데이터 마이닝(SSAS)
Analysis Services에서는 데이터 마이닝을 통합하는 솔루션을 위한 통합 플랫폼을 제공합니다. 관계형 또는 큐브 데이터를 사용하여 예측 분석이 포함된 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 만들 수 있습니다.
데이터 마이닝의 장점
데이터 마이닝은 다양한 연구 결과를 기반으로 하는 통계 원칙을 사용하여 데이터에서 패턴을 검색하므로 복잡한 문제에 대해 지능형 의사 결정을 수행하는 데 도움이 됩니다. Analysis Services의 데이터 마이닝 알고리즘을 데이터에 적용하면 추세를 예측하고 패턴을 식별하여 규칙과 권장 사항을 만들 수 있으며 복잡한 데이터 집합에서 이벤트의 시퀀스를 분석하여 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다.
SQL Server 2012의 데이터 마이닝은 강력하고도 사용하기 쉬우며, 많은 사용자들이 분석 및 보고에 자주 사용하는 도구와 통합되어 있습니다. 데이터 마이닝을 시작하기에 앞서 포괄적인 배경 지식을 얻으려면 이 섹션의 링크를 참조하십시오.
주요 데이터 마이닝 기능
SQL 서버는 통합 데이터 마이닝 솔루션을 지원하여 다음과 같은 기능을 제공합니다.
여러 데이터 원본: 데이터 마이닝을 수행하기 위해 데이터 웨어하우스나 OLAP 큐브를 만들 필요가 없습니다. 외부 공급자, 스프레드시트 및 텍스트 파일에서 테이블 형식 데이터를 사용할 수 있습니다. Analysis Services에서 만든 OLAP 큐브도 쉽게 마이닝할 수 있습니다. 그러나 메모리 내 데이터베이스에서 데이터를 사용할 수 없습니다.
통합 데이터 정리, 데이터 관리 및 ETL: Data Quality Services는 데이터 프로파일링 및 정리를 위한 고급 도구를 제공합니다. Integration Services는 데이터 정리와 모델 작성, 처리, 학습 및 업데이트를 위한 ETL 프로세스를 작성하는 데 사용할 수 있습니다.
사용자 지정 가능한 다양한 알고리즘: 클러스터링, 신경망 및 의사 결정 트리와 같은 알고리즘 제공 외에도 플랫폼은 고유의 사용자 지정 플러그인 알고리즘의 개발을 지원합니다.
모델 테스트 인프라: 교차 유효성 검사, 분류 행렬, 리프트 차트 및 산점도와 같은 중요한 통계 도구를 사용하여 모델과 데이터 집합을 테스트합니다. 테스트 및 학습 집합을 간편하게 만들고 관리합니다.
쿼리 및 드릴스루: 예측 쿼리를 만들고 모델 패턴 및 통계를 검색하며 사례 데이터를 드릴스루합니다.
클라이언트 도구: SQL Server에서 제공하는 개발 및 디자인 스튜디오 외에도 Excel용 데이터 마이닝 추가 기능을 사용하여 모델을 만들고 쿼리하며 찾아볼 수 있습니다. 또한 웹 서비스를 포함한 사용자 지정 클라이언트를 만듭니다.
스크립팅 언어 지원 및 관리되는 API: 모든 데이터 마이닝 개체는 완전히 프로그래밍할 수 있습니다. 스크립팅은 MDX, XMLA, 또는 Analysis Services에 대한 PowerShell 확장을 통해 가능합니다. 빠른 쿼리 및 스크립팅을 위해 DMX(Data Mining Extensions) 언어를 사용합니다.
보안 및 배포: 모델 및 구조 데이터의 드릴스루에 대한 별도의 사용 권한을 포함하여 Analysis Services를 통해 역할 기반 보안을 제공합니다. 사용자가 패턴에 액세스하거나 예측을 수행할 수 있도록 다른 서버에 모델을 간편하게 배포
섹션 내용
이 섹션의 항목에서는 SQL Server 데이터 마이닝의 주요 기능 및 관련 태스크를 소개합니다.