마이닝 구조 열Mining Structure Columns

마이닝 구조를 만들 때 외부 데이터 열을 선택한 다음 데이터가 모델링에 사용되는 방법을 지정하여 마이닝 구조의 열을 정의합니다.You define the columns in a mining structure when you create the mining structure, by choosing columns of external data and then specifying how the data is to be used for modeling. 따라서 마이닝 구조 열이 데이터 원본의 데이터 복사본보다 많으며 마이닝 구조 열에 따라 원본 데이터가 마이닝 모델에 사용되는 방법이 정의됩니다.Therefore, mining structure columns are more than copies of data from a data source: they define how the data from the source is to be used by the mining model. 데이터를 분할하는 방법을 결정하는 속성과 데이터 값을 분산하는 방법을 설명하는 속성을 할당할 수 있습니다.You can assign properties that determine how the data is discretized, properties that describe how the data values are distributed

마이닝 모델 작성 시 사용하는 각 알고리즘이 구조의 여러 열을 사용하여 데이터를 해석할 수 있기 때문에 마이닝 구조 열은 유연성이 있고 확장 가능합니다.Mining structure columns are designed to be flexible and extensible, because each algorithm that you use to build a mining model may use different columns from the structure to interpret the data. 각 모델에 대해 하나의 데이터 집합을 포함하는 대신 단일 마이닝 구조를 사용하고 해당 구조의 열을 사용하여 데이터를 각 모델에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다.Rather than have one set of data for each model, you can use a single mining structure and use the columns in it to customize the data for each model.

마이닝 구조 열 정의Defining Mining Structure Columns

구조 열을 정의하는 기본 데이터 형식과 내용 유형은 구조 생성 시 사용하는 데이터 원본에서 파생됩니다.The basic data types and content types that define structure columns are derived from the data source that you use to create the structure. 마이닝 구조 내에서 이러한 설정을 변경할 수 있으며 연속 열에 대해 분포를 설정하고 모델링 플래그를 설정할 수도 있습니다.You can change these settings within the mining structure, and you can also set modeling flags and set the distribution for continuous columns.

마이닝 구조 열의 정의에는 다음 정보가 포함되어야 합니다.The definition of a mining structure column must contain the following information:

  • ID: 열의 고유 이름이며 이름과 동일한 경우가 많습니다.ID: The unique name of the column, often the same as the name. 마이닝 구조를 만든 후 이름은 변경할 수 있지만 ID는 변경할 수 없습니다.This cannot be changed after you create the mining structure, whereas the name can be changed.

  • 이름: 열의 이름 또는 별칭입니다.Name: A name or alias for the column.

  • 콘텐츠: 데이터가 불연속형인지 연속형인지 여부를 설명하는 열거형입니다.Content: An enumeration that describes whether the data is discrete or continuous.

  • 형식: 일반 데이터 형식을 나타내는 열거형입니다.Type: An enumeration that indicates the general data type.

  • 분포: 예상 분포 값을 설명하는 열거형입니다.Distribution: An enumeration that describes the expected distribution of values. 열이 연속인 경우 분포가 포함됩니다.A distribution is included if the column is continuous.

  • 모델링 플래그: 누락 값 등을 처리하는 방법을 나타내는 열거형입니다.Modeling flags: An enumeration that indicates how to handle missing values and so forth. 마이닝 모델에 대해 모델링 플래그를 정의할 수도 있지만 모델 플래그는 구조 열에 사용되는 플래그와 다릅니다.Modeling flags can also be defined on the mining model, but the model flags are different than the flags used on structure columns.

  • 바인딩: 원본 데이터를 지정하는 속성입니다.Bindings: Properties that specify the source data.

    타사 알고리즘은 마이닝 구조 열에 대해 정의할 수 있는 사용자 지정 속성을 포함할 수도 있습니다.Third-party algorithms may also include custom properties that can be defined on the mining structure column.

    데이터 마이닝 구조와 데이터 마이닝 모델에 대한 자세한 내용은 마이닝 구조(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하세요.For more information about the data mining structure and the data mining model, see Mining Structures (Analysis Services - Data Mining).

마이닝 구조 열을 정의하고 사용하는 방법은 다음 항목을 참조하십시오.See the following topics for more information about how to define and use mining structure columns.

항목Topic 링크Links
마이닝 구조 열을 정의하는 데 사용할 수 있는 데이터 형식에 대해 설명합니다.Describes the data types that you can use to define a mining structure column. 데이터 형식(데이터 마이닝)Data Types (Data Mining)
마이닝 구조 열에 포함되어 있는 각 데이터 형식에 사용할 수 있는 내용 유형에 대해 설명합니다.Describes the content types that are available for each type of data that is contained in a mining structure column. 내용 유형은 데이터 형식에 따라 달라집니다.Content types are dependent on data type. 내용 유형은 모델 수준에서 할당되며 모델에 열 데이터가 사용되는 방법을 결정합니다.The content type is assigned at the model level, and determines how the column data is used by the model. 콘텐츠 형식(데이터 마이닝)Content Types (Data Mining)
중첩 테이블의 개념을 도입하고, 중첩 테이블을 데이터 원본에 마이닝 구조 열로 추가하는 방법에 대해 설명합니다.Introduces the concept of nested tables, and explains how nested tables can be added to the data source as mining structure columns. 분류된 열(데이터 마이닝)Classified Columns (Data Mining)
열의 예상 분포 값을 지정하기 위해 마이닝 구조 열에 대해 설정할 수 있는 분포 속성을 나열하고 설명합니다.Lists and explains the distribution properties that you can set on a mining structure column to specify the expected distribution of values in the column. 열 배포(데이터 마이닝)Column Distributions (Data Mining)
범주화라고도 하는 불연속화의 개념을 설명하고 Analysis Services에서 연속 숫자 데이터 불연속화를 위해 제공하는 메서드에 대해 설명합니다.Explains the concept of discretization (sometimes referred to as binning) and describes the methods that Analysis Services provides for discretizing continuous numeric data. 분할 메서드(데이터 마이닝)Discretization Methods (Data Mining)
마이닝 구조 열에 대해 설정할 수 있는 모델링 플래그에 대해 설명합니다.Describes the modeling flags that you can set on a mining structure column. 모델링 플래그(데이터 마이닝)Modeling Flags (Data Mining)
한 마이닝 구조 열을 다른 마이닝 구조 열과 연결하는 데 사용할 수 있는 특수한 유형의 열인 분류된 열에 대해 설명합니다.Describes classified columns, which are a special type of column that you can use to relate one mining structure column to another. 분류된 열(데이터 마이닝)Classified Columns (Data Mining)
마이닝 구조 열을 추가하고 수정하는 방법에 대해 알아봅니다.Learn to add and modify mining structure columns. 마이닝 구조 태스크 및 방법Mining Structure Tasks and How-tos

관련 항목:See Also

마이닝 구조(Analysis Services - 데이터 마이닝) Mining Structures (Analysis Services - Data Mining)
마이닝 모델 열Mining Model Columns