DMX(Data Mining Extensions) 참조Data Mining Extensions (DMX) Reference

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

확장 DMX (data Mining)는 만들고의 데이터 마이닝 모델을 사용 하는 데 사용할 수 있는 언어 MicrosoftMicrosoft SQL ServerSQL Server Analysis ServicesAnalysis Services합니다.Data Mining Extensions (DMX) is a language that you can use to create and work with data mining models in MicrosoftMicrosoft SQL ServerSQL Server Analysis ServicesAnalysis Services. DMX를 사용하여 새 데이터 마이닝 모델의 구조를 만들고 이 모델을 학습하고 이 모델을 검색, 관리 및 예측할 수 있습니다.You can use DMX to create the structure of new data mining models, to train these models, and to browse, manage, and predict against them. DMX는 DDL(데이터 정의 언어) 문, DML(데이터 조작 언어) 문, 함수 및 연산자로 구성됩니다.DMX is composed of data definition language (DDL) statements, data manipulation language (DML) statements, and functions and operators.

Microsoft OLE DB for Data Mining 사양Microsoft OLE DB for Data Mining Specification

데이터 마이닝 기능에 Analysis ServicesAnalysis Services 따르도록 작성는 MicrosoftMicrosoft OLE DB for Data Mining 사양 합니다.The data mining features in Analysis ServicesAnalysis Services are built to comply with the MicrosoftMicrosoft OLE DB for Data Mining specification.

MicrosoftMicrosoft OLE DB Data Mining 사양에는 다음을 정의 합니다.The MicrosoftMicrosoft OLE DB for Data Mining specification defines the following:

  • 데이터 마이닝 모델을 정의하는 정보를 유지하기 위한 구조A structure to hold the information that defines a data mining model.

  • 데이터 마이닝 모델을 만들고 사용하기 위한 언어A language for creating and working with data mining models.

    이 사양에서는 데이터 마이닝의 기초를 데이터 마이닝 모델 가상 개체로 정의합니다.The specification defines the basis of data mining as the data mining model virtual object. 데이터 마이닝 모델 개체에는 특정 마이닝 모델에 대해 알려진 모든 내용이 포함됩니다.The data mining model object encapsulates all that is known about a particular mining model. 데이터 마이닝 모델 개체는 모델을 설명하는 열, 데이터 형식 및 메타 정보가 포함된 SQL 테이블과 같은 구조로 구성됩니다.The data mining model object is structured like an SQL table, with columns, data types, and meta information that describe the model. 이 구조에서는 SQL의 확장 기능인 DMX 언어를 사용하여 모델을 만들고 사용할 수 있습니다.This structure lets you use the DMX language, which is an extension of SQL, to create and work with models.

    자세한 내용은: 마이닝 구조 ( Analysis Services-데이터 마이닝 )For More Information: Mining Structures (Analysis Services - Data Mining)

DMX 문 DMX Statements

DMX 문을 사용하여 데이터 마이닝 모델을 작성, 처리, 삭제, 복사, 검색 및 예측할 수 있습니다.You can use DMX statements to create, process, delete, copy, browse, and predict against data mining models. DMX에는 두 가지 유형의 문인 데이터 정의 문과 데이터 조작 문이 있습니다.There are two types of statements in DMX: data definition statements and data manipulation statements. 이 두 가지 유형의 문을 사용하여 다양한 태스크를 수행할 수 있습니다.You can use each type of statement to perform different kinds of tasks.

다음 섹션에서는 DMX 문을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.The following sections provide more information about working with DMX statements:

데이터 정의 문 Data Definition Statements

DMX의 데이터 정의 문을 사용하여 새 마이닝 구조 및 모델을 만들거나 정의하고 마이닝 모델과 마이닝 구조를 가져오거나 내보내고 데이터베이스의 기존 모델을 삭제할 수 있습니다.Use data definition statements in DMX to create and define new mining structures and models, to import and export mining models and mining structures, and to drop existing models from a database. DMX의 데이터 정의 문은 DDL(데이터 정의 언어)의 일부입니다.Data definition statements in DMX are part of the data definition language (DDL).

DMX의 데이터 정의 문을 사용하여 다음과 같은 태스크를 수행할 수 있습니다.You can perform the following tasks with the data definition statements in DMX:

  • 사용 하 여 마이닝 구조를 만들는 CREATE MINING STRUCTURE 문을 사용 하 여 마이닝 구조에 마이닝 모델을 추가 하 고는 ALTER MINING STRUCTURE 문을 합니다.Create a mining structure by using the CREATE MINING STRUCTURE statement, and add a mining model to the mining structure by using the ALTER MINING STRUCTURE statement.

  • 사용 하 여 마이닝 모델 및 연결 된 마이닝 구조를 동시에 만들는 CREATE MINING MODEL 빈 데이터 마이닝 모델 개체를 작성 하는 문입니다.Create a mining model and associated mining structure simultaneously by using the CREATE MINING MODEL statement to build an empty data mining model object.

  • 파일에는 마이닝 모델과 연결 된 마이닝 구조를 사용 하 여 내보내기는 내보내기 문.Export a mining model and associated mining structure to a file by using the EXPORT statement. 마이닝 모델 및 연결 된 마이닝 구조를 사용 하 여 내보내기 문에 의해 생성 되는 파일에서 가져오기는 가져오기 문.Import a mining model and associated mining structure from a file that is created by the EXPORT statement by using the IMPORT statement.

  • 기존 마이닝 모델의 구조를 새 모델로 복사 하 고 사용 하 여 동일한 데이터와 학습는 SELECT INTO 문.Copy the structure of an existing mining model into a new model, and train it with the same data, by using the SELECT INTO statement.

  • 사용 하 여 데이터베이스에서 마이닝 모델을 완전히 제거는 DROP MINING MODEL 문.Completely remove a mining model from a database by using the DROP MINING MODEL statement. 마이닝 구조에서와 완전히 제거 된 모든 연결 된 마이닝 모델 데이터베이스를 사용 하 여는 DROP MINING STRUCTURE 문.Completely remove a mining structure and all its associated mining models from the database by using the DROP MINING STRUCTURE statement.

    DMX 문을 사용 하 여 수행할 수 있는 데이터 마이닝 작업에 대 한 자세한 참조 Data Mining Extensions ( DMX ) 문 참조합니다.To learn more about the data mining tasks that you can perform by using DMX statements, see Data Mining Extensions (DMX) Statement Reference.

    DMX 문을 돌아가기Back to DMX Statements

데이터 조작 문 Data Manipulation Statements

DMX의 데이터 조작 문을 사용하여 기존 마이닝 모델로 작업하고 모델을 검색하고 모델에 대한 예측을 만들 수 있습니다.Use data manipulation statements in DMX to work with existing mining models, to browse the models and to create predictions against them. DMX의 데이터 조작 문은 DML(데이터 조작 언어)의 일부입니다.Data manipulation statements in DMX are part of the data manipulation language (DML).

DMX의 데이터 조작 문을 사용하여 다음과 같은 태스크를 수행할 수 있습니다.You can perform the following tasks with the data manipulation statements in DMX:

DMX 쿼리 기본 사항 DMX Query Fundamentals

SELECT 문에 대부분의 DMX 쿼리에서 기반입니다.The SELECT statement is the basis for most DMX queries. 이 문과 함께 다양한 절을 사용하여 마이닝 모델을 검색하거나 복사하거나 예측할 수 있습니다.Depending on the clauses that you use with such statements, you can browse, copy, or predict against mining models. 예측 쿼리는 기존 마이닝 모델을 기반으로 예측을 만들 선택의 형태를 사용 합니다.The prediction query uses a form of SELECT to create predictions based on existing mining models. 함수를 통해 데이터 마이닝 모델의 내재된 기능을 확장하여 마이닝 모델을 다양하게 검색 및 쿼리할 수 있습니다.Functions extend your ability to browse and query the mining models beyond the intrinsic capabilities of the data mining model.

DMX 함수를 사용하여 모델 학습 중에 발견한 정보를 가져오고 새 정보를 계산할 수 있습니다.You can use DMX functions to obtain information that is discovered during the training of your models, and to calculate new information. 기본 데이터 또는 예측 정확성을 설명하는 통계를 반환하거나 예측에 대한 상세한 설명을 반환하는 등의 여러 가지 용도로 함수를 사용할 수 있습니다.You can use these functions for many purposes, including to return statistics that describe the underlying data or the accuracy of a prediction, or to return an expanded explanation of a prediction.

자세한 내용은정보: Select 문 이해 DMX, 일반 예측 함수 ( DMX ), 구조와 DMX 예측 쿼리의 사용법, Data Mining Extensions ( DMX ) 함수 참조 For More Information: Understanding the DMX Select Statement, General Prediction Functions (DMX), Structure and Usage of DMX Prediction Queries, Data Mining Extensions (DMX) Function Reference

DMX 문을 돌아가기Back to DMX Statements

참고 항목See Also

Data Mining Extensions ( DMX ) 함수 참조 Data Mining Extensions (DMX) Function Reference
Data Mining Extensions ( DMX ) 연산자 참조 Data Mining Extensions (DMX) Operator Reference
Data Mining Extensions ( DMX ) 문 참조 Data Mining Extensions (DMX) Statement Reference
Data Mining Extensions ( DMX ) 구문 표기 규칙 Data Mining Extensions (DMX) Syntax Conventions
Data Mining Extensions ( DMX ) 구문 요소 Data Mining Extensions (DMX) Syntax Elements
일반 예측 함수 ( DMX ) General Prediction Functions (DMX)
구조 및 DMX 예측 쿼리 사용 Structure and Usage of DMX Prediction Queries
DMX Select 문 이해Understanding the DMX Select Statement