데이터 관리 학습서: 데이터 이용

이 태스크를 미리 보려면 01:12에서 시작하는 비디오를 보십시오.

카탈로그의 데이터 자산은 데이터에 대한 포인터 이상의 것입니다. 데이터의 형식 및 의미에 대한 정보와 데이터 값에 대한 통계가 포함되어 있습니다. 데이터 자산의 가치를 이해하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1. Cloud Pak for Data 탐색 메뉴 에서 카탈로그 > 모든 카탈로그 보기를 선택하십시오.

2. 모기지 승인 카탈로그를 여십시오.

3. 주요 자산 섹션에는 최근에 추가된 자산, Watson 이 권장하는 자산 (사용자의 과거 사용량 및 인기도를 기반으로 AI및 기계 학습에서 제안된 자산) 및 카탈로그 협업자가 평가하고 검토한 높은 등급의 자산이 표시됩니다.

4. 해당 섹션을 닫으려면 기능 자산 숨김을 클릭하십시오.

5. mortgage을(를) 검색하십시오.

6. MORTGAGE_APPLICANTS_TRUST 를 클릭하여 해당 카탈로그 자산을 보십시오. 개요 탭 및 측면 패널은 자산에 대한 기본 정보 (예: 설명, 등급, 태그, 자산이 있는 위치, 비즈니스 용어, 데이터 클래스 및 관련 항목) 를 제공합니다.

7. 프로파일 탭을 클릭하십시오. 프로파일 정보는 데이터의 컨텐츠, 품질 및 사용성을 이해하는 데 도움이 됩니다.

8. 오른쪽으로 스크롤하여 ZIP_CODE 열을 찾으십시오.

9. ZIP_CODE 열에 자동으로 지정된 데이터 클래스는 상업 및 정부 엔티티입니다. 자동으로 지정된 데이터 클래스는 다를 수 있습니다. 값은 우편번호이므로 이 열을 쉽게 재분류할 수 있습니다. 다른 가능한 데이터 클래스 및 해당 신뢰수준을 보려면 드롭 다운 목록을 클릭하십시오. 미국 우편번호를 선택하십시오.

10. 데이터 미리보기를 보려면 자산 탭을 클릭하십시오.

11. 열에 대한 추가 메타데이터를 보려면 개요 탭으로 돌아가십시오. 열 목록에서 EMPLOYMENT_STATUS 열을 검색하여 지정된 비즈니스 용어를 포함한 메타데이터를 확인하십시오.

이 태스크를 미리보려면 02:49에 시작하는 비디오를 보십시오.

자산에 정보를 추가하여 자산을 더 가치있게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 자산에 대한 의견을 추가하고, 자산 특성을 업데이트하고, 자산을 링크하기 위한 관계를 작성할 수 있습니다. 자산을 강화하고 관계를 작성하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1. MORTGAGE_APPLICANTS_TRUST 카탈로그 자산의 경우 검토 탭을 클릭하십시오. 다른 사용자가 쉽게 자산을 찾을 수 있도록 이 자산에 대한 등급을 지정하고 주석을 추가하십시오.

   1. 등급에 대해 별 5개를 선택하십시오.

   2. 검토를 위해 다음 텍스트를 복사하여 붙여넣으십시오.

      This contains high quality customer data from the mortgage system.
      

   3. 제출을 클릭하십시오.

2. Overview 탭을 클릭하십시오.

3. 자산 이름 옆에 있는 편집 아이콘을 클릭하여 자산 이름을 편집하십시오.

   1. 이름을 다음으로 변경하십시오.

      MORTGAGE_APPLICANTS_TRUST_PROTECT
      

   2. 적용을 클릭하십시오.

4. 오른쪽 패널의 설명 섹션에서 추가 를 클릭하십시오.

   참고:

   이 자산에 기존 설명이 있는 경우 추가 아이콘 대신 편집 아이콘이 표시됩니다.

   1. 다음 설명을 복사하여 붙여넣으십시오.

      Mortgage applicants from the Mortgage System
      

   2. 적용을 클릭하십시오.

5. 이 자산은 모기지 대출과 관련되어 있으므로 비즈니스 조건옆에 있는 추가 아이콘 또는 편집 아이콘을 클릭하십시오.

   1. 검색 필드에 loan를 입력하십시오.

      주: 검색 용어를 입력한 후에는 Enter를 누를 필요가 없습니다. 검색 용어를 입력하면 즉시 결과 목록이 표시됩니다.

   2. 대출을 선택하십시오.

   3. 저장 을 클릭하십시오.

6. 이 자산에는 개인 정보가 포함되어 있으므로 분류옆에 있는 추가 아이콘 또는 편집 아이콘을 클릭하십시오.

   1. 개인을 식별할 수 있는 정보를 선택하십시오.

   2. 저장 을 클릭하십시오.

7. 이 자산은 다른 모기지 자산과 관련되어 있으므로 관련 항목옆에서 관련 항목 추가 > 관련 자산 추가를 클릭하십시오.

   1. Is related to를 선택하고 다음을 클릭하십시오.

   2. CREDIT_SCORE 및 MORTGAGE_APPLICATION 자산을 선택하고 추가를 클릭하십시오.

8. 관련 자산을 보려면 MORTGAGE_APPLICATION을 클릭하십시오.

이 태스크를 미리 보려면 04:09에서 시작하는 비디오를 보십시오.

데이터 분석가 팀은 모델에 대한 훈련 데이터로 세분화, 시각화, 분석 및 사용하기 위해 모기지 분석 프로젝트의 모기지 신청자 데이터가 필요합니다. 다음 단계에 따라 강화된 데이터를 프로젝트에 추가하십시오.

1. 탐색 추적에서 모기지 승인 카탈로그 를 클릭하십시오.
   

2. MORTGAGE_APPLICANTS_TRUST_PROTECT 카탈로그 자산 행의 끝에서 오버플로우 메뉴를 클릭하고 프로젝트에 추가를 선택하십시오.

   1. 대상 드롭 다운 목록에서 데이터 거버넌스 프로젝트를 선택하십시오.

   2. 추가 를 클릭하십시오.

3. 알림이 표시되면 프로젝트로 이동을 클릭하십시오. 알림이 누락되면 다음을 수행하십시오.

   1. Cloud Pak for Data 탐색 메뉴 를 클릭하고 프로젝트 > 모든 프로젝트 보기를 선택하십시오.

   2. 데이터 거버넌스 프로젝트를 클릭하십시오.

4. 프로젝트에서 자산 탭을 클릭하여 MORTGAGE_APPLICANTS_TRUST_PROTECT 데이터 자산을 확인하십시오.

이 태스크를 미리 보려면 04:39에서 시작하는 비디오를 보십시오.

분석 도구 및 모델을 준비하기 위해 모기지 신청자 데이터를 정리하고 세분화해야 합니다. Data Refinery에서 데이터를 시각화하는 것이 필요한 방식을 빠르고 쉽게 결정하는 방법입니다. 시각화는 데이터의 처음 5,000개 행을 기반으로 합니다. 데이터를 시각화하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1. MORTGAGE_APPLICANTS_TRUST_PROTECT 데이터 자산을 클릭하여 데이터를 미리보십시오.

2. 데이터 준비 를 클릭하여 Data Refinery에서 데이터 자산을 열고 데이터를 읽고 처리할 때까지 기다리십시오.

3. 이 자산 정보 패널에서 X 를 클릭하여 패널을 닫으십시오.

4. 단계 패널에서 X 를 클릭하여 패널을 닫으십시오.

5. 시각화 탭을 클릭하십시오.

6. 시각화할 열에 대해 EMPLOYMENT_STATUS를 선택하십시오.

7. 데이터 시각화를 클릭하십시오. 도구는 이 열에 대한 가장 적합한 차트 유형으로 원형 차트를 선택하며, 이는 고용 상태별 지원자 분포를 표시합니다. 막대, 단어 클라우드 및 선버스트 옆에 파란색 점으로 표시되는 제안된 차트 유형을 확인하십시오.

8. 차트 유형에 대해 풍선 차트 유형을 선택하십시오. 거품형 차트는 특정 데이터 세트에서 값의 분포를 빠르게 시각화하는 쉬운 방법입니다.

9. 차트 유형 드롭 다운에서 관계 차트 유형을 선택하십시오.

10. 이 차트 유형에는 두 개의 열이 필요합니다. 다음 열을 선택하십시오.

    1. 첫 번째 열에 대해 EMPLOYMENT_STATUS를 선택하십시오.

    2. 다른 열 추가를 클릭하십시오.

    3. 두 번째 열에 대해 EDUCATION를 선택하십시오.

11. 관계 차트를 사용하면 엔드포인트를 선택하여 관계를 볼 수 있습니다. 예를 들어, 교육 레벨별로 지원자의 고용 상태를 볼 수 있습니다.

이 태스크를 미리보려면 05:59에서 시작하는 비디오를 보십시오.

주민등록번호가 없으면 지원자를 처리할 수 없으므로 데이터를 검토하고 주민등록번호가 없는 지원자는 제거해야 합니다. MORTGAGE_APPLICANTS_TRUST_PROTECT 데이터를 준비하기 위해 다음을 수행합니다.

• Social_Security_Number 컬럼에서 값의 빈도를 보십시오.
• Social_Security_Number열에서 누락된 값이 있는 신청자를 필터링하십시오.

데이터를 준비하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1. Data Refinery에서 프로파일 탭을 클릭하십시오.

2. 오른쪽으로 스크롤하여 Social_Security_Number 컬럼을 찾으십시오. 여러 개의 결측값을 확인하십시오.

3. 데이터 탭을 클릭하여 이러한 레코드를 필터링하십시오. 화면 맨 아래에 있는 상태 표시줄에서 Data Refinery 는 FULL DATA SET 가 1101행임을 표시합니다.

4. 단계 패널이 표시되지 않으면 단계 를 클릭하여 패널을 여십시오.

5. 새 단계를 클릭하십시오.

   1. 정리 섹션에서 필터를 선택하십시오.

   2. 열 필드에서 Social_Security_Number 열을 선택하십시오.

   3. 연산자 필드에서 비어 있지 않음을 선택하십시오.

   4. 적용을 클릭하십시오. 화면 맨 아래에 있는 상태 표시줄에서 Data Refinery 는 이제 FULL DATA SET 가 1000행임을 표시합니다. 누락된 주민등록번호가 있는 행이 필터링되기 때문입니다. 필터 조작을 표시하는 새 단계가 단계 패널에 표시됩니다.

6. 프로파일 탭을 클릭하십시오.

7. 오른쪽으로 스크롤하여 Social_Security_Number 컬럼을 찾으십시오. 누락된 값이 없습니다는므로 주의하십시오.

8. 도구 모음에서 저장 아이콘을 클릭하십시오.

9. 도구 모음에서 내보내기 아이콘을 클릭하고 현재 데이터를 CSV로 내보내기를 선택하십시오.
   

   1. MORTGAGE_APPLICANTS_TRUST_PROTECT_shaped.csv 를 로컬 폴더에 저장하십시오.

   2. 해당 폴더로 이동하여 1000개의 행이 포함되어 있고 주민등록번호가 누락된 지원자가 없는 CSV 파일을 여십시오.

10. Cloud Pak for Data로 돌아가서 탐색 추적에서 데이터 거버넌스 프로젝트를 클릭하십시오.
    

11. 모든 자산을 클릭하고 이름이 MORTGAGE_APPLICANTS_TRUST_PROTECT_flow인 새 Data Refinery 플로우 자산을 찾으십시오.