문서 모델 마법사는 사용자가 만든 마이닝 모델에 대한 유용한 정보를 제공하는 보고서를 만듭니다. 만든 모델을 문서화하면 모델을 생성하는 데 사용되는 데이터의 원본을 추적하고, 모델이 처리된 시기에 대한 추가 정보를 가져오고, 모델 결과에 영향을 주는 매개 변수 변경 내용을 추적할 수 있습니다.
문서 모델 마법사 사용
데이터 마이닝 탭을 클릭합니다.
모델 사용 그룹에서문서 모델을 클릭합니다.
모델 선택 대화 상자에서 보고할 모델을 선택하고 다음을 클릭합니다. 문서화하려는 각 모델에 대해 문서 모델 마법사를 별도로 실행해야 합니다.
설명서 세부 정보 선택 대화 상자에서 전체 정보 또는 요약 정보라는 두 가지 옵션 중 하나를 선택합니다.
완료를 클릭합니다.
마법사는 지정한 보고서( 모델 설명서)가 포함된 새 워크시트를 자동으로 만듭니다.
보고서 이해
데이터 마이닝 모델을 문서화하는 보고서를 만들 때 모델의 이름과 설명을 포함하는 기본 정보 또는 마이닝 모델에 대한 기본 구조 및 고급 정보를 포함하는 전체 보고서가 포함된 요약을 만들 수 있습니다.
모델을 만드는 데 사용된 알고리즘에 따라 다양한 유형의 정보가 제공됩니다. 예를 들어 연결 모델에서는 생성된 항목 집합 및 규칙의 수를 파악하는 데 더 관심이 있습니다. 클러스터링 모델의 경우 클러스터 수가 더 흥미롭습니다.
다음 표에서는 각 옵션에 대해 보고서에 제공되는 옵션 및 정보를 나열합니다.
비고
보고서의 열은 기본적으로 특정 크기로 설정됩니다. 따라서 열 이름 또는 값이 매우 긴 경우 열이 표시되지 않거나 Excel에서 ###으로 표시될 수 있습니다. 값을 표시하려면 행의 크기를 조정할 수 있습니다. 셀을 선택한 경우 수식 입력줄의 오른쪽 끝에 있는 이중 화살표를 클릭하여 끌어 전체 값 또는 문자열을 표시할 수 있습니다.
요약 보고서
| 메타데이터 | 모델 이름 모델 설명 알고리즘 이름 마지막으로 처리된 날짜 |
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| 모델 결과 | 협회 | 항목 집합 수 규칙 수 |
| 클러스터링 | 클러스터 수 각 클러스터에 대한 지원 |
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| 의사 결정 트리 | 트리 수 각 트리의 노드 수 |
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| 선형 회귀 | 트리 수(항상 1) 노드 수(항상 1) |
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| Naïve Bayes | 중요한 특성 | |
| 신경망 | 입력 노드 수 출력 노드 수 숨겨진 노드 수 |
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| 시퀀스 클러스터링 | 클러스터 수 |
보고서 완료
전체 보고서에는 요약 보고서에 있는 모든 항목과 모델에 사용된 데이터 열 및 분석 결과에 대한 자세한 정보가 포함됩니다.
| 메타데이터 | 모델 메타데이터 | 알고리즘 매개 변수 및 값 |
| 열 메타데이터 | 열 이름 사용법 데이터 형식 콘텐츠 형식 값(불연속 값 목록 또는 값 범위) |
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| 모델 통계 | 연속 열 | 평균값 최소값 최대값 제곱 평균 오차 평균 절대 오차 로그 점수 회귀 수식(선형 회귀 모델에만 해당) |
| 개별 열 | 통과 횟수 실패 횟수 로그 점수 승강기 |
비고
SQL Server Analysis Services에서 지원하는 모든 모델 유형을 문서화할 수 있습니다. 따라서 표에는 테이블 분석 도구를 사용하거나 데이터 마이닝 클라이언트의 마법사를 사용하여 만들 수 없는 일부 모델 형식이 나열되어 있습니다. 그러나 고급 데이터 마이닝 쿼리 편집기를 사용하여 모든 모델 형식을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 쿼리(SQL Server 데이터 마이닝 추가 기능)를 참조하세요.