다음을 통해 공유


3단원: 시계열 구조 및 모델 처리

이 단원에서는 DMX(INSERT INTO) 문을 사용하여 만든 시계열 마이닝 구조 및 마이닝 모델을 처리합니다.

마이닝 구조를 처리할 때 Analysis Services는 원본 데이터를 읽고 마이닝 모델을 지원하는 구조를 빌드합니다. 마이닝 모델을 처음 만들 때 항상 마이닝 모델 및 구조를 처리해야 합니다. INSERT INTO를 사용할 때 마이닝 구조를 지정하는 경우 문은 마이닝 구조와 관련된 모든 마이닝 모델을 처리합니다.

이미 처리된 마이닝 구조에 마이닝 모델을 추가하는 경우 문을 사용하여 INSERT INTO MINING MODEL 기존 데이터를 사용하여 새 마이닝 모델만 처리할 수 있습니다.

마이닝 모델 처리에 대한 자세한 내용은 처리 요구 사항 및 고려 사항(데이터 마이닝)을 참조하세요.

INSERT INTO 명령문

시계열 마이닝 구조와 관련된 모든 마이닝 모델을 학습하려면 DMX(INSERT INTO) 문을 사용합니다. 문의 코드는 다음 부분으로 나눌 수 있습니다.

  • 마이닝 구조 식별

  • 데이터 마이닝 구조의 열 목록 작성

  • 학습 데이터 정의

다음은 INSERT INTO 구문의 일반적인 예입니다.

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
(  
   <mining structure columns>  
)  
OPENQUERY (<source data definition>)  

코드의 첫 번째 줄은 학습할 마이닝 구조를 식별합니다.

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  

코드의 다음 줄은 마이닝 구조에 의해 정의된 열을 지정합니다. 마이닝 구조의 각 열을 나열해야 하며 각 열은 원본 쿼리 데이터에 포함된 열에 매핑되어야 합니다.

(  
   <mining structure columns>  
)  

코드의 마지막 줄은 마이닝 구조를 학습하는 데 사용할 데이터를 정의합니다.

OPENQUERY (<source data definition>)  

이 단원에서는 원본 데이터를 정의하는 데 사용합니다 OPENQUERY . 원본 데이터에 대한 쿼리를 정의하는 다른 방법에 대한 자세한 내용은 원본 데이터 쿼리>를 참조하세요<.

학습 과제

이 단원에서는 다음 작업을 수행합니다.

  • Forecasting_MIXED_Structure 마이닝 구조를 처리합니다.

  • 관련 마이닝 모델 Forecasting_MIXED, Forecasting_ARIMA 및 Forecasting_ARTXP 처리합니다.

시계열 마이닝 구조 처리

  1. 개체 탐색기에서 Analysis Services 인스턴스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 쿼리를 가리킨 다음 DMX를 클릭합니다.

    쿼리 편집기가 열리고 비어 있는 새 쿼리가 포함됩니다.

  2. 빈 쿼리에 INSERT INTO 문의 일반적인 예제를 복사하십시오.

  3. 다음을 대체하십시오

    [<mining structure>]  
    

    와 함께

    Forecasting_MIXED_Structure  
    
  4. 다음을 대체하십시오

    <mining structure columns>  
    

    와 함께

    [ReportingDate],  
    [ModelRegion]   
    
  5. 다음을 대체하십시오

    OPENQUERY(<source data definition>)  
    

    와 함께

    OPENQUERY([Adventure Works DW 2008R2],'SELECT [ReportingDate], [ModelRegion], [Quantity], [Amount]  
    FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]')  
    

    원본 쿼리는 IntermediateTutorial 샘플 프로젝트에 정의된 AdventureWorksDW2012 데이터 원본을 참조합니다. 이 데이터 원본을 사용하여 vTimeSeries 보기에 액세스합니다. 이 뷰에는 마이닝 모델을 학습하는 데 사용할 원본 데이터가 포함됩니다. 이 프로젝트 또는 이 보기에 익숙하지 않은 경우2단원: 예측 시나리오 빌드(중간 데이터 마이닝 자습서)를 참조하세요.

    이제 전체 문은 다음과 같습니다.

    INSERT INTO MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]  
    (  
       [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount])  
    )  
    OPENQUERY(  
    [Adventure Works DW 2008R2],  
    'SELECT [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount] FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]'  
    )   
    
  6. 파일 메뉴에서 DMXQuery1.dmx 다른 이름으로 저장을 클릭합니다.

  7. 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 적절한 폴더로 이동하고 파일 ProcessForecastingAll.dmx이름을 지정합니다.

  8. 도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

쿼리 실행이 완료되면 처리된 마이닝 모델을 사용하여 예측을 만들 수 있습니다. 다음 단원에서는 만든 마이닝 모델을 기반으로 여러 예측을 만듭니다.

다음 단원:

4단원: DMX를 사용하여 시계열 예측 만들기

또한 참조하십시오

처리 요구 사항 및 고려 사항(데이터 마이닝)
<원본 데이터 쿼리>
OPENQUERY(DMX)