데이터 마이닝 마법사를 사용하여 새 마이닝 구조 및 선택적 관련 마이닝 모델을 만듭니다.
마이닝 구조는 해결하려는 비즈니스 문제에 대한 정보를 나타냅니다. 여기에는 특성과 열에 있는 데이터 원본에 대한 바인딩을 설명하는 열이 포함되어 있습니다. 관계형 데이터를 기반으로 하거나 큐브의 데이터를 기반으로 마이닝 구조를 만들 수 있습니다.
마이닝 모델을 사용하면 마이닝 구조의 데이터를 분석하여 패턴을 분석한 다음 해당 패턴을 기반으로 예측을 수행할 수 있습니다. 단일 마이닝 구조에서 다양한 알고리즘에 따라 다양한 유형의 마이닝 모델을 만들 수 있습니다.
자세한 내용은 데이터 마이닝 마법사(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하세요.
데이터 마이닝 마법사는 다음 단계를 안내합니다.
마이닝 모델의 기반이 될 데이터 원본 유형을 선택합니다.
데이터 마이닝 기술을 선택합니다.
데이터 원본을 지정합니다.
마이닝 모델에 대한 학습 데이터를 선택합니다.
사례 키를 선택합니다.
사례 수준 열의 속성과 측정 항목을 식별합니다. (OLAP에만 해당)
마이닝 모델 열을 사용하는 방법을 지정하고 중첩 테이블을 추가합니다.
마이닝 모델 열의 콘텐츠 및 데이터 형식을 지정합니다.
모델을 학습하는 데 사용되는 데이터를 필터링합니다. (OLAP에만 해당)
데이터를 학습 및 테스트 집합으로 분할합니다.
데이터 마이닝 마법사를 완료합니다.
마이닝 구조 및 선택적 마이닝 모델을 만든 후 데이터 마이닝 디자이너 를 사용하여 해당 속성을 수정할 수 있습니다.
또한 참조하십시오
데이터 마이닝 마법사(Analysis Services - 데이터 마이닝)
데이터 마이닝 디자이너
관계형 마이닝 구조 만들기
정의 방법 선택(데이터 마이닝 마법사)
데이터 마이닝 구조 만들기(데이터 마이닝 마법사)
데이터 원본 뷰 선택(데이터 마이닝 마법사)
데이터 원본 뷰 찾아보기(데이터 마이닝 마법사)
테이블 유형 지정(데이터 마이닝 마법사)
학습 데이터 지정(데이터 마이닝 마법사)
관련 열 제안(데이터 마이닝 마법사)
원본 큐브 차원 선택(데이터 마이닝 마법사)
사례 키 선택(데이터 마이닝 마법사)
사례 수준 열 선택(데이터 마이닝 마법사)
마이닝 모델 열 사용량 지정(데이터 마이닝 마법사)
측정값 그룹 차원 선택(새 중첩 테이블 추가 마법사)
중첩 테이블 키 선택(새 중첩 테이블 추가 마법사)
중첩 테이블 열 선택(새 중첩 테이블 추가 마법사)
열 콘텐츠 및 데이터 형식 지정(데이터 마이닝 마법사)
슬라이스 데이터 원본 큐브(데이터 마이닝 마법사)
마법사 완료(데이터 마이닝 마법사)
열 내용 및 데이터 형식 지정(데이터 마이닝 마법사)
테스트 집합 만들기(데이터 마이닝 마법사)