MIicrosoft SQL Server 2000 데이터 마이닝

1부 데이터 마이닝 소개

1장 데이터 마이닝에 대한 이해

데이터 마이닝은 무엇인가
왜 데이터 마이닝을 이용하는가
현재 데이터 마이닝을 어떻게 이용하는가
용어 정의
데이터 마이닝 방법론
문제점 분석하기
데이터 추출 및 정제
데이터 검증
모델 생성 및 학습

데이터 마이닝 모델 데이터 쿼리
데이터 마이닝 모델의 유효성 유지보수
데이터 마이닝 개요
데이터 마이닝 대 OLAP
데이터 마이닝 모델
데이터 마이닝 알고리즘
데이터 마이닝을 위한 SQL Server 구문 이용
요약

2장 Microsoft SQL Server Analysis Services 아키텍처

OLAP 소개
MOLAP
ROLAP
HOLAP
서버 아키텍처
Analysis Services의 데이터 마이닝 서비스
클라이언트 아키텍처
피벗 테이블 서비스(PivotTable Service)
OLE DB
의사 결정 지원 개체(DSO)
Multidimensional Expressions(MDX)
Prediction Joins
요약

3장 데이터 저장소 모델

왜 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스를 필요로 하는가
데이터의 무결성 유지하기
OLTP 데이터에 대한 리포팅은 성능에 해가 될 수 있다
데이터 마이닝을 위한 데이터 웨어하우징 아키텍처
OLTP 데이터로부터 데이터 웨어하우스 생성하기
마이닝을 위한 데이터의 최적화
물리적인 데이터 마이닝 구조
관계형 데이터 웨어하우스
관계형 데이터 저장소의 장점
데이터 마이닝용 지원 테이블 구축
OLAP 큐브
데이터 마이닝이 OLAP 구조를 어떻게 이용하는가
OLAP 저장소의 장점
OLAP가 데이터 마이닝에 적절하지 않을 때
요약

4장 데이터 마이닝에 대한 접근

디렉티드 데이터 마이닝(Directed Data Mining)
언디렉티드 데이터 마이닝(Undirected Data Mining)
데이터 마이닝 대 통계
기록 데이터로부터 학습하기
미래 예측하기
데이터 마이닝 모델 성향 습득하기
모델 평가와 오류 회피하기
요약

2부 데이터 마이닝 결과

5장 Microsoft 의사 결정 나무

모델 생성하기
분석 관리자(Analysis Manager)
모델의 시각화
종속 관계 네트워크 브라우저(Dependency Network Browser)
의사 결정 나무 알고리즘의 내부
예측을 이끌어 내는 법
트리의 경로 검색
경로 검색 대 규칙
의사 결정 나무를 사용할 때
요약

6장 OLAP를 사용하여 의사 결정 나무 생성하기

모델 생성하기
원본 유형 선택
데이터 마이닝 기술 선택
사례 선택
예측된 엔티티 선택
성향 습득 데이터 선택
차원 및 가상 큐브 선택
데이터 마이닝 모델 완료하기
OLAP 마이닝 모델 편집기
자세한 내용 창(Content Detail Pane)
구조 창(Structure Panel)
예측 트리(Prediction Tree) 리스트
OLAP 데이터 마이닝 모델을 이용하여 데이터 분석하기
생성한 가상 큐브 사용하기
생성한 차원 사용하기
요약

7장 Microsoft 클러스터링

탐색 순서
데이터를 이해하는 방법 찾기
언디렉티드 데이터 마이닝 기술로서의 클러스터링
클러스터링이 작동하는 방법
알고리즘의 개요
K-평균(K-Means) 방법 클러스터링 알고리즘
정확히 무엇을 측정하고 있는 것인가?
클러스터링 인자
친밀성(Closeness) 측정
클러스터링을 사용할 때
관계 시각화
예외 사항 강조
다른 데이터 마이닝 작업을 위한 표본 생성하기
클러스터링의 약점
클러스터링을 사용하여 데이터 마이닝 모델 생성하기
원본 유형 선택
데이터 마이닝용 테이블 선택하기
데이터 마이닝 기술 선택
테이블간 조인 편집
마이닝 모델용 사례 키 열 선택
입력 열과 예측 가능한 열 선택
모델 보기
클러스터 노드의 구성
클러스터 노드의 순서
데이터 분석하기
요약

3부 코드를 응용한 데이터 마이닝 응용 프로그램

8장 Microsoft 데이터 변환 서비스(DTS) 사용하기

DTS란 무엇인가
DTS 작업(DTS Tasks)
변환(Transform)
대량 삽입(Bulk Insert)
데이터 기반 쿼리(Data Driven Query)
패키지 실행(Execute Package)
연결(Connections)
원본(Sources)
연결 구성하기
DTS 패키지 워크플로
DTS 패키지 단계(DTS Package Steps)
선행 제약 조건(Precedence Constraints)
DTS 디자이너
DTS 디자이너 열기
DTS 패키지 저장하기
dtsrun 유틸리티
DTS를 사용하여 데이터 마이닝 모델 생성하기
SQL Server 환경 준비하기
패키지 생성하기
요약

9장 DSO 사용하기

Scripting 대 Visual Basic
서버 개체
데이터베이스 개체
DSO를 사용해서 관계형 데이터 마이닝 모델을 생성하기
DSO를 사용해서 OLAP 데이터 마이닝 모델 생성하기
데이터 원본(DataSource) 개체
데이터 마이닝 모델(의사 결정 지원 개체)
새로운 데이터 원본 추가하기
Analysis Server 역할
데이터 마이닝 모델 역할
요약

10장 데이터 마이닝 구조 이해하기

데이터 마이닝 모델 사례의 구조
테이블처럼 보이는 데이터 마이닝 모델
데이터 마이닝 모델을 찾기 위해 코드 사용하기
스키마 행 집합 사용하기
MINING_MODELS 스키마 행 집합
MINING_COLUMNS 스키마 행 집합
MINING_MODEL_CONTENT 스키마 행 집합
MINING_SERVICES 스키마 행 집합
SERVICE_PARAMETERS 스키마 행 집합
MODEL_CONTENT_PMML 스키마 행 집합
요약

11장 피벗 테이블(PivotTable) 서비스를 이용한 데이터 마이닝

컴포넌트 재분배하기
컴포턴트 설치하고 등록하기
파일 위치
설치 레지스터리 설정
설치 프로그램 재분배
피벗 테이블 서비스에 연결하기
피벗 테이블 서비스를 이용하여 Analysis Services에 연결
HTTP를 사용해서 Analysis Services에 연결
로컬 데이터 마이닝 모델 만들기
로컬 마이닝 모델의 스토리지
SELECT INTO 문장
INSERT INTO 문장
OPENROWSET 구문
중첩 테이블과 SHARE 문
데이터 마이닝에 있는 XML 사용하기
PMML 표준
요약

12장 데이터 마이닝 쿼리들

예측 쿼리의 구성 요소
기본적인 예측 쿼리
시험 사례 소스 지정하기
컬럼 명시하기
PREDICTION JOIN 절
컬럼처럼 함수 사용하기
컬럼처럼 테이블 형식 값들 사용하기
WHERE 절
예측(PREDICTION) 함수
Predict
PredictProbability
PredictSupport
PredictVariance
PredictStdev
PredictProbabilityVariance
PredictProbabilityStdev
PredictHistogram
TopCount
TopSum
TopPercent
RangeMin
RangeMid
RangeMax
PredictScore
PredictNodeId
클러스터링 모델을 이용한 예측 쿼리들
클러스터(Cluster)
ClusterProbability
ClusterDistance
예측 쿼리들을 실행하기 위해서 DTS 사용하기
요약

부록 회귀 분석(Regression Analysis)

회귀 분석이란 무엇인가
연속적인 속성 예측 : 예제
상관 관계
회귀 선
기울기 구하기
절편(intercept) 구하기
회귀계수(회귀율)
예측을 위한 회귀 분석 사용
회귀 선의 정확도 분석
OLAP를 이용한 회귀 모델 생성
관련 데이터베이스에 회귀 적용
SQL Server에서의 회귀와 OLAP를 이용한 회귀
Visual Basic을 이용한 회귀 분석 수행
모델 생성
테이블 사용
PMML 사용
요약

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