3단원: Market Basket 마이닝 구조 처리

아티클
12/15/2008

새 설치: 2005년 12월 5일

이 단원에서는 INSERT INTO(DMX) 문과 AdventureWorksDW 예제 데이터베이스의 vAssocSeqLineItems 및 vAssocSeqOrders를 사용하여 1단원: Market Basket 마이닝 구조 만들기 및 2단원: Market Basket 마이닝 구조에 마이닝 모델 추가에서 만든 마이닝 구조와 마이닝 모델을 처리합니다.

마이닝 구조를 처리하면 Analysis Services에서 원본 데이터를 읽은 다음 마이닝 모델을 지원하는 구조를 작성합니다. 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 처리 방법은 데이터 마이닝 개체 처리를 참조하십시오.

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 모델의 성향을 습득합니다.

Market Basket 마이닝 구조에 중첩 테이블이 있으므로 성향 습득할 마이닝 열을 중첩 테이블 구조를 사용하여 정의하고 원본 테이블에서 성향 습득 데이터를 가져오는 쿼리를 SHAPE 명령을 사용하여 정의해야 합니다.

INSERT INTO 문

Market Basket 마이닝 구조 및 연결 마이닝 모델의 성향을 습득하려면 INSERT INTO(DMX) 문을 사용합니다. 이 문의 코드는 다음 부분으로 나눌 수 있습니다.

마이닝 구조 식별
마이닝 구조의 열 나열
SHAPE을 사용하여 성향 습득 데이터 정의

다음은 INSERT INTO 문의 일반적인 예입니다.

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
(
   <mining structure columns>
   [<nested table>]
   ( SKIP, <skipped columns> )
)
SHAPE {
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }
APPEND
( 
  {OPENQUERY([<MyDataSource>],'<nested SELECT statement>')
}
RELATE [<case key>] TO [<foriegn key>]
) AS [<nested table>]

코드의 첫 번째 줄에서는 성향을 습득할 마이닝 구조를 식별합니다.

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

코드의 다음 줄에서는 마이닝 구조에서 정의한 열을 지정합니다. 마이닝 구조의 각 열을 나열해야하며 각 열을 원본 쿼리 데이터 내에 포함된 열에 매핑해야 합니다. SKIP을 사용하여 원본 데이터의 열을 무시할 수 있지만 마이닝 구조의 열은 무시할 수 없습니다. SKIP 사용에 대한 자세한 내용은 INSERT INTO(DMX)를 참조하십시오.

(
   <mining structure columns>
   [<nested table>]
   ( SKIP, <skipped columns> )
)

코드의 마지막 줄에서는 마이닝 구조의 성향 습득에 사용할 데이터를 정의합니다. 원본 데이터가 두 개의 테이블에 포함되어 있으므로 SHAPE을 사용하여 테이블을 연결합니다.

SHAPE {
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }
APPEND
( 
  {OPENQUERY([<datasource>],''<nested SELECT statement>'')
}
RELATE [<case key>] TO [<foriegn key>]
) AS [<nested table>]

이 단원에서는 OPENQUERY를 사용하여 원본 데이터를 정의합니다. 원본 쿼리를 정의하는 다른 방법은 <source data query>를 참조하십시오.

단원 작업

이 단원에서는 다음 작업을 수행합니다.

Market Basket 마이닝 구조 처리

Market Basket 마이닝 구조 처리

INSERT INTO를 사용하여 마이닝 구조를 처리하려면

개체 탐색기에서 Analysis Services 인스턴스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 쿼리를 가리킨 다음 DMX를 클릭합니다.

비어 있는 새 쿼리가 포함된 쿼리 편집기가 열립니다.
INSERT INTO 문의 일반적인 예를 빈 쿼리에 복사합니다.
다음 내용을
```
[<mining structure>]
```
다음 구문으로 바꿉니다.
```
Market Basket
```
다음 내용을
```
   <mining structure columns>
   [<nested table>]
   ( SKIP, <skipped columns> )
```
다음 구문으로 바꿉니다.
```
[OrderNumber],[Products] (SKIP, [Model])
```
문에서 Products는 SHAPE 문이 정의한 Products 테이블을 참조합니다. SKIP은 원본 데이터에 키 열로 존재하는 Model 열을 무시하는 데 사용되지만 마이닝 구조에서는 사용되지 않습니다.

다음 내용을

SHAPE {
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }
APPEND
( 
  {OPENQUERY([<datasource>],''<nested SELECT statement>'')
}
RELATE [<case key>] TO [<foriegn key>]
) AS [<nested table>]

다음 구문으로 바꿉니다.

SHAPE {
  OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber
            FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')}
APPEND
( 
  {OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber, model FROM 
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')
}
RELATE OrderNumber to OrderNumber 
) AS [Products]

원본 쿼리는 AdventureWorksDW 예제 프로젝트에서 정의한 AdventureWorksDW 데이터 원본을 참조합니다. 이 쿼리는 이 데이터 원본을 사용하여 vAssocSeqLineItems 및 vAssocSeqOrders 뷰에 액세스합니다. 이러한 뷰에는 마이닝 모델의 성향 습득에 사용할 원본 데이터가 포함되어 있습니다.

SHAPE 명령 내에서 OPENQUERY를 사용하여 두 개의 쿼리를 정의합니다. 첫 번째 쿼리는 부모 테이블을 정의하고 두 번째 쿼리는 중첩 테이블을 정의합니다. 이 두 개의 테이블은 두 테이블 모두에 있는 OrderNumber 열을 사용하여 연결됩니다.

이제 전체 문이 다음과 같아야 합니다.

INSERT INTO MINING STRUCTURE [Market Basket]
(
   [OrderNumber],[Products] (SKIP, [Model])
)
SHAPE {
  OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber
            FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')}
APPEND
( 
  {OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber, model FROM 
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')
}
RELATE OrderNumber to OrderNumber 
) AS [Products]

파일 메뉴에서 다른 이름으로 DMXQuery1.dmx 저장을 클릭합니다.
다른 이름으로 저장 대화 상자에서 해당 폴더로 이동한 다음 파일 이름을 Process Market Basket.dmx로 지정합니다.
도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

다음 단원에서는 Market Basket 구조에 추가한 마이닝 모델을 기반으로 여러 예측을 만듭니다.

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4단원: Market Basket 예측 실행

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