IBM - SPSS Data Preparation 국가/지역 선택: Korea
예측 분석	SPSS Statistics SPSS Data Preparation 기능
더욱 정확한 결과를 얻을 수 있도록 데이터 준비 향상
IBM® SPSS® Data Preparation은 분석 프로세스의 데이터 준비 단계를 능률화하는 고급 기법을 수행하여 데이터 분석 결과를 더욱 빠르고 정확하게 제공할 수 있게 합니다. 분석가는 가장 빠른 결과를 위해 완전히 자동화된 데이터 준비 프로시저를 선택하거나 좀더 까다로운 데이터 세트를 준비할 때 도움이 되는 여러 다른 방법 중에서 선택할 수 있습니다. 이 소프트웨어를 통해 의심 사례, 올바르지 않은 사례, 변수, 데이터 값을 쉽게 식별할 수 있습니다. 또한 누락 데이터의 패턴을 보고 변수 분포를 요약하며 명목 속성을 위해 설계된 알고리즘으로 더욱 정확하게 작업할 수 있습니다. SPSS Data Preparation은 다음을 지원합니다.
데이터 준비 프로세스의 자동화로 복잡하고 시간 소비적인 수동 데이터 준비가 필요없습니다.
수동 점검 없이 데이터를 유효성 검증하여 더욱 빠르고 정확환 데이터 유효성 검증을 수행합니다.
아웃라이어의 왜곡 분석을 방지하여 결과를 손상시킬 수 있는 이상 항목을 자동으로 발견합니다. 닫기 [x]자동화된 데이터 준비자동화된 데이터 준비는 지루하고 반복적인 태스크를 자동화하여 사용자가 분석을 위해 데이터를 준비하도록 돕습니다. 이는 분석의 속도를 높이고 예측 능력과 견고함을 강화하여 사용자가 원시 상태로 제외된 데이터를 포함할 수 있게 합니다. 닫기 [x]데이터 유효성 검증데이터 유효성 검증 도구는 활성 데이터세트에서 의심스럽고 올바르지 않은 사례, 변수, 데이터 값을 식별하도록 도와줍니다. 예를 들어 월별 고객 만족도 보고서를 고객에게 제출하는 데이터 분석가는 이 기능을 사용하여 불완전한 고객 ID, 범위에서 벗어난 변수값, 오류로 여러 번 입력된 변수 값의 조합을 점검할 수 있습니다. 닫기 [x]이상 항목 감지 이유 요약테이블은 각 변수의 역할을 기본 이유로 요약합니다. 변수 영향 통계가 둘 이상 사례에 대해 이유인 변수의 표준 편차와 함께 각 변수에 보고된 최소, 최대, 평균 영향으로 분석됩니다. 닫기 [x]데이터 유효성 검증 사례 보고서사례 보고서는 단일 변수 규칙을 위반한 사례와 함께 교차 변수 규칙을 위반한 사례를 표시합니다. 이러한 모든 사례는 정정할 데이터 항목으로 보고되어야 합니다. SPSS Data Preparation 스크린샷이전자동화된 데이터 준비자동화된 데이터 준비는 지루하고 반복적인 태스크를 자동화하여 사용자가 분석을 위해 데이터를 준비하도록 돕습니다. 이는 분석의 속도를 높이고 예측 능력과 견고함을 강화하여 사용자가 원시 상태로 제외된 데이터를 포함할 수 있게 합니다. 데이터 유효성 검증데이터 유효성 검증 도구는 활성 데이터세트에서 의심스럽고 올바르지 않은 사례, 변수, 데이터 값을 식별하도록 도와줍니다. 예를 들어 월별 고객 만족도 보고서를 고객에게 제출하는 데이터 분석가는 이 기능을 사용하여 불완전한 고객 ID, 범위에서 벗어난 변수값, 오류로 여러 번 입력된 변수 값의 조합을 점검할 수 있습니다. 이상 항목 감지 이유 요약테이블은 각 변수의 역할을 기본 이유로 요약합니다. 변수 영향 통계가 둘 이상 사례에 대해 이유인 변수의 표준 편차와 함께 각 변수에 보고된 최소, 최대, 평균 영향으로 분석됩니다. 데이터 유효성 검증 사례 보고서사례 보고서는 단일 변수 규칙을 위반한 사례와 함께 교차 변수 규칙을 위반한 사례를 표시합니다. 이러한 모든 사례는 정정할 데이터 항목으로 보고되어야 합니다. 다음carousel 1 표시carousel 2 표시데이터 준비 프로세스 자동화
단일 단계로 데이터를 준비합니다.
품질 오류를 발견 및 정정하고 누락된 값을 대체합니다.
분석에 사용할 데이터를 빠르게 판별합니다.
권장사항과 가시화가 있는 이해하기 쉬운 보고서를 봅니다.
수동 점검 없이 데이터의 유효성을 검증합니다. 프로젝트 사이에서 데이터 유효성 검증의 일관성을 보장합니다. 각 변수 측정 레벨(카테고리 또는 연속)을 기초로 유효성 검증 규칙을 적용합니다.
올바르지 않은 사례, 규칙 위반 요약, 영향을 받은 사례 수에 대한 보고서를 수신합니다.
분석하기 전에 사용자의 판단에 따라 의심 사례를 제거하거나 정정합니다.
아웃라이어의 왜곡 분석 방지
유사 사례의 편차를 기준으로 비정상적 사례를 검색합니다.
새 변수를 작성하여 아웃라이어를 플래그 지정합니다.
분석에 포함되어야 하는지를 판별하도록 비정상적 사례를 검토합니다.
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