus,  
            NumberCarsOwned,NumberChildrenAtHome,   
            EnglishOccupation,Region,TotalChildren,  
            YearlyIncome   
       FROM dbo.vTargetMail')  
   

   OPENQUERY 문은 Adventure Works DW 다차원 2012 데이터 원본을 참조하여 vTargetMail 보기에 액세스합니다. 이 뷰에는 마이닝 모델의 학습에 사용할 원본 데이터가 포함되어 있습니다.

   이제 전체 문이 다음과 같아야 합니다.

   INSERT INTO MINING STRUCTURE [Bike Buyer]  
   (  
      [Customer Key],  
      [Age],  
      [Bike Buyer],  
      [Commute Distance],  
      [Education],  
      [Gender],  
      [House Owner Flag],  
      [Marital Status],  
      [Number Cars Owned],  
      [Number Children At Home],  
      [Occupation],  
      [Region],  
      [Total Children],  
      [Yearly Income]     
   )  
   OPENQUERY([Adventure Works DW],  
      'SELECT CustomerKey, Age, BikeBuyer,  
            CommuteDistance,EnglishEducation,  
            Gender,HouseOwnerFlag,MaritalStatus,  
            NumberCarsOwned,NumberChildrenAtHome,   
            EnglishOccupation,Region,TotalChildren,  
            YearlyIncome   
       FROM dbo.vTargetMail')  
   

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

7. 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 적절한 폴더로 이동하고 파일 Process Bike Buyer Structure.dmx이름을 로 지정합니다.

8. 도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

다음 단원에서는 이 단원에서 마이닝 구조에 추가한 마이닝 모델의 내용을 탐색합니다.

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