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날짜 기능 엔지니어링

Qlik 프로젝트은 날짜 및 시간 정보를 포함하는 것으로 식별된 날짜 기능 유형의 적격 열에서 자동 엔지니어링 기능을 생성합니다. 자동 엔지니어링 날짜 기능과 해당 기능이 파생된 상위 기능은 자동 엔지니어링 아이콘으로 표시됩니다.

Qlik Cloud AnalyticsQlik 프로젝트에서 사용하기 위해 선택한 교육 데이터 집합을 프로파일링할 때 특정 데이터 유형을 날짜 기능 유형에 연결합니다. 여기에는 다음 데이터 유형이 포함됩니다.

  • 날짜

  • 날짜/시간

  • 시간

  • 타임스탬프

프로파일링 중에 이러한 데이터 유형이 할당된 기능에는 날짜 기능 유형이 지정됩니다. 데이터 필드에 대해 볼 수 있는 사용할 수 있는 프로필 통계에 대한 자세한 내용은 목록 보기를 참조하십시오.

가능한 경우 Qlik 프로젝트은 날짜 기능 유형이 있는 적격 상위 기능에서 만들어질 수 있는 자동 엔지니어링 날짜 기능 목록을 표시합니다. 자동 엔지니어링된 날짜 기능은 기본적으로 실험에 포함됩니다. 이를 포함하도록 선택하면 실험 v1 후에 새 기능이 생성됩니다.

정보 메모날짜 또는 타임스탬프가 포함된 기능이 포함된 경우 2023년 8월 29일 이전에 교육된 모델을 다시 교육하는 것이 좋습니다.

자동 엔지니어링된 날짜 기능에는 숫자 기능 유형이 있습니다. 기본적으로 실험에 포함되지만 선택 사항입니다. 실험 교육을 시작하기 전이나 다음 실험 버전을 구성할 때 일부 또는 전부를 제거할 수 있습니다. 자동 엔지니어링된 날짜 기능이 포함되면 원본 상위 날짜 기능이 실험에서 제거됩니다.

대신 상위 날짜 기능을 범주형 또는 숫자 기능으로 포함할 수 있습니다. 이렇게 하면 자동 엔지니어링된 날짜 기능을 더 이상 사용할 수 없습니다. 대부분의 경우, 기계 학습 모델의 성능을 향상시켜주므로 실험에서 사용할 수 있는 자동 엔지니어링 기능을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 날짜 기능으로 식별된 열이 범주형 또는 숫자형으로 처리되어야 하는 경우가 있을 수 있습니다. 이러한 경우 수동으로 기능 유형을 변경할 수 있습니다.

자동 엔지니어링 날짜 기능은 Qlik Cloud 구독에 지정된 Qlik 프로젝트 데이터 집합 크기(교육 데이터 집합 및 적용 데이터 집합의 최대 셀 수)에 포함되지 않습니다. 원본 날짜 열 셀만 계산됩니다.

상위 날짜 기능 '송장 날짜'에서 생성할 수 있는 자동 엔지니어링 기능을 보여 주는 스키마 보기입니다. 각 지형지물의 데이터 유형지형 유형의 차이점에 유의하십시오.

실험 교육의 스키마 보기는 만들어질 수 있는 자동 엔지니어링 기능과 함께 날짜 기능으로 식별된 상위 기능을 보여 줍니다.

날짜 기능을 실험 대상으로 사용

드물지만 날짜 및 시간 정보가 있는 기능을 실험 대상으로 사용하려는 경우 열의 기능 유형이 날짜에서 범주형으로 전환되고 자동 엔지니어링된 기능이 제거됩니다. 다른 대상을 선택한 후 나중에 날짜 및 시간 기능을 일반 기능으로 추가하려면 필요한 경우 수동으로 날짜 기능 유형으로 다시 변경해야 합니다. 기능을 날짜 기능 유형으로 되돌리면 자동 엔지니어링된 날짜 기능이 다시 생성됩니다.

기능 유형을 변경하는 방법에 대한 자세한 내용은 기능 유형 변경을 참조하십시오.

사용할 수 있는 자동 엔지니어링 날짜 기능

데이터 집합의 열에서 자동 엔지니어링된 날짜 기능을 생성할 때 Qlik 프로젝트은 각 날짜 및 날짜-시간 값의 특정 구성 요소를 추출하고 계산하여 각 구성 요소를 자체 열에 격리합니다. 아래 표에는 Qlik 프로젝트에서 생성할 수 있는 자동 엔지니어링 기능이 나열되어 있습니다.

날짜 및 시간 기능에서 파생될 수 있는 자동 엔지니어링 기능 목록
자동 엔지니어링 기능 데이터 유형 기능 유형 설명
정수 숫자형 소스 날짜 또는 타임스탬프에서 직접 구문 분석된 연도 필드입니다.
정수 숫자형 소스 날짜 또는 타임스탬프에서 직접 구문 분석된 월 필드입니다.
정수 숫자형 소스 날짜 또는 타임스탬프에서 직접 구문 분석된 요일 필드입니다.
시간 정수 숫자형 소스 타임스탬프에서 직접 구문 분석된 시간 필드입니다.
정수 숫자형 소스 타임스탬프에서 직접 구문 분석된 분 필드입니다.
정수 숫자형 소스 타임스탬프에서 직접 구문 분석된 두 번째 필드입니다.
요일 정수 숫자형 요일은 소스 일, 월, 연도에서 계산됩니다.
정수 숫자형 소스 일, 월, 연도에서 계산된 연도의 주입니다.

새로운 기능이 만들어질 때마다 원본 열 이름 뒤에 해당 자동 엔지니어링 기능이 추가됩니다.

실험 구성 창의 자동 엔지니어링 날짜 기능

자동 엔지니어링 기능을 보여 주는 실험 구성 창의 기능 섹션.

자동 생성된 날짜 기능 및 시계열 모델

시계열 실험에 대한 날짜 인덱스 열을 선택하면 이 열에 날짜 기능 유형이 사용됩니다. 하지만 시계열 모델에서는 날짜 기능 엔지니어링이 지원되지 않습니다. 자동 엔지니어링된 날짜 기능은 열에서 파생될 수 없습니다.

시계열 모델에 대한 자세한 내용은 시계열 실험 작업다변량 시계열 예측 작업를 참조하십시오.

예측의 자동 엔지니어링 날짜 기능

예측을 실행할 때 날짜 기능을 사용하는 방법에 대한 정보는 예측에서 날짜 기능 작업를 참조하십시오.

예측의 자동 엔지니어링 날짜 기능

자동 엔지니어링된 날짜 기능은 교육 데이터 집합을 사용하여 모델을 만들 때 만들어집니다. 이 모델은 새로운 데이터(적용 데이터 집합)에 대한 예측을 위해 ML 배포로 배포 및 사용됩니다.

자동 엔지니어링 날짜 기능으로 교육된 모델이 예측을 위해 배포되는 경우 예측을 생성하는 적용 데이터 집합에는 자동 엔지니어링 날짜 기능이 포함될 필요가 없습니다. Qlik 프로젝트은 예측하기 전에 적용 데이터 집합에 대한 자동 엔지니어링 기능을 생성합니다. 그러나 적용 데이터 집합에는 상위 날짜 기능이 포함되어야 하며 열은 날짜, 날짜/시간, 타임스탬프 또는 시간 데이터 유형을 갖도록 프로파일링되어야 합니다.

SHAP 및 적용 데이터 집합을 포함하여 ML 배포로 만들어진 예측 데이터 집합에는 자동 엔지니어링 날짜 기능이 포함됩니다.

실시간 예측의 자동 엔지니어링 날짜 기능

기계 학습 API의 실시간 예측 종료 지점이 날짜 및 타임스탬프 필드를 처리할 수 있도록 종료 지점에 보내는 JSON 페이로드는 아래 요구 사항을 따라야 합니다.

  • 날짜 및 날짜/시간 값은 ISO 8601 표준에 따라 형식이 지정된 문자열이어야 합니다. 예:

    • 2020-01-14

    • 2020-01-14T00:00:00.000Z

  • 상위 날짜(날짜 부분이 파생된 기능)는 전체적으로 포함되어야 합니다. 예를 들어, 모델에서 연도 기능만 사용할 수 있지만 날짜는 ISO 8601 호환 형식으로 제공해야 합니다.

  • 각 열 내의 데이터는 표준 시간대가 동일해야 합니다.

정보 메모모델을 교육하는 데 사용하는 데이터는 이러한 요구 사항을 따를 필요가 없습니다.
정보 메모

실시간 예측 API는 사용 중지되었으며 기계 학습 API의 실시간 예측 종료 지점으로 바뀌었습니다. 기능 자체가 사용 중지된 것은 아닙니다. 향후 실시간 예측을 위해서는 기계 학습 API의 실시간 예측 종료 지점을 사용합니다. 실시간 예측 API에서 기계 학습 API로 마이그레이션하는 데 대한 도움말은 Qlik Cloud 개발자 포털의 마이그레이션 가이드를 참조하십시오.

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