데이터 분석

데이터 프로파일러에 파일을 불러와 열 유형·결측·중복·카디널리티·분포를 파악하세요. 결과에 따라 정리·필터·시각화를 판단합니다.

1. 도구→데이터 프로파일러를 열고 파일 불러오기.
2. 감지된 열 유형과 열별 결측 확인.
3. 키 열의 카디널리티와 중복 수 확인.
4. 수치 열의 왜도·이상값·분포 메모.
5. 행동:정리, 필터, 또는 바로 차트로.

• 먼저 날 파일을 분석하고 정리 후 재분석해 개선을 입증.
• 고카디널리티 텍스트 열은 분류에 부적합 — 낮은 것을 선택.

품질 점수의 의미는?

완전성과 일관성의 한눈 요약으로, 결측·중복·유형 충돌 시 하락합니다. 정리 전후 비교에 쓰고 공인 감사로는 다루지 마세요.

어떤 열을 차트화해야 하나요?

수치 열은 측정값으로, 저카디널리티 텍스트와 날짜는 분류나 축으로. 카디널리티 수가 알려줍니다.

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