빠른 시작 QuickSight 사용 방법

개시하다

이번에는 AWS에서 사용할 수 있는 QuickSight ML Insights를 빠르게 시각화하고 예측하려는 사용자를 대상으로 절차를 설명하겠습니다.
■하고 싶은 일
QuickSight를 이용하여 S3의 csv 데이터를 시각화하거나 ML Insights를 이용하여 예측하고자 합니다

QuickSight

QuickSight에 대해 간단하게 설명하고 싶습니다.다음은 QucikSight의 주요 특징입니다.
■특징
① S3 등에 배치된 csv 데이터를 코코아화
② 풍부한 시각적 효과를 통해 데이터를 시각화할 수 있다(데이터에 적합한 시각적 효과를 자동으로 선택하는 기능이 있다)
③ MLS Insight 기능을 사용하면 누구나 쉽게 예측할 수 있다

시작 전 준비

1. 가져온 QuickSight의 csv 데이터 확인

시각화되고 예측된 상황에서 가져온 csv 데이터는 적어도 다음과 같은 조건이 필요합니다.
더 자세한 조건은 아래의 공식 링크를 참조하십시오.
■ Amazon QuickSight에서 MLS Insight를 사용하기 위한 데이터 세트 요구 사항
예: 어떤 상품의 판매를 가시화하고 예측할 때의 csv 조건
(이미지는 시각화된 csv 내용의 예시)

csv를 UTF-8 형식으로 변경

csv에서 최소한으로 필요한 내용

년월일

상품명 및 그 상품의 일일 판매 숫자

2. csv 데이터를 S3에 업로드

QuickSight를 통해 시각화할 csv 데이터를 S3에 업로드합니다.
csv 데이터에 일본어가 있으면 업로드된 csv를 UTF-8 형식으로 설정하십시오.
QuickSight를 가져올 때 코드 손상을 방지할 수 있습니다.

3. QuickSight 계정 준비

다음 절차에 따라 QuickSight 계정을 만듭니다.

①AWS의 콘솔 화면에서 "QuickSight"를 검색한 후 QuickSight의 서비스 화면으로 이동

② "QuickSight에 서명"을 선택하여 계정에 들어가 화면을 만듭니다.

③ 시각적 데이터 예측을 구현할 때는 Enterprise Edition을 선택합니다.
※ 가시화만 가능하다면'표준판'도 가능합니다.

개시하다

1. S3의 데이터를 QuickSight로 가져오기

S3에서 csv 데이터를 가져오려면 다음 절차를 따르십시오.

① QuickSight를 가져올 csv 경로 복사
② QuickSight 로그인

③ QuickSiht에 로그인한 후 왼쪽 상단의 "새 분석"을 클릭합니다.

④ 왼쪽 상단의 "새 데이터 세트"를 클릭

⑤ S3 아이콘을 눌러 다음 항목을 채웁니다.

데이터 소스 이름(QuickSight에서 시각화할 데이터의 이름을 결정함)

선언문 업로드(JSON 형식으로 아래 내용을 저장하고 아래 내용을 업로드 및 이용)

{
    "fileLocations": [
        {
            "URIs": [
                "<先ほどコピーしたS3のパスを貼り付け>"
            ]
        }
    ],
    "globalUploadSettings": {
        "textqualifier": "\""
    }
}

⑥ "연결"을 클릭하면 문제 없이 완료할 수 있습니다.

2. 가져온 QuickSight 데이터 편집

반드시 편집해야 하는 것은 아니지만 가져온 csv의 내용에 따라 날짜가 잘 반영되지 않을 수 있으므로 '데이터 관리' 를 통해 해당하는 데이터를 확인하고 편집해야 합니다.
(※ 위에서 설명한 csv 시각화 시 날짜 형식을 편집해야 함)

시각화된 데이터 세트의 날짜는 그림과 같이 달력에 아이콘이 있는 날짜(Date)로 표시되면 됩니다.그렇지 않으면 다음 절차에 따라 날짜 형식을 수정합니다.
①'날짜'를 선택하고'데이터 유형 변경'을 클릭
② 날짜 형식 편집을 선택하여 날짜 형식을 변경한 후 저장 완료

3. 완성된 데이터의 시각화 편집

가져온 데이터는 언제든지 시각화할 수 있습니다.
시각화할 데이터 집합 항목이나 날짜를 선택하면 날짜마다 데이터를 시각화하거나 항목의 데이터를 시각화할 수 있습니다.

4. 시각화된 데이터의 예측 방법

시각화 데이터를 예측하려면 다음과 같은 몇 가지를 주의해야 한다.
■ 주의

QuickSight의 계정이 표준이라면 예측할 수 없음

한 번에 여러 항목을 예측할 수 없음

예측 절차는 다음과 같다(매출액 예측 시)
① 예측할 항목 및 날짜 선택

② "예측 추가"선택

③'추진기간'을 통해 예측할 기간을 정한다(주황색 차트는 예측기간이다)
④ 기간을 정하고 "적용"을 클릭

기타

1. 데이터를 시각화할 수 없음

자신이 당한 잘못은 주로 다음과 같은 세 가지가 있다.
① csv를 UTF-8 형식으로 변환하지 못했습니다.
② csv 줄이 너무 많아 읽을 수 없음(1000줄 이상은 안될 듯)
③ 행과 열의 데이터를 반대로 읽기
※ 데이터세트의 자세한 요구사항은 아래 공식 AWS 참조
■ Amazon QuickSight에서 MLS Insight를 사용하기 위한 데이터 세트 요구 사항

2. 예측 결과를 excel 형식의 수치로 가시화

예측된 분석 결과를 csv에 가져올 수 있습니다.
예측 결과를 csv로 바꾸고 QuickSight로 다시 표시하면 결과만 예측하는 데이터를 수치로 표시할 수 있습니다.
(QuickSight의 표준 기능에는 예측 결과를 수치로 시각화하지 않음)

끝말

QuickSight ML Insight 사용 방법에 대한 간단한 설명은 다음과 같습니다.
① 적은 데이터라도 누구나 쉽게 예측할 수 있다
② 적합한 시각적 효과를 자동으로 선택하는 시각적 기능(풍부한 시각적 효과)
나는 이것이 간단한 시각화와 예측 검증을 진행하기에 매우 적합한 서비스라고 생각한다. 반드시 사용하십시오.