데이터 마이닝(SSAS)Data Mining (SSAS)

적용 대상:예SQL Server Analysis Services아니요Azure Analysis ServicesAPPLIES TO:yesSQL Server Analysis ServicesnoAzure Analysis Services SQL ServerSQL Server 지났습니다 예측 분석에서 선두 2000 버전의 데이터 마이닝을 제공 하 여 Analysis ServicesAnalysis Services합니다. SQL ServerSQL Server has been a leader in predictive analytics since the 2000 release, by providing data mining in Analysis ServicesAnalysis Services. Integration ServicesIntegration Services, Reporting ServicesReporting ServicesSQL ServerSQL Server 데이터 마이닝의 조합은 데이터 정리 및 준비, 기계 학습 및 보고를 포함하는 예측 분석에 대한 통합된 플랫폼을 제공합니다.The combination of Integration ServicesIntegration Services, Reporting ServicesReporting Services, and SQL ServerSQL Server Data Mining provides an integrated platform for predictive analytics that encompasses data cleansing and preparation, machine learning, and reporting. SQL ServerSQL Server 데이터 마이닝에는 EM 및 K-means 클러스터링 모델, 신경망, 로지스틱 회귀 분석 및 선형 회귀, 의사 결정 트리 및 naive bayes 분류자를 비롯하여 여러 표준 알고리즘이 포함됩니다. Data Mining includes multiple standard algorithms, including EM and K-means clustering models, neural networks, logistic regression and linear regression, decision trees, and naive bayes classifiers. 모든 모델은 모델을 개발하고 구체화하고 평가할 수 있도록 시각화를 통합했습니다.All models have integrated visualizations to help you develop, refine, and evaluate your models. 비즈니스 인텔리전스 솔루션에 데이터 마이닝을 통합하면 복잡한 문제에 대한 지능형 의사 결정을 수행할 수 있습니다.Integrating data mining into business intelligence solution helps you make intelligent decisions about complex problems.

데이터 마이닝의 장점Benefits of Data Mining

데이터 마이닝(예측 분석 및 기계 학습이라고도 함)은 다양한 연구 결과를 기반으로 하는 통계 원칙을 사용하여 데이터에서 패턴을 검색합니다.Data mining (also called predictive analytics and machine learning) uses well-researched statistical principles to discover patterns in your data. Analysis ServicesAnalysis Services 의 데이터 마이닝 알고리즘을 데이터에 적용하면 추세를 예측하고 패턴을 식별하여 규칙과 권장 사항을 만들 수 있으며 복잡한 데이터 집합에서 이벤트의 시퀀스를 분석하여 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다.By applying the data mining algorithms in Analysis ServicesAnalysis Services to your data, you can forecast trends, identify patterns, create rules and recommendations, analyze the sequence of events in complex data sets, and gain new insights.

SQL Server 2017SQL Server 2017의 데이터 마이닝은 강력하고도 사용하기 쉬우며, 많은 사용자들이 분석 및 보고에 자주 사용하는 도구와 통합되어 있습니다.In SQL Server 2017SQL Server 2017, data mining is powerful, accessible, and integrated with the tools that many people prefer to use for analysis and reporting.

주요 데이터 마이닝 기능Key Data Mining Features

SQL ServerSQL Server 데이터 마이닝은 통합 데이터 마이닝 솔루션을 지원하여 다음과 같은 기능을 제공합니다. Data Mining provides the following features in support of integrated data mining solutions:

  • 여러 데이터 원본: 데이터 마이닝을 위해 스프레드시트 및 텍스트 파일을 포함하여 모든 테이블 형식 데이터 원본을 사용할 수 있습니다.Multiple data sources: You can use any tabular data source for data mining, including spreadsheets and text files. Analysis ServicesAnalysis Services에서 만든 OLAP 큐브를 쉽게 마이닝할 수도 있습니다.You can also easily mine OLAP cubes created in Analysis ServicesAnalysis Services. 그러나 메모리 내 데이터베이스에서 데이터를 사용할 수 없습니다.However, you cannot use data from an in-memory database.

  • 통합 데이터 정리, 데이터 관리 및 보고: Integration ServicesIntegration Services 에서 데이터 프로파일링 및 정리를 위한 도구를 제공합니다.Integrated data cleansing, data management, and reporting: Integration ServicesIntegration Services provides tools for profiling and cleansing data. 모델링 준비 과정에서 데이터 정리를 위한 ETL 프로세스를 작성할 수 있으며, ssISnoversion은 쉽게 모델을 다시 학습하고 업데이트할 수도 있습니다.You can build ETL processes for cleaning data in preparation for modeling, and ssISnoversion also makes it easy to retrain and update models.

  • 사용자 지정 가능한 다양한 알고리즘: 클러스터링, 신경망 및 의사 결정 트리와 같은 알고리즘 제공 외에도 SQL ServerSQL Server 데이터 마이닝은 고유의 사용자 지정 플러그 인 알고리즘의 개발을 지원합니다.Multiple customizable algorithms: In addition to providing algorithms such as clustering, neural networks, and decisions trees, SQL ServerSQL Server Data Mining supports development of your own custom plug-in algorithms.

  • 모델 테스트 인프라: 교차 유효성 검사, 분류표, 리프트 차트 및 산점도와 같은 중요한 통계 도구를 사용하여 모델과 데이터 집합을 테스트합니다.Model testing infrastructure: Test your models and data sets using important statistical tools as cross-validation, classification matrices, lift charts, and scatter plots. 테스트 및 학습 집합을 간편하게 만들고 관리합니다.Easily create and manage testing and training sets.

  • 쿼리 및 드릴스루: SQL ServerSQL Server 데이터 마이닝은 예측 쿼리를 응용 프로그램에 통합하기 위한 DMX 언어를 제공합니다.Querying and drillthrough: SQL ServerSQL Server Data Mining provides the DMX language for integrating prediction queries into applications. 모델에서 자세한 통계 및 패턴을 검색하고 사례 데이터로 드릴스루할 수도 있습니다.You can also retrieve detailed statistics and patterns from the models, and drill through to case data.

  • 클라이언트 도구: SQL Server에서 제공하는 개발 및 디자인 스튜디오 외에도 Excel용 데이터 마이닝 추가 기능을 사용하여 모델을 만들고 쿼리하며 찾아볼 수 있습니다.Client tools: In addition to the development and design studios provided by SQL Server, you can use the Data Mining Add-ins for Excel to create, query, and browse models. 또한 웹 서비스를 포함한 사용자 지정 클라이언트를 만듭니다.Or, create custom clients, including Web services.

  • 스크립팅 언어 지원 및 관리되는 API: 모든 데이터 마이닝 개체는 완전히 프로그래밍할 수 있습니다.Scripting language support and managed API: All data mining objects are fully programmable. 스크립팅은 MDX, XMLA, 또는 Analysis ServicesAnalysis Services에 대한 PowerShell 확장을 통해 가능합니다.Scripting is possible through MDX, XMLA, or the PowerShell extensions for Analysis ServicesAnalysis Services. 빠른 쿼리 및 스크립팅을 위해 DMX(Data Mining Extensions) 언어를 사용합니다.Use the Data Mining Extensions (DMX) language for fast querying and scripting.

  • 보안 및 배포: 모델 및 구조 데이터의 드릴스루에 대한 별도의 사용 권한을 포함하여 Analysis ServicesAnalysis Services를 통해 역할 기반 보안을 제공합니다.Security and deployment: Provides role-based security through Analysis ServicesAnalysis Services, including separate permissions for drillthrough to model and structure data. 사용자가 패턴에 액세스하거나 예측을 수행할 수 있도록 다른 서버에 모델을 간편하게 배포Easy deployment of models to other servers, so that users can access the patterns or perform predictions

섹션 내용In This Section

이 섹션의 항목에서는 SQL ServerSQL Server 데이터 마이닝의 주요 기능 및 관련 태스크를 소개합니다.The topics in this section introduce the principal features of SQL ServerSQL Server Data Mining and related tasks.

관련 항목:See Also

SQL Server R ServicesSQL Server R Services