데이터 마이닝 마법사 F1 도움말(Analysis Services - 데이터 마이닝)
데이터 마이닝 마법사를 사용하여 새 마이닝 구조 및 선택적으로 연결된 마이닝 모델을 만들 수 있습니다.
마이닝 구조는 해결하려는 비즈니스 문제에 대한 정보를 나타냅니다. 여기에는 특성 및 열에 있는 데이터의 원본에 대한 바인딩을 설명하는 열이 포함됩니다. 관계형 데이터 또는 큐브의 데이터를 기반으로 마이닝 구조를 만들 수 있습니다.
마이닝 모델을 사용하면 패턴을 찾아 마이닝 구조의 데이터를 분석하고 찾은 패턴을 기반으로 예측을 수행할 수 있습니다. 단일 마이닝 구조에서 다른 알고리즘을 기반으로 다른 유형의 마이닝 모델을 만들 수 있습니다.
자세한 내용은 데이터 마이닝 마법사(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.
데이터 마이닝 마법사는 다음 단계로 이루어져 있습니다.
마이닝 모델의 기반으로 사용할 데이터 원본의 유형을 선택합니다.
데이터 마이닝 기술을 선택합니다.
데이터 원본을 지정합니다.
마이닝 모델에 대한 학습 데이터를 선택합니다.
사례 키를 선택합니다.
사례 수준 열에 대한 특성 및 측정값을 식별합니다. OLAP만 해당합니다.
마이닝 모델 열의 사용 방법을 지정하고 중첩 테이블을 추가합니다.
마이닝 모델 열의 내용 및 데이터 형식을 지정합니다.
모델의 학습에 사용되는 데이터를 필터링합니다. OLAP만 해당합니다.
데이터를 학습 집합과 테스트 집합으로 분할합니다.
데이터 마이닝 마법사를 완료합니다.
마이닝 구조와 선택적 마이닝 모델을 만든 후에는 데이터 마이닝 디자이너를 사용하여 해당 속성을 수정할 수 있습니다.
참고 항목
참조
열의 내용 및 데이터 형식 지정(데이터 마이닝 마법사)