DMX 예측 쿼리의 구조 및 사용법Structure and Usage of DMX Prediction Queries

적용 대상:예SQL Server Analysis Services아니요Azure Analysis ServicesAPPLIES TO:yesSQL Server Analysis ServicesnoAzure Analysis Services

MicrosoftMicrosoft SQL ServerSQL Server Analysis ServicesAnalysis Services, 마이닝 모델의 결과 기반으로 새 데이터 집합에서 알 수 없는 열 값을 예측 하에서 확장 DMX (Data Mining) 예측 쿼리를 사용할 수 있습니다.In MicrosoftMicrosoft SQL ServerSQL Server Analysis ServicesAnalysis Services, you can use the prediction query in Data Mining Extensions (DMX) to predict unknown column values in a new dataset, based on the results of a mining model.

사용하는 쿼리 유형은 모델로부터 얻으려는 정보에 따라 다릅니다.The type of query you use depends on what information you want to obtain from a model. 웹 사이트를 방문하는 고객에게서 자전거 구매 가능성이 있는지 파악하는 경우처럼 간단한 예측을 실시간으로 만들려는 경우에는 단일 쿼리를 사용합니다.If you want to create simple predictions in real time, for example to know if a potential customer on a Web site fits the persona of a bike buyer, you would use a singleton query. 데이터 원본에 포함되어 있는 사례 집합에서 예측 일괄 처리를 만들려면 일반 예측 쿼리를 사용합니다.If you want to create a batch of predictions from a set of cases that are contained within a data source, you would use a regular prediction query.

예측 유형Prediction Types

DMX를 사용하여 다음과 같은 예측 유형을 만들 수 있습니다.You can use DMX to create the following types of predictions:

예측 조인Prediction join
마이닝 모델에 있는 패턴을 기준으로 입력 데이터에 대한 예측을 만드는 데 사용합니다.Use to create predictions on input data based on the patterns that exist in the mining model. 이 쿼리 문 뒤에 야를 ON 마이닝 모델 열과 입력된 열 간에 조인 조건을 제공 하는 절.This query statement must be followed by an ON clause that supplies the join conditions between the mining model columns and the input columns.

자연 예측 조인Natural prediction join
쿼리를 실행할 테이블의 열 이름과 정확히 일치하는 마이닝 모델의 열 이름을 기준으로 예측을 만드는 데 사용합니다.Use to create predictions that are based on column names in the mining model that exactly match the column names in the table on which you are performing the query. 이 쿼리 문이 필요 하지 않습니다는 ON 마이닝 모델 열과 입력된 열 간의 일치 하는 이름에 따라 조인 조건이 자동으로 생성 되므로 절.This query statement does not require an ON clause, because the join condition is automatically generated based on the matching names between the mining model columns and the input columns.

빈 예측 조인Empty prediction join
입력 데이터를 제공할 필요 없이 가장 가능성이 높은 예측을 찾는 데 사용합니다.Use to discover the most likely prediction, without having to supply input data. 마이닝 모델의 내용만을 기준으로 예측을 반환합니다.This returns a prediction that is based only on the content of the mining model.

단일 쿼리Singleton query
쿼리에 데이터를 제공하여 예측을 만드는 데 사용합니다.Use to create a prediction by feeding the data to the query. 이 문을 사용하면 한 가지 사례를 쿼리하여 신속한 결과를 얻을 수 있으므로 매우 유용합니다.This statement is useful because you can feed a single case to the query, to get a result back quickly. 예를 들어 35세 기혼 여성의 자전거 구매 가능성을 예측하는 쿼리를 사용할 수 있습니다.For example, you can use the query to predict whether someone who is female, age 35, and married would be likely to purchase a bicycle. 이 쿼리에는 외부 데이터 원본이 필요하지 않습니다.This query does not require an external data source.

쿼리 구조Query Structure

DMX에서 예측 쿼리를 만들려면 다음 요소를 결합하여 사용합니다.To build a prediction query in DMX, you use a combination of the following elements:




  • ONON



    합니다 선택 요소 예측 쿼리의 열을 정의 하 고 결과에 표시 되는 식 집합과 다음 데이터를 포함할 수 있습니다.The SELECT element of a prediction query defines the columns and expressions that will appear in the result set, and can include the following data:

  • 예측PredictOnly 마이닝 모델의 열입니다.Predict or PredictOnly columns from the mining model.

  • 예측을 만드는 데 사용하는 입력 데이터의 열Any column from the input data that is used to create the predictions.

  • 데이터 열을 반환하는 함수Functions that return a column of data.

    합니다 FROM <모델 > PREDICTION JOIN 요소는 예측을 만드는 데 사용할 원본 데이터를 정의 합니다.The FROM <model> PREDICTION JOIN element defines the source data to be used to create the prediction. 단일 쿼리의 경우 이 요소는 열에 할당된 일련의 값입니다.For a singleton query, this is a series of values that are assigned to columns. 빈 예측 조인의 경우 이 요소는 빈 상태가 됩니다.For an empty prediction join, this is left empty.

    합니다 ON 요소는 외부 데이터 집합의 열에 마이닝 모델에 정의 된 열을 매핑합니다.The ON element maps the columns that are defined in the mining model to columns in an external dataset. 빈 예측 조인 쿼리나 자연 예측 조인을 만드는 경우에는 이 요소를 포함하지 않아도 됩니다.You do not have to include this element if you are creating an empty prediction join query or a natural prediction join.

    사용할 수는 여기서 예측 쿼리의 결과 필터링 할 절.You can use the WHERE clause to filter the results of a prediction query. 사용할 수는 위쪽 또는 ORDER BY 가능성이 가장 높은 예측을 선택 하는 절.You can use a TOP or ORDER BY clause to select most likely predictions. 이러한 절을 사용 하는 방법에 대 한 자세한 내용은 참조 하세요. 선택 (DMX)합니다.For more information about using these clauses, see SELECT (DMX).

    예측 문의 구문에 대 한 자세한 내용은 참조 선택에서 <모델> PREDICTION JOIN (DMX) 하 고 SELECT FROM <모델> (DMX ).For more information about the syntax of a prediction statement, see SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (DMX) and SELECT FROM <model> (DMX).

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