내용 유형(DMX)Content Types (DMX)

이 항목은 다음에 적용됩니다.예SQL Server(2008부터)아니요Azure SQL Database아니요Azure SQL Data Warehouse 아니요병렬 데이터 웨어하우스 THIS TOPIC APPLIES TO:yesSQL Server (starting with 2008)noAzure SQL DatabasenoAzure SQL Data Warehouse noParallel Data Warehouse

데이터 마이닝 알고리즘에는 데이터 형식이 올바르게 작동하는 것 외에도 내용 유형과 같은 추가 정보가 필요로 합니다.Data mining algorithms require additional information beyond the data type to function correctly, such as the content type. 내용 유형은 알고리즘에서 열의 데이터를 사용하는 방법을 결정하는 데 도움을 줍니다.The content type helps the algorithm determine how to work with the data in the column.

각 알고리즘마다 특정한 내용 유형을 지원합니다.Each algorithm supports specific content types. 예를 들어 MicrosoftMicrosoft Naive Bayes 알고리즘에서는 연속 열을 사용할 수 없습니다.For example, the MicrosoftMicrosoft Naive Bayes algorithm cannot use continuous columns. MicrosoftMicrosoft Naive Bayes 모델에서 연속 열을 사용하려면 열의 데이터를 불연속화해야 합니다.To use a continuous column in a MicrosoftMicrosoft Naive Bayes model, you must discretize the data in the column. 일부 알고리즘이 올바르게 실행되기 위해서는 특정한 내용 유형이 필요합니다.Some algorithms require certain content types in order to function correctly. 예를 들어 MicrosoftMicrosoft 시계열 알고리즘에서는 데이터가 수집된 시간을 식별하기 위한 Key Time 열이 필요합니다.For example, the MicrosoftMicrosoft Time Series algorithm requires a key time column to identify the time over which the data was collected.

전체 설명은 콘텐츠 형식에 대해 Analysis ServicesAnalysis Services 지 원하는 참조 콘텐츠 형식 ( 데이터 마이닝 속성 )합니다.For a complete description of the content types that Analysis ServicesAnalysis Services supports, see Content Types (Data Mining).

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