회귀분석, 로지스틱 회귀분석 및 판별 분석과 같은 일반 스코어링 기술을 사용하기 전에 수행해야 하는 중요한 단계 중 하나는 입력 필드를 정규화하는 것입니다. 이러한 기술은 다수의 원시 데이터 파일에 적용되지 않을 수 있는 데이터의 정규 분포에 대한 가정을 수행합니다. 실세계 데이터를 처리하는 한 가지 방법은 원시 데이터 요소를 정규성이 더 높은 정규 분포 쪽으로 이동시키는 변환을 적용하는 것입니다. 또한 정규화된 필드는 서로 쉽게 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 원시 데이터 파일에서 수입과 나이는 척도가 완전히 다르지만 정규화하는 경우 각각의 상대적 영향력을 쉽게 해석할 수 있습니다.

변환 노드에서는 사용할 가장 좋은 변환을 시각적으로 신속하게 평가할 수 있는 출력 뷰어를 제공합니다. 변수가 정상적으로 분포되는지 한 눈에 알 수 있고 필요한 경우 원하는 변환을 선택하여 적용할 수 있습니다. 여러 필드를 선택하여 필드당 하나의 변환을 수행할 수 있습니다.

필드에 대해 선호하는 변환을 선택한 후에는 변환을 수행하는 파생 또는 채움 노드를 생성하여 이들을 플로우에 연결할 수 있습니다. 파생 노드는 새 필드를 작성하고 채움 노드는 기존 필드를 변환합니다.

변환 노드 필드 설정

노드 특성의 필드 섹션에서는 가능한 변환을 보고 적용하는 데 사용할 데이터 필드를 지정할 수 있습니다. 숫자 필드만 변환할 수 있습니다. 숫자 필드를 한 개 이상 선택하십시오.