날짜 프로세서

날짜 관련 작업을 수행합니다.

날짜 프로세서를 사용하면 날짜, 시간 및 타임스탬프와 관련된 필드에 다양한 함수를 적용할 수 있습니다. 사용할 수 있는 함수를 사용하여 날짜를 계산, 정리, 수정 또는 변환할 수 있습니다.

사용량

날짜 프로세서에는 하나의 입력 흐름이 필요하고 하나의 출력 흐름만 생성할 수 있습니다.

속성

날짜에 맞춰 작동하도록 구성할 수 있는 속성.

프로세서 이름을 바꾸거나 해당 설명을 편집하려면 속성 패널에서 프로세서 이름 옆에 있는 편집 아이콘을 클릭합니다.

날짜 작업 방법에 대한 추가 정보

일반적으로 날짜라고 하는 날짜 관련 형식은 세 가지가 있습니다.

• 시간(하루 중 시간을 나타냄)

• 날짜(특정 날짜를 나타냄)

• 타임스탬프(날짜와 시간으로 구성됨)

대부분의 경우 날짜는 데이터 흐름에서 자동으로 식별됩니다. 그러나 다음과 같은 경우에는 변환 함수 중 하나를 사용하여 날짜를 시스템에 올바르게 입력해야 합니다.

• 사용자의 날짜는 자동으로 식별될 수 없는 방식으로 형식이 지정되어 있습니다.

• 데이터 흐름을 만든 사용자의 지역화에 따라 데이터 흐름과 동일한 날짜 형식으로 입력하려고 합니다.

• 특정 형식으로 설정되어 있는지 확인합니다. 그렇지 않으면 인식되지 않는 날짜 형식은 Null로 설정됩니다.

제한 사항

• 어떤 경우에는 엔진의 제한으로 인해 날짜 형식이 작동하지 않을 수 있습니다. 이는 형식 기능과 다음으로 변환 기능에 적용됩니다. 이 작업은 원래 입력 필드를 업데이트할 때만 발생하며, 새 필드를 만들 때는 발생하지 않습니다.

• 엔진의 제한으로 인해 Excel과 같이 기본적으로 날짜를 지원하는 형식에서 날짜를 로드하는 경우 항상 해당 날짜의 형식을 설정할 수 있는 것은 아닙니다.

미리 정의된 날짜 형식

이 표에는 데이터 흐름에 미리 정의된 다양한 형식이 나열되어 있지만, 수동으로 입력하면 다른 형식도 지원됩니다. 수동으로 정의된 형식이 어떤 것인지에 대한 자세한 내용은 숫자 및 시간 형식에 대한 설명을 참조하십시오.

예: 날짜 변환 및 작업

이 시나리오에서는 잠재 고객에 대한 정보가 담긴 데이터 집합을 준비하고, 어떤 잠재 고객이 될 수 있는지 식별하는 목적으로 ML 실험을 교육하는 방법을 보여 줍니다. 사용할 수 있는 정보 중에는 FirstContactDate, TrialDate와 같이 날짜가 포함된 필드가 몇 개 있습니다.

첫 번째 단계는 두 날짜 필드가 공통된 형식을 사용하는지 확인하는 것입니다. FirstContactDate 및 TrialDate 필드에서 날짜로 변환 함수와 함께 첫 번째 날짜 프로세서를 사용합니다. 두 필드는 이제 동일한 D/MM/YYYY 형식을 사용합니다.

두 번째 날짜 프로세서를 사용하여 날짜 차이 계산을 사용하여 첫 번째 연락과 체험 시작 사이의 일수를 표시합니다.

그 후, 포크 프로세서를 사용하여 결과 데이터에서 첫 번째 출력을 생성하고, 두 번째 분기는 세 번째 날짜 프로세서를 사용합니다. 날짜 부분 추출 함수를 사용하면 FirstContactDate 필드의 연도와 월 정보만 유지할 수 있어 향후 ML 실험에서 더 쉽게 읽고 작업할 수 있습니다.

집계 작업 후에는 데이터 흐름을 실행하여 모델을 교육시킬 수 있으며, 최종 데이터 흐름은 다음과 같습니다.

예: 날짜 차이 계산

이 예에서 소스로 사용된 데이터에는 주문 날짜와 배송 날짜를 포함한 주문 참조 정보가 포함되어 있습니다.

주문 배송에 필요한 지연에 대한 통찰력을 얻으려면 날짜 프로세서를 사용하여 주문과 주문 배송 사이의 시간을 계산할 수 있습니다.

프로세서 속성에서 함수로 날짜 차이 계산을 선택하고 시간 단위로 일을 선택합니다. 처리할 필드로 주문 날짜를 선택하고 시간 차이를 계산할 다른 필드로 배송 날짜를 선택합니다. 새로 만들 필드의 이름을 입력하고, 대상을 설정한 후 데이터 흐름을 실행합니다.

이 데이터 흐름의 대상에는 분석에 사용할 수 있는 주문을 배송하는 데 걸린 일수를 나타내는 새 열이 포함됩니다.