DMX(Data Mining Extensions) 참조
DMX(Data Mining Extensions)는 Microsoft SQL Server Analysis Services에서 데이터 마이닝 모델을 만들고 작업할 때 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 따르도록 작성되었습니다. 처음에 이 사양은 Microsoft SQL Server 2000 버전에 맞추어 출시되었습니다.
Microsoft OLE DB for Data Mining 사양에서는 다음에 대해 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.
DMX 문
DMX 문을 사용하여 데이터 마이닝 모델을 작성, 처리, 삭제, 복사, 검색 및 예측할 수 있습니다. DMX에는 데이터 정의 문과 데이터 조작 문이라는 두 가지 유형의 문이 있습니다. 이 두 가지 유형의 문을 사용하여 다양한 태스크를 수행할 수 있습니다.
다음 섹션에서는 DMX 문을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
데이터 정의 문
데이터 조작 문
쿼리 기본 사항
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 구조에 마이닝 모델을 추가합니다.
CREATE MINING MODEL 문을 통해 빈 데이터 마이닝 모델 개체를 만들어 마이닝 모델 및 연결된 마이닝 구조를 동시에 만듭니다.
EXPORT 문을 사용하여 마이닝 모델 및 연결된 마이닝 구조를 파일로 내보냅니다. EXPORT 문으로 만든 파일에서 IMPORT 문을 사용하여 마이닝 모델 및 연결된 마이닝 구조를 가져옵니다.
SELECT INTO 문을 사용하여 기존 마이닝 모델의 구조를 새 모델로 복사하고 동일한 데이터를 사용하여 성향을 습득합니다.
DROP MINING MODEL 문을 사용하여 데이터베이스에서 마이닝 모델을 완전히 제거합니다. DROP MINING STRUCTURE 문을 사용하여 데이터베이스에서 마이닝 구조 및 연결된 모든 마이닝 모델을 완전히 제거합니다.
DMX 문을 사용하여 수행할 수 있는 데이터 마이닝 태스크에 대한 자세한 내용은 DMX(Data Mining Extensions) 문 참조를 참조하십시오.
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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 모델의 성향을 습득합니다. 마이닝 모델의 학습을 수행하면 실제 원본 데이터가 데이터 마이닝 모델 개체에 삽입되지 않는 대신에 알고리즘에서 만드는 마이닝 모델을 설명하는 추상화가 수행됩니다. INSERT INTO 문의 원본 쿼리는 <원본 데이터 쿼리>에 설명되어 있습니다.
SELECT 문을 확장하여 모델을 학습하는 동안 계산되고 데이터 마이닝 모델에 저장되는 원본 데이터 통계와 같은 정보를 검색합니다. 다음은 SELECT 문의 기능 확장을 위해 포함시킬 수 있는 절입니다.
SELECT 문의 PREDICTION JOIN 절을 사용하여 기존 마이닝 모델을 기반으로 하는 예측을 만듭니다. PREDICTION JOIN 문의 원본 쿼리는 <원본 데이터 쿼리>에 설명되어 있습니다.
DELETE(DMX) 문을 사용하여 모델 또는 구조에서 학습된 모든 데이터를 제거합니다.
DMX 문을 사용하여 수행할 수 있는 데이터 마이닝 태스크에 대한 자세한 내용은 DMX(Data Mining Extensions) 문 참조를 참조하십시오.
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DMX 쿼리 기본 사항
SELECT 문은 대부분의 DMX 쿼리의 기본입니다. 이 문과 함께 다양한 절을 사용하여 마이닝 모델을 검색하거나 복사하거나 예측할 수 있습니다. 예측 쿼리에서는 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.
참조항목:Select 문 이해(DMX), 쿼리 유형에 대한 함수 매핑(DMX), 예측 쿼리(DMX), DMX(Data Mining Extensions) 함수 참조
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