AMO 데이터 마이닝 클래스
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.
환경 설정 방법과 Server, Database, DataSource 및 DataSourceView 개체에 대한 자세한 내용은 AMO 기본 클래스를 참조하십시오.
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.
이 항목에는 다음과 같은 섹션이 포함되어 있습니다.
MiningStructure 개체
MiningModel 개체
다음 그림에서는 이 항목에서 설명한 클래스의 관계를 보여 줍니다.
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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.
단순 MiningStructure 개체는 기본 정보, 데이터 원본 뷰, 하나 이상의 ScalarMiningStructureColumn, 0개 이상의 TableMiningStructureColumn 및 MiningModelCollection으로 구성됩니다.
기본 정보에는 MiningStructure 개체의 이름 및 ID(내부 식별자)가 포함됩니다.
DataSourceView 개체는 마이닝 구조의 기본 데이터 모델을 유지합니다.
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 개체를 데이터베이스의 MiningStructureCollection에 추가한 다음 Update 메서드를 사용하여 서버로 업데이트하면 MiningStructure 개체가 만들어집니다.
MiningStructure 개체를 제거하려면 MiningStructure 개체의 Drop 메서드를 사용하여 삭제해야 합니다. 컬렉션에서 MiningStructure 개체를 제거해도 서버에는 영향을 주지 않습니다.
MiningStructure는 고유 프로세스 메서드를 사용하여 처리될 수 있으며, 부모 개체에서 고유 프로세스 메서드를 사용하여 자체적으로 처리할 때 처리될 수도 있습니다.
열
열은 모델에 대한 데이터를 유지하며 용도에 따라 Key, Input, Predictable 또는 InputPredictable과 같은 다양한 형식이 될 수 있습니다. Predictable 열은 마이닝 모델의 작성 대상입니다.
AMO에서 단일 값 열은 ScalarMiningStructureColumn이라고 합니다. 여러 값 열은 TableMiningStructureColumn이라고 합니다.
ScalarMiningStructureColumn
단순 ScalarMiningStructureColumn 개체는 기본 정보, 형식, 내용 및 데이터 바인딩으로 구성되어 있습니다.
기본 정보에는 ScalarMiningStructureColumn의 이름 및 ID(내부 식별자)가 포함됩니다.
형식은 값의 데이터 형식으로 LONG, BOOLEAN, TEXT, DOUBLE 및 DATE가 있습니다.
엔진은 내용을 통해 열의 모델링 방법을 알 수 있습니다. 사용할 수 있는 값에는 Discrete, Continuous, Discretized, Ordered, Cyclical, Probability, Variance, StdDev, ProbabilityVariance, ProbabilityStdDev, Support 및 Key가 있습니다.
데이터 바인딩은 데이터 원본 뷰 요소를 사용하여 데이터 마이닝 열을 기본 데이터 모델과 연결합니다.
ScalarMiningStructureColumn을 부모 MiningStructureCollection에 추가한 다음 Update 메서드를 사용하여 부모 MiningStructure 개체를 서버로 업데이트하면 해당 개체가 만들어집니다.
ScalarMiningStructureColumn을 제거하려면 부모 MiningStructure의 컬렉션에서 해당 개체를 제거한 후 Update 메서드를 사용하여 부모 MiningStructure 개체를 서버로 업데이트해야 합니다.
TableMiningStructureColumn
단순 TableMiningStructureColumn 개체는 기본 정보 및 스칼라 열로 구성되어 있습니다.
기본 정보에는 TableMiningStructureColumn의 이름 및 ID(내부 식별자)가 포함됩니다.
스칼라 열은 ScalarMiningStructureColumn입니다.
TableMiningStructureColumn을 부모 MiningStructure 컬렉션에 추가한 다음 Update 메서드를 사용하여 부모 TableMiningStructureColumn 개체를 서버로 업데이트하면 해당 개체가 만들어집니다.
ScalarMiningStructureColumn을 제거하려면 부모 MiningStructure의 컬렉션에서 해당 개체를 제거한 후 Update 메서드를 사용하여 부모 MiningStructure 개체를 서버로 업데이트해야 합니다.
MiningModel 개체
MiningModel은 사용할 구조의 열, 사용할 알고리즘 및 모델을 조정하는 특정 매개 변수(옵션)를 선택할 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.
단순 MiningModel 개체는 기본 정보, 알고리즘 정의 및 열로 구성되어 있습니다.
기본 정보에는 마이닝 모델의 이름 및 ID(내부 식별자)가 포함됩니다.
알고리즘 정의는 Analysis Services에서 제공하는 표준 알고리즘 또는 서버에 설정된 사용자 지정 알고리즘을 참조합니다.
열은 알고리즘 및 용도 정의에 따라 사용되는 열의 컬렉션입니다.
MiningModel 개체를 데이터베이스의 MiningModelCollection에 추가한 다음 Update 메서드를 사용하여 서버로 업데이트하면 MiningModel이 만들어집니다.
MiningModel을 제거하려면 MiningModel의 Drop 메서드를 사용하여 삭제해야 합니다. 컬렉션에서 MiningModel을 제거해도 서버에는 영향을 주지 않습니다.
MiningModel은 만들어진 후 고유 프로세스 메서드를 사용하여 처리될 수 있으며, 부모 개체가 고유 프로세스 메서드를 사용하여 자체적으로 처리할 때 처리될 수도 있습니다.