들어가기 앞서
데이터의 feautre를 확인하기 위해 많은 사람들이 데이터 시각화를 진행합니다. AI/ML 쪽 관련도 모델링을 하기 전 data의 유형 및 특징을 파악하기 위해 EDA를 진행합니다. 이처럼 Amazon 내에서도 Cloud 환경내에서 BI(Business Intelligence)를 하기위한 서비스로 Amazon Quicksight서비스를 지원합니다.
이번 동계 인턴을 진행하면서 실제로 Amazon QuickSight를 사용하여 고객사의 데이터를 바탕으로 BI를 진행하면서 배운 지식을 정리할 겸 간단하게 블로그를 작성하였습니다.
보안관련상 실 데이터로는 블로그를 작성하지 못하다는 점을 감안해주시면 감사하겠습니다.
Amazon QuickSight란?
Amazon QuickSight는 제공하는 데 사용할 수 있는 클라우드 규모의 비즈니스 인텔리전스 (BI) 서비스입니다. QuickSight클라우드의 데이터에 연결하고 다양한 소스의 데이터를 결합합니다.또한 단일 데이터 대시보드에서 QuickSight에는 AWS 데이터, 타사 데이터, 빅 데이터, 스프레드시트 데이터, SaaS 데이터, B2B 데이터 등이 포함됩니다.
QuickSight를 사용해보기
Quicksight는 AWS 데이터를 보관하는 서비스에 관련하여 해당 데이터를 불러와 Quicksight내에서 Dataset으로 사용할 수 있습니다. 예를들어 AWS sagemaker에서 나온 결과값이나 dataframe을 s3버킷에 저장한 후 해당 데이터를 시각화까지 진행 할 수 있게 되는 장점이 생깁니다.
만약 해당 데이터셋을 불러온 후 사용자가 원하고자 하는 목적에 맞게 Visual types에서 그래프를 선택한 후 data값을 적절히 넣으면 사용할 수 있습니다. 또한 data간의 상관관계를 구하며 새로운 feature를 생성하고 싶을 땐
왼쪽 위 상단의 ADD를 눌러 calculated field를 눌러 새로운 column을 만들 수 있습니다.
https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quicksight/latest/user/calculated-field-reference.html
AWS 내에서도 새로운 feature를 생성하기위해 사용되는 집계함수를 document로 지원하고 있으니 이를 참고하여 주어진 데이터에서 새로운 값들을 생성할 수 있습니다.
또한 주어진 값들의 범위같이 제한을 하고 싶다면 만든 비쥬얼 대시보드에 filter를 걸어 범위값을 제한 할 수도 있습니다.
추가적으로 filter의 값 제한을 하나의 대시보드만 설정을 한 후 모든 대시보드의 영향을 줄수도 있게 설정할 수 있습니다.
감사합니다.
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