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SQL Server 2008 R2

  1. Microsoft 소프트웨어 및 서비스의 품질과 안정성, 성능을 향상시키기 위한 사용자 환경 개선 프로그램에 참여해 주시기 바랍니다. 이 프로그램에 참여하는 사용자에 한하여 사용 패턴과 경향을 확인하기 위해 컴퓨터의 ...
  2. Microsoft 소프트웨어 및 서비스의 품질과 안정성, 성능을 향상시키기 위한 사용자 환경 개선 프로그램에 참여해 주시기 바랍니다. 이 프로그램에 참여하는 사용자에 한하여 사용 패턴과 경향을 확인하기 위해 컴퓨터의 ...
  3. Microsoft 소프트웨어 및 서비스의 품질과 안정성, 성능을 향상시키기 위한 사용자 환경 개선 프로그램에 참여해 주시기 바랍니다. 이 프로그램에 참여하는 사용자에 한하여 사용 패턴과 경향을 확인하기 위해 컴퓨터의 ...
  4. Microsoft 시계열 알고리즘은 ARIMA 분석과 의사 결정 트리를 기반으로 하는 선형 회귀의 조합을 사용하여 월별 판매량, 연간 매출 등의 시간 관련 데이터를 분석합니다. 알고리즘이 발견한 패턴을 사용하여 미래의 ...
  5. Microsoft 시계열 알고리즘은 시간 관련 데이터를 분석하여 시계열 분석을 기반으로 월별 매출 패턴 및 연간 수익 패턴 같은 패턴을 검색합니다.
  6. Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘은 시퀀스 분석과 클러스터링의 조합으로서, 시퀀스에서 비슷한 순서로 정렬된 이벤트의 클러스터를 식별합니다. 이 클러스터를 사용하여 알려진 특징에 따라 시퀀스에서 비슷한 순서로 ...
  7. Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘은 시퀀스 분석과 클러스터링이라는 두 가지 다른 데이터 마이닝 기술을 함께 사용합니다. 이 알고리즘은 시퀀스 관련 패턴을 분석하고 클러스터링합니다.
  8. Microsoft 신경망 알고리즘은 점진적 방법으로 다중 계층 네트워크의 매개 변수를 최적화하여 여러 특성을 예측합니다. 이 알고리즘은 연속 특성의 회귀뿐 아니라 불연속 특성의 분류에도 사용할 수 있습니다.
  9. Microsoft 연결 규칙 알고리즘은 트랜잭션에 함께 나타날 가능성이 가장 높은 항목들을 설명하는 규칙을 작성합니다. 이 규칙을 사용하면 트랜잭션에 나온 다른 항목을 기반으로 하여 특정 항목이 나타날지 예측할 수 있습니다. ...
  10. Microsoft 연결 알고리즘은 특성 값이나 트랜잭션 항목 간의 상관 관계 계산을 사용하여 데이터를 분석합니다.
  11. Microsoft 의사 결정 트리 알고리즘은 예측 모델링에 적합한 분류 알고리즘입니다. 이 알고리즘에서는 개별적인 특성과 연속된 특성을 모두 예측할 수 있습니다.
  12. Microsoft 정품 인증서 또는 제품 포장에 있는 25자 키를 입력하여 이 SQL Server 2008 R2 인스턴스의 정품 여부를 확인하십시오. Evaluation 또는 Express와 같은 SQL Server의 ...
  13. Microsoft 클러스터링 알고리즘은 반복 기술을 사용하여 비슷한 특징을 가진 클러스터로 레코드를 그룹화합니다. 이 알고리즘은 데이터에서 일반적인 그룹화를 찾을 때 유용합니다.
  14. Microsoft 클러스터링 알고리즘은 특성 값에 대한 다차원적인 표현에서 자연스런 데이터 그룹화를 찾아냅니다. 이 알고리즘은 일반적인 그룹화를 검색하려는 경우에 유용합니다.
  15. Microsoft.AnalysisServices.TimeDimGenerator에서 열 "%2!d!" 데이터를 읽지 못했습니다(오류 코드 2!8.8X!).
  16. Microsoft.SqlServer.MSMQUtil.dll을 로드하지 못했습니다. 어셈블리가 전역 어셈블리 캐시(GAC)에 설치되어 있는지 확인하십시오.
  17. Microsoft는 기능 사용 및 오류 정보 수집에 대한 사용자 동의를 요청합니다. 이 정보는 SQL Server와 기타 Microsoft 제품 및 서비스의 향상을 위해 사용됩니다. 이 정보를 전송 또는 보류하도록 SQL ...
  18. Microsoft로 기능 사용 데이터를 보냅니다. 기능 사용 데이터에는 사용자 하드웨어 구성과 사용자가 SQL Server 및 해당 구성 요소를 사용하는 방식에 대한 정보가 포함됩니다.
  19. Microsoft로 오류 보고서 정보를 보내려면 '오류 보고서 보내기'를 클릭하십시오. 보고서를 보내지 않고 이 대화 상자를 닫으려면 '보내지 않음'을 클릭하십시오.
  20. MINING_MODEL_CONTENT 스키마 행 집합은 마이닝 모델 처리 시 검색된 패턴을 설명합니다.
  21. MINING_MODEL_XML 스키마 행 집합에는 마이닝 모델 처리 시 검색된 패턴이 XML 형식으로 포함되어 있습니다.
  22. MINING_SERVICE_PARAMETERS 스키마 행 집합은 각 알고리즘 유형에 대한 모델 생성에 사용할 수 있는 매개 변수를 식별합니다.
  23. MinLength/MaxLength 제약 조건은 "string", "number", "bin.hex", 또는 "bin.base64"의 데이터 형식으로만 지정될 수 있습니다.
  24. model/}' 개체에 사례가 없습니다. ProcessType 열거형이 ProcessClearStructureOnly로 설정되어 있거나 DMX DELETE 문이 저장소를 지웠기 때문에 드릴스루 저장소가 비어 있습니다. ...
  25. model/}' 마이닝 모델에 (%d{cAttributes/}) 특성이 있습니다. 이 특성의 수가 마이닝 모델과 관련된 알고리즘의 현재 버전에서 허용하는 특성 제한 %d{cAttributeLimit/}을(를) 초과했습니다. ...
  26. model/}' 마이닝 모델에 DATE 데이터 형식을 사용하는 열이 있습니다. PMML 2.1 사양에서는 이 데이터 형식을 지원하지 않습니다. 일반적으로 DATE 데이터 형식은 PMML 2.1 사양에서 지원하는 DOUBLE ...
  27. model/}' 마이닝 모델에서 '%{attribute/}' 특성은 입력 특성도 출력 특성도 아니므로 이 특성의 한계 통계에 대한 요청이 실패했습니다.
  28. modelCol/}' 마이닝 모델 열의 '%{structureCol/}' 원본 구조 열이 테이블이 아니거나 중첩 열을 포함하고 있지 않습니다.
  29. modelname/} 마이닝 모델에 사용된 GetLag() 함수에 잘못된 사례가 전달되었습니다. 시계열 모델의 각 사례에 타임스탬프가 있어야 합니다.
  30. modelname/} 모델에 대한 MAXIMUM_CONTINUOUS_INPUT_ATTRIBUTES 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_CONTINUOUS_INPUT_ATTRIBUTES는 0보다 크고 %d{Max/}보다 ...
  31. modelname/} 모델에 연속 시퀀스 노드 특성이 있습니다. Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘을 사용하려면 특성이 Discrete 유형이어야 합니다.
  32. modelname/} 모델에서 시퀀스 노드 열을 찾을 수 없습니다. Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘을 사용하려면 시퀀스 키와 시퀀스 노드 열이 포함된 중첩 테이블이 있어야 합니다.
  33. modelname/} 모델의 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES는 최소 0이고 최대 %d{Max/}이어야 합니다.
  34. modelname/} 모델의 MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES는 최소 0이고 최대 %d{Max/}이어야 합니다.
  35. modelname/} 모델의 MODELLING_CARDINALITY 매개 변수가 잘못되었습니다. MODELLING_CARDINALITY는 0보다 커야 합니다.
  36. modelname/} 모델의 시퀀스 테이블에 시퀀스 키 열이 여러 개 있습니다. Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘은 시퀀스 키 열이 한 개인 테이블만 허용합니다.
  37. modelname/} 모델의 시퀀스 테이블에 키가 아닌 열이 여러 개 있습니다. Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘은 키가 아닌 열이 한 개인 시퀀스 테이블만 허용합니다.
  38. modelname/}' Microsoft 시퀀스 클러스터링 모델에서 MAXIMUM_CLUSTER_COUNT 매개 변수가 음수입니다. MAXIMUM_CLUSTER_COUNT는 양수 또는 0이어야 합니다.
  39. modelname/}' Microsoft 시퀀스 클러스터링 모델에서 MAXIMUM_SEQUENCE_STATES 매개 변수의 값이 잘못되었습니다.
  40. modelname/}' Microsoft 시퀀스 클러스터링 모델에서 MINIMUM_SUPPORT 매개 변수가 음수입니다. MINIMUM_SUPPORT는 양수 또는 0이어야 합니다.
  41. modelname/}' 마이닝 모델에서 '%{colname/}' 키 열에는 MODEL_EXISTENCE_ONLY 모델링 플래그가 허용되지 않습니다.
  42. modelname/}' 마이닝 모델의 MINIMUM_DEPENDENCY_PROBABILITY 매개 변수에 지정된 값이 잘못되었습니다. MINIMUM_DEPENDENCY_PROBABILITY 매개 변수는 0.0보다 크고 ...
  43. modelname/}' 모델의 AUTODETECT_MINIMUM_SUPPORT 매개 변수가 잘못되었습니다. AUTODETECT_MINIMUM_SUPPORT는 0보다 크거나 같고 1보다 작거나 같아야 합니다.
  44. modelname/}' 모델의 COMPLEXITY_PENALTY 매개 변수가 잘못되었습니다. COMPLEXITY_PENALTY는 0보다 크고 1보다 작아야 합니다.
  45. modelname/}' 모델의 FORCE_REGRESSOR 매개 변수가 잘못되었습니다. '%{strParamName/}' 열은 입력 및 회귀 변수 열이어야 합니다.
  46. modelname/}' 모델의 FORECAST_METHOD 매개 변수가 잘못되었습니다. FORECAST_METHOD는 세 가지 값인 ARIMA, ARTXP, MIXED 중 하나여야 합니다.
  47. modelname/}' 모델의 INSTABILITY_CUTOFF_WEIGHT 매개 변수 값이 잘못되었습니다. 이 매개 변수는 0에서 1 사이여야 합니다.
  48. modelname/}' 모델의 MAXIMUM_BUCKETS_FOR_CONTINUOUS_SPLIT 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_BUCKETS_FOR_CONTINUOUS_SPLIT는 0보다 크고 %d{Max/}보다 ...
  49. modelname/}' 모델의 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES는 0보다 커야 합니다.
  50. modelname/}' 모델의 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES는 최소 0이고 최대 %d{Max/}이어야 합니다.
  51. modelname/}' 모델의 MAXIMUM_ITEMSET_COUNT 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_ITEMSET_COUNT는 1보다 크거나 같아야 합니다.
  52. modelname/}' 모델의 MAXIMUM_ITEMSET_SIZE 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_ITEMSET_SIZE는 0에서 500 사이여야 합니다.
  53. modelname/}' 모델의 MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES는 최소 0이고 최대 %d{Max/}이어야 합니다.
  54. modelname/}' 모델의 MAXIMUM_STATES 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_STATES는 %d{Min/}에서 %d{Max/} 사이여야 합니다. 제한을 두지 않으려면 0을 지정하십시오.
  55. modelname/}' 모델의 MAXIMUM_STATES 매개 변수가 잘못되었습니다. MAXIMUM_STATES는 0이거나 2에서 %d{Max/} 사이여야 합니다.
  56. modelname/}' 모델의 MAXIMUM_STATES 매개 변수가 지원되지 않습니다. MAXIMUM_STATES는 0, 2 또는 최대 %d{Max/}이어야 합니다.
  57. modelname/}' 모델의 MINIMUM_ITEMSET_SIZE 매개 변수가 잘못되었습니다. MINIMUM_ITEMSET_SIZE는 1에서 500 사이여야 합니다.
  58. modelname/}' 모델의 MINIMUM_PROBABILITY 매개 변수가 잘못되었습니다. MINIMUM_PROBABILITY는 0에서 1 사이여야 합니다.
  59. modelname/}' 모델의 MINIMUM_SUPPORT 매개 변수가 잘못되었습니다. MINIMUM_SUPPORT는 0보다 크거나 같아야 합니다.
  60. modelname/}' 모델의 OPTMIZED_PREDICTION_COUNT 매개 변수가 지원되지 않습니다. OPTMIZED_PREDICTION_COUNT는 0에서 50 사이여야 합니다.
  61. modelname/}' 모델의 PREDICTION_SMOOTHING 매개 변수 값이 잘못되었습니다. 값은 0에서 1 사이여야 합니다.
  62. modelname/}' 모델의 STOPPING_TOLERANCE 매개 변수가 잘못되었습니다. STOPPING_TOLERANCE는 0보다 큰 정수여야 합니다.
  63. modelname/}' 모델의 시계열 예측이 새 데이터를 추가하지만 예측 시작 시간이 새 데이터가 시작되기 전에 나타납니다. 새 데이터에 대해 기록 예측을 사용할 수 없습니다.
  64. modelname/}' 시계열 모델의 마이닝 구조에 Key Time 열이 여러 개 있습니다. 시계열 모델을 포함한 마이닝 구조에는 Key Time 열이 하나만 있을 수 있습니다.
  65. modelname/}에 대한 입력 사례에 중복 Key Sequence 값이 있습니다. 모호한 사례는 신뢰할 수 없는 결과를 만들 수 있습니다. 데이터를 명확하게 하거나(권장) ErrorLog KeyErrorLimit ...
  66. ModuleSubstitution 테이블의 행이 ModuleConfiguration 테이블에 정의되지 않은 구성 항목을 참조합니다. 모듈 테이블: "{1}".
  67. module_or_batch에 대해 제공된 값 '%2!s!'이(가) 두 부분으로 된 유효 이름이 아니므로 계획 지침 '%1!s!'을(를) 만들 수 없습니다. 'schema_name.object_name'을 사용하십시오. ...
  68. MOF 컴파일러가 WMI 서버에 연결할 수 없습니다. 기존 WMI 리포지토리와의 비호환과 같은 의미 체계 오류이거나 WMI 서버 시작 실패와 같은 실제 오류 때문일 수 있습니다.
  69. mp'가 sp_xml_preparedocument의 다른 네임스페이스에 사용되는 경우 OPENXML을 사용하려면 메타 속성 네임스페이스를 선언해야 합니다.
  70. MS DTC 또는 SQL 트랜잭션 실행 또는 트랜잭션 로그 기록으로 생성되는 이벤트 클래스 모음입니다.
  71. MS DTC(Microsoft Distributed Transaction Coordinator) 라이브러리를 로드할 수 없습니다. 이 오류는 MS DTC가 설치되지 않았을 때 나타납니다. 계속하려면 MS DTC를 설치하십시오. ...
  72. MS DTC(Microsoft Distributed Transaction Coordinator) 서비스에 연결할 수 없습니다. 분산 트랜잭션 기능을 사용하려면 이 서비스를 시작하십시오.
  73. MS DTC(Microsoft Distributed Transaction Coordinator) 트랜잭션에서 KTM(Kernel Transaction Manager) 트랜잭션 핸들을 추출할 수 없습니다: 1!s!.
  74. MS DTC(Microsoft Distributed Transaction Coordinator)에서 준비된 트랜잭션을 커밋할 수 없습니다. RM(리소스 관리자) 복구를 시작하기 위해 서버를 종료합니다. RM이 복구되면 ...
  75. MS DTC(Microsoft Distributed Transaction Coordinator)와 관련된 미결 분산 트랜잭션을 복구하려고 합니다. 이 메시지는 정보 제공용이므로 사용자 동작은 필요하지 않습니다.
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