데이터 마이닝 솔루션Data Mining Solutions

적용 대상:예SQL Server Analysis Services아니요Azure Analysis ServicesAPPLIES TO:yesSQL Server Analysis ServicesnoAzure Analysis Services데이터 마이닝 솔루션은 한 Analysis ServicesAnalysis Services 하나 이상의 데이터 마이닝 프로젝트가 포함 된 솔루션입니다. A data mining solution is an Analysis ServicesAnalysis Services solution that contains one or more data mining projects.

이 섹션의 항목에서는 SQL ServerSQL Server Analysis ServicesAnalysis Services를 사용하여 통합 데이터 마이닝 솔루션을 디자인하고 구현하는 방법에 대해 설명합니다.The topics in this section provide information about how to design and implement an integrated data mining solution by using SQL ServerSQL Server Analysis ServicesAnalysis Services. 데이터 마이닝 디자인 프로세스와 관련 도구에 대한 개요는 Data Mining Concepts를 참조하십시오.For an overview of the data mining design process and related tools, see Data Mining Concepts.

데이터 마이닝에 유용한 추가 프로젝트 형식에 대한 자세한 내용은 데이터 마이닝 솔루션 관련 프로젝트를 참조하세요.For more information about additional projects types that are useful for data mining, see Related Projects for Data Mining Solutions.

관계형 마이닝 모델과 다차원 솔루션Relational vs. Multidimensional Solutions

데이터 마이닝 솔루션 배포Deploying Data Mining Solutions

솔루션 연습Solution Walkthroughs

관계형 마이닝 모델과 다차원 솔루션Relational vs. Multidimensional Solutions

데이터 마이닝 솔루션은 다차원 데이터(즉, 기존 큐브)나 순수 관계형 데이터(예: 데이터 웨어하우스의 테이블 및 뷰) 또는 텍스트 파일, Excel 통합 문서 또는 기타 외부 데이터 원본을 기반으로 할 수 있습니다.A data mining solution can be based either on multidimensional data—that is, an existing cube—or on purely relational data, such as the tables and views in a data warehouse, or on text files, Excel workbooks, or other external data sources.

  • 기존 다차원 데이터베이스 솔루션 내에 데이터 마이닝 개체를 만들 수 있습니다.You can create data mining objects within an existing multidimensional database solution.

    일반적으로 이미 만든 큐브를 데이터 원본으로 사용하여 데이터 마이닝을 수행하려는 경우에 이와 같은 솔루션을 만듭니다.Typically you would create a solution like this if you have already created a cube and want to perform data mining by using the cube as a data source. 큐브를 기반으로 하는 모델을 이동 및 백업할 때는 큐브도 이동하거나 복사해야 합니다.When you move and backup models based on a cube, the cube must also be moved or copied.

  • 데이터 마이닝 개체(지원되는 데이터 원본 및 데이터 원본 뷰 포함)만 포함하고 관계형 데이터 원본만 사용하는 데이터 마이닝 솔루션을 만들 수 있습니다.You can create a data mining solution that contains only data mining objects, including the supporting data sources and data source views, and that uses relational data source only.

    이는 일반적으로 관계형 데이터 원본에 대해 처리 및 쿼리가 가장 빠르기 때문에 데이터 마이닝 모델을 만들 때 가장 선호되는 방법입니다.This is the preferred method for creating data mining models, as processing and querying is generally fastest against relational data sources. 또한 EXPORT 및 IMPORT 명령을 사용하여 서버 간에 모델을 쉽게 이동 및 백업할 수 있습니다.You can also easily move and backup models between servers by using the EXPORT and IMPORT commands.

데이터 마이닝 솔루션 배포Deploying Data Mining Solutions

솔루션을 배포하는 Analysis ServicesAnalysis Services 인스턴스는 다차원 개체 및 데이터 마이닝 개체를 지원하는 모드에서 실행되고 있어야 합니다. 즉 데이터 마이닝 개체를 테이블 형식 모델 또는 Power PivotPower Pivot 데이터를 호스팅하는 인스턴스에 배포할 수는 없습니다.The instance of Analysis ServicesAnalysis Services to which you deploy the solution must be running in a mode that supports multidimensional objects and data mining objects; that is, you cannot deploy data mining objects to an instance that hosts tabular models or Power PivotPower Pivot data.

따라서 Visual Studio에서 데이터 마이닝 솔루션을 만드는 경우 반드시 Analysis Services 다차원 및 데이터 마이닝 프로젝트템플릿을 사용하십시오.Therefore, when you create a data mining solution in Visual Studio, be sure to use the template, Analysis Services Multidimensional and Data Mining Project.

솔루션을 배포하면 지정된 Analysis ServicesAnalysis Services 인스턴스에서 솔루션 파일과 같은 이름의 데이터베이스에 데이터 마이닝에 사용되는 개체가 만들어집니다.When you deploy the solution, the objects used for data mining are created in the specified Analysis ServicesAnalysis Services instance, in a database with the same name as the solution file.

관계형 솔루션 및 다차원 솔루션을 배포하는 방법에 대한 자세한 내용은 데이터 마이닝 솔루션 배포를 참조하세요.For more information about how to deploy both relational and multidimensional solutions, see Deployment of Data Mining Solutions.

솔루션 연습Solution Walkthrough

데이터 마이닝 마법사를 사용하여 데이터 마이닝 솔루션을 만드는 방법에 대해 간략하게 설명합니다.Provides an overview of how to create data mining solutions by using the Data Mining Wizard.

관계형 마이닝 구조 만들기Create a Relational Mining Structure
관계형 데이터, 텍스트 파일 및 기타 데이터 원본 뷰에 통합될 수 있는 원본에서 마이닝 구조를 만듭니다.Create a mining structure from relational data, text files, and other sources that can be combined in a data source view.

OLAP 마이닝 구조 만들기Create an OLAP Mining Structure
OLAP 큐브의 데이터를 기반으로 하는 마이닝 구조를 만듭니다.Create a mining structure based on data in an OLAP cube. OLAP 데이터에서 만든 모델을 데이터 마이닝 차원으로 저장하거나 데이터 및 모델 집합을 새 큐브로 저장할 수 있습니다.Models that you create from OLAP data can be saved as a data mining dimension, or you can save the set of data and your models as a new cube.

섹션 내용In This Section

데이터 마이닝 프로젝트Data Mining Projects

데이터 마이닝 개체 처리Processing Data Mining Objects

데이터 마이닝 솔루션 관련 프로젝트Related Projects for Data Mining Solutions

데이터 마이닝 솔루션 배포Deployment of Data Mining Solutions

데이터 원본 및 마이닝 구조를 포함하여 기본 데이터 마이닝 솔루션을 만든 후에는 새 모델을 추가하고, 모델을 테스트 및 비교하고, 예측을 만들고, 데이터 하위 집합을 시험하여 솔루션을 빌드할 수 있습니다.After you have created a basic data mining solution, including data sources and a mining structure, you can build on the solution by adding new models, testing and comparing models, creating predictions, and experimenting with subsets of data.

자세한 내용은 다음 링크를 참조하십시오.For more information, see the following links:

태스크Tasks 항목Topics
만든 모델을 테스트하고, 학습 데이터의 품질에 대한 유효성을 검사하고, 데이터 마이닝 모델의 정확도를 나타내는 차트를 만듭니다.Test the models you create, validate the quality of your training data, and create charts that represent the accuracy of data mining models. 테스트 및 유효성 검사(데이터 마이닝)Testing and Validation (Data Mining)
구조 및 관련 모델을 데이터로 채워 모델을 학습합니다.Train the model by populating the structure and related models with data. 모델을 새 데이터로 업데이트 및 확장합니다.Update and extend models with new data. 데이터 마이닝 개체 처리Processing Data Mining Objects
학습 데이터에 필터를 적용하거나, 다른 알고리즘을 선택하거나, 고급 알고리즘 매개 변수를 설정하여 마이닝 모델을 사용자 지정합니다.Customize a mining model by applying filters to the training data, choosing a different algorithm, or setting advanced algorithm parameters. 마이닝 모델 및 구조 사용자 지정Customize Mining Models and Structure
모델을 학습하는 데 사용되는 데이터에 필터를 적용하여 마이닝 모델을 사용자 지정합니다.Customize a mining model by applying filters to the data used in training the mode. 구조에 마이닝 모델 추가(Analysis Services - 데이터 마이닝)Add Mining Models to a Structure (Analysis Services - Data Mining)
데이터 마이닝 솔루션을 업데이트하고 관리합니다.Update and manage data mining solutions. Link TBDLink TBD

관련 항목:See Also

데이터 마이닝 자습서(Analysis Services)Data Mining Tutorials (Analysis Services)