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Studio 함수도움말
라이브러리 검색
옵션
대소문자 구분
유형
전체
제목
코드
표
그림
본문
파트 I.
Common
1.
프로젝트 모델 생성
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Project 생성
Workflow Modeler Service 생성
2.
데이터 업로드
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Palette Add 버튼 클릭
Local 버튼 선택
Data 선택
Add To 선택
Delimiter 설정
Column Data Format 설정
추가한 데이터 확인
Data & Model 다운로드 [다운로드]
3.
리포트 생성
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Create Report
Report 생성
Load Data
Visualize
Text Box
Publish
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
4.
Script 모델 사용
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Data Flow
Frequency Go Function Reference >
Scala Script (임시 데이터 올리기) Go Function Reference >
Python Script (임시 데이터 올리기) Go Function Reference >
Script
Scala Script Executor Go Function Reference >
SQL Query Executor Go Function Reference >
Python Script Executor Go Function Reference >
Data Flow
Scala Script (코드 실행) Go Function Reference >
Query Executor (코드 실행) Go Function Reference >
Python Script (코드 실행) Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
파트 II.
Pre-processing
1.
데이터 결합
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
수학
영어
역사
Modeling
Join(Inner Join) Go Function Reference >
Join(Left Join) Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
2.
파생변수 생성과 데이터 저장
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
3.
데이터 변경
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Update Column Go Function Reference >
Binarizer Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
4.
데이터 샘플링
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Stratified Sampling Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
5.
불균형 데이터 샘플링
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Frequency Go Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Filter (Class1) Go Function Reference >
Filter (Class2) Go Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Bind Row Go Function Reference >
Comment
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6.
결측값 처리(1)
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Frequency Go Function Reference >
Remove String Variable Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Capitalize Variable Go Function Reference >
Replace Missing String Go Function Reference >
Frequency Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
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7.
결측값 처리(2)
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Statistic Summary Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Replace Numeric Variable Go Function Reference >
Discretize Quantile Go Function Reference >
Stiatistic Summary Go Function Reference >
Comment
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8.
이상값 탐지 및 제거
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
단계가 생략된 제목
Data Load
Modeling
Outlier Removal Go Function Reference >
Comment
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9.
데이터 통합 처리
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
단계가 생략된 제목
Data Load
Pre-processing
Refine Data Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
10.
날짜 변수 변경
10.1
개요
시나리오
목표
10.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Datetime Formatter Go Function Reference >
Shift Datetime Go Function Reference >
Decompose Datetime Go Function Reference >
Comment
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11.
불연속 시계열 데이터 전처리
11.1
개요
시나리오
목표
11.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Datetime Formatter 1 Go Function Reference >
Datetime Formatter 2 Go Function Reference >
Modeling
Extend Datetime 1 Go Function Reference >
Extend Datetime 2 Go Function Reference >
Extend Datetime 3 Go Function Reference >
Extend Datetime 4 Go Function Reference >
Comment
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12.
시계열 데이터 거리 계산
12.1
개요
시나리오
목표
12.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Transpose Time Series Go Function Reference >
Modeling
Time Series Distance : DTW Go Function Reference >
Time Series Distance : Euclidean Go Function Reference >
Comment
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13.
시계열 데이터 전처리
13.1
개요
시나리오
목표
13.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
단계가 생략된 제목
Decompose Datetime Go Function Reference >
Datetime Formatter Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
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14.
2차 다항 전개
14.1
개요
시나리오
목표
14.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Polynomial Expansion Go Function Reference >
Model
Linear Regression Train 1 Go Function Reference >
Linear Regression Predict 1 Go Function Reference >
Evaluate Regression 1 Go Function Reference >
Linear Regression Train 2 Go Function Reference >
Linear Regression Predict 2Go Function Reference >
Evaluate Regression 2 Go Function Reference >
Comment
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15.
JSON 테이블 변환
15.1
개요
시나리오
목표
15.2
Brightics 프로세스
Data Load Go Function Reference >
Pre-processing
String Filter Go Function Reference >
Replace String Variable Go Function Reference >
String Split Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Query Executor (GET_JSON_OBJECT)Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Comment
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16.
문자 데이터의 더미 변수 변환
16.1
개요
시나리오
목표
16.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Distinct Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
String Split Go Function Reference >
String Split Go Function Reference >
String Split Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
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17.
날짜 관련 전처리 및 파생변수 생성
17.1
개요
시나리오
목표
17.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Comment
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18.
정규분포를 따르지 않는 데이터의 변환
18.1
개요
시나리오
목표
18.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Bind Row Column Go Function Reference >
Add Function Columns Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Modeling
One Way Anova Go Function Reference >
Comment
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파트 III.
Exploratory Data Analysis
1.
요약통계량 생성
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
String Summary Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Comment
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2.
그룹별 평균, 배열 생성
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
단계가 생략된 제목
Data Load
Exploratory Data Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Statistic Derivation Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Binarizer Go Function Reference >
Transpose TimeSeries Go Function Reference >
Comment
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3.
파레토 분석
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
String Indexer Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Modeling
Frequency Go Function Reference >
Type Cast Go Function Reference >
Index To String Go Function Reference >
Comment
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4.
고객 군집 별 특성 분석
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
단계가 생략된 제목
Data Load
Pre-processing
Join Go Function Reference >
String Summary Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Change Column Name Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Join Go Function Reference >
Comment
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5.
커널밀도 함수, 히스토그램, 상자그림을 통한 분포분석
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
단계가 생략된 제목
Data Load
Exploratory Data Analysis
Filter Go Function Reference >
Kernel Density Estimation Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
String Summary Go Function Reference >
Comment
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6.
One Sample T-test
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Chart Preferences
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
One Sample T Test Go Function Reference >
Comment
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7.
Two-Sample T-test
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Exploratory Data Analysis
F Test For Stacked Go Function Reference >
Two-Sample T- Test For Stacked : 등분산 True Go Function Reference >
Two-Sample T- Test For Stacked : 등분산 Auto Go Function Reference >
ANOVA Go Function Reference >
Comment
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8.
Paired T-test
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Paired T Test Go Function Reference >
Comment
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9.
ANOVA와 사후검정
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
단계가 생략된 제목
Data Load
Exploratory Data Analysis
Bartletts Test For Stacked Go Function Reference >
ANOVA Go Function Reference >
Duncan Test Go Function Reference >
Comment
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10.
카이제곱검정
10.1
개요
시나리오
목표
10.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
Frequency Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Frequency Go Function Reference >
Chi Square Test of Independence Go Function Reference >
Comment
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11.
상관관계 분석(1)
11.1
개요
시나리오
목표
11.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Join Go Function Reference >
Add Function column Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Filter 1 Go Function Reference >
Filter 2 Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Modeling
Correlation Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Comment
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12.
상관관계 분석(2)
12.1
개요
시나리오
목표
12.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Unpivot Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Visualization
Multi Chart
Comment
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13.
상관관계 분석(3)
13.1
개요
시나리오
목표
13.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Correlation 1 Go Function Reference >
Correlation 2 Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Comment
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14.
결측치 제거 및 선행변수 생성과 상관분석
14.1
개요
시나리오
목표
14.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Delete Missing Data Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Exploratory Data Analysis
Correlation Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Add Lead Lag Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Change Column Name Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Comment
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15.
피어슨 상관분석 및 선형회귀분석
15.1
개요
시나리오
목표
15.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
String SummaryGo Function Reference >
CorrelationGo Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
CorrelationGo Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Linear Regression TrainGo Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Comment
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16.
설문 통계 분석
16.1
개요
시나리오
목표
16.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Modeling
Python Script (신뢰도 분석) Go Function Reference >
Frequency Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Two-Sample T Test For Stacked Go Function Reference >
ANOVA Go Function Reference >
Chi-square Test of Independence Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
PCA Go Function Reference >
Comment
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17.
대시보드 생성
17.1
개요
시나리오
목표
17.2
Brightics 프로세스
Data Load
Trend1 : Human
Select Column : human Go Function Reference >
Trend 2 : Equipment
Select Column : equipment Go Function Reference >
Trend 3 : Quality
Select Column : quality Go Function Reference >
Summary 1 : Human
Statistic Summary Go Function Reference >
Summary 2 : Equipment
Statistic Summary Go Function Reference >
Summary 3 : Quality
Statistic Summary Go Function Reference >
Dashboard 1 : Human
Comment
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18.
데이터 시각화
18.1
개요
시나리오
목표
18.2
Brightics 프로세스
Data Load
발전량
보급량
Chart 1 : 발전량 Trend
Statistic Summary1 Go Function Reference >
Chart 2 : 보급량 Trend
Statistic Summary2 Go Function Reference >
Chart 3 : 발전-보급 Summary
Bind Row Go Function Reference >
Statistic Summary3 Go Function Reference >
Comment
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파트 IV.
Dimension Reduction
1.
잠재변수 탐지(1)
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Normalization Go Function Reference >
Modeling
PCA Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Unpivot-PoV Go Function Reference >
Evaluate
Split Data Go Function Reference >
Logistic Regression Train Go Function Reference >
Logistic Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Binary Classification (4 PCA + 3 Dummy columns) Go Function Reference >
Evaluate Binary Classification (8 original columns) Go Function Reference >
Comment
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2.
잠재변수 탐지(2)
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Normalization Go Function Reference >
Modeling
Python Script(Kernel PCA) Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
SVD Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Transpose Go Function Reference >
Comment
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파트 V.
Clustering
1.
K-means 군집분석
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Type Cast Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Modeling
K-Means (Silhouette) Go Function Reference >
Change Column Name Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Comment
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2.
K-means 군집분석 및 이상값 탐지
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Modeling
K-means (Silhouette) Go Function Reference >
Unpivot : Boxplot Go Function Reference >
Boxplot MultiChart
Outlier Removal Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Comment
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3.
계층적 군집분석
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Replace Missing Number Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Modeling
Hierarchical Clustering Go Function Reference >
Hierarchical Clustering Post Process Go Function Reference >
Visualization
Dendrogram
Comment
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4.
고객 프로파일 기반 군집화
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
One Hot Encoder Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Transpose Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
String IndexerGo Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Modeling
Power Iteration Clustering Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
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5.
Gaussian Mixture Model 군집 분석(1)
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Gaussian Mixture Train Go Function Reference >
Array To Columns Go Function Reference >
Change Column Name Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Gaussian Mixture Predict Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Load
Join Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
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6.
Gaussian Mixture Model 군집 분석(2)
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Load
Gaussian Mixture Predict Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Load
Add Function Column Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Comment
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파트 VI.
Regression
1.
회귀 모델 자동화(Auto Regression)(1)
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Change Column Name Go Function Reference >
Type Cast Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Auto Regression Train Go Function Reference >
Auto Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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2.
회귀 모델 자동화(Auto Regression)(2)
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Auto Regression Train Go Function Reference >
Auto Regression Predict Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Regression
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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3.
단순 선형회귀분석
3.1
개요
시나리오
목표
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation 1
Evaluate Regression Go Function Reference >
Evaluation 2
Sort Go Function Reference >
Add Row Number Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Comment
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4.
다중 선형회귀분석(1)
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation (1)
Evaluate Regression Go Function Reference >
Evaluation (2)
Sort Go Function Reference >
Add Row Number Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Evaluation (3)
VIF Go Function Reference >
Comment
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5.
다중 선형회귀분석(2)
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
One Hot Encoder Go Function Reference >
Modeling
Query Executor Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Visualization
Query Executor Go Function Reference >
Comment
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6.
다중 선형회귀분석(3)
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Query Executor Go Function Reference >
Modeling
Query Executor Go Function Reference >
Linear Regression TrainGo Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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7.
상관분석 및 등회귀분석
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Frequency Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Modeling
Isotonic Regression Train Go Function Reference >
Isotonic Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Visualization
Query Executor Go Function Reference >
Comment
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8.
Symbolic 회귀분석
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
Data Load
설명변수 : X
반응변수 : Y
Pre-processing
Join Go Function Reference >
Modeling
Filter Go Function Reference > : Train
Filter Go Function Reference > : Predict
Linear Regression Train Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Symbolic Regression Train Go Function Reference >
Symbolic Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression1 Go Function Reference >
Evaluate Regression2 Go Function Reference >
Comment
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9.
Random Forest 회귀분석
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Query Executor Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Modeling
Auto Random Forest Train For Regression Go Function Reference >
Auto Random Forest Predict For Regression Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression Go Function Reference >
Visualization
Query Executor Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Bind Row Go Function Reference >
Comment
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10.
선형 회귀 계수 및 빈도 분석
10.1
개요
시나리오
목표
10.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Pivot Go Function Reference >
Datetime Formatter Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Modeling
Linear Regression Train Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
Transpose Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Comment
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11.
회귀 모델 비교 및 주요 변수 파악
11.1
개요
시나리오
목표
11.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Change Column Name Go Function Reference >
Type Cast Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Linear Regression Train (Lasso) Go Function Reference >
Linear Regression Predict (Lasso) Go Function Reference >
Auto GBT Train For Regression Go Function Reference >
Auto GBT Predict For Regression Go Function Reference >
Auto Random Forest Train For Regression Go Function Reference >
Auto Random Forest Predict For Regression Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression (LR) Go Function Reference >
Evaluate Regression (GBT) Go Function Reference >
Evaluate Regression (RF) Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Query Executor (Feature sort by score) Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Comment
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파트 VII.
Classification
1.
분류 모델 자동화(Auto Classification)
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Hierarchical Clustering Go Function Reference >
Hierarchical Clustering Post Process Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Modeling
Auto Classification Train Go Function Reference >
Auto Classification Predict Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Comment
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2.
로지스틱 회귀분석
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Query Executor Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Type Cast Go Function Reference >
Frequency Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Logistic Regression Train Go Function Reference >
Logistic Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation 1
Evaluate Binary Classification Go Function Reference >
Evaluation 2
Type Cast Go Function Reference >
Frequency Go Function Reference >
Comment
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3.
나이브 베이즈 분류
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Bucketizer Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Naive Bayes Train Go Function Reference >
Naive Bayes Predict Go Function Reference >
Evaluation 1
Evaluate Binary Classification Go Function Reference >
Evaluation 2
Type Cast Go Function Reference >
Frequecny Go Function Reference >
Comment
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4.
GLM 이항 분류 모델
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Multi Chart
Correlation Go Function Reference >
Modeling
GLM Train Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Transpose Go Function Reference >
GLM Predict Go Function Reference >
Comment
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5.
Tree 기반 분류 모델 비교
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
단계가 생략된 제목
Data Load
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Scala Script (Find optimal DT depth) Go Function Reference >
Evaluate Multiclass Classification Go Function Reference >
Decision Tree Train Go Function Reference >
Decision Tree Predict Go Function Reference >
Random Forest Train Go Function Reference >
Random Forest Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Binary Classification (DT) Go Function Reference >
Evaluate Binary Classification (RF) Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Query Executor (Feature sort by score) Go Function Reference >
Comment
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6.
Auto Decision Tree 기반 분류 모델
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Auto Decision Tree Train For Classification Go Function Reference >
Auto Decision Tree Predict For Classification Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Binary Classification (DT) Go Function Reference >
Comment
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7.
Auto Random Forest 기반 분류 모델
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Auto Random Forest Train For Classification Go Function Reference >
Auto Random Forest Predict For Classification Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Binary Classification (RF) Go Function Reference >
Comment
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8.
Auto GBT 기반 분류 모델
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Auto GBT Train For Classification Go Function Reference >
Auto GBT Predict For Classification Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Binary Classification (GBT) Go Function Reference >
Comment
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9.
이항분류 모델 비교
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Update Column Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
One Hot Encoder ModelGo Function Reference >
Modeling
Naive Bayes TrainGo Function Reference >
Naive Bayes PredictGo Function Reference >
Auto Decision Tree Train For ClassificationGo Function Reference >
Auto Decision Tree Predict For ClassificationGo Function Reference >
Python Script (Kernel SVM)Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Binary Classification (NB) Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
Evaluate Binary Classification (DT) Go Function Reference >
Evaluate Binary Classification (KernelSVM) Go Function Reference >
Comment
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10.
다항분류 모델 비교
10.1
개요
시나리오
목표
10.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Modeling
One vs Rest LR Classifier Train Go Function Reference >
One vs Rest LR Classifier Predict Go Function Reference >
Decision Tree Train Go Function Reference >
Decision Tree Predict Go Function Reference >
Auto Classification Train Go Function Reference >
Auto Classification Predict Go Function Reference >
Evaluation
Query Executor(Add index column & Bind Rows) Go Function Reference >
Evaluate Multiclass Classification Go Function Reference >
Comment
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파트 VIII.
Recommendation
1.
연관성 분석(Association Rule)
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Distinct Go Function Reference >
FrequencyGo Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
String Split Go Function Reference >
Modeling
Association Rule Go Function Reference >
Visualization
Query Executor Go Function Reference >
Comment
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2.
협업 필터링 모델
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Pre-processing
String Indexer Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Modeling
ALS Train Go Function Reference >
ALS Recommend Go Function Reference >
ALS Recommend Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Ranking Algorithm Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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파트 IX.
Time Series
1.
시계열 모델 자동화(Auto Time Series)(1)
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Query Executor Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Modeling
Auto Time Series Analysis Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Comment
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2.
시계열 모델 자동화(Auto Time Series)(2)
2.1
개요
단계가 생략된 제목
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Unpivot Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Modeling
Time Series Decomposition Go Function Reference >
Auto Time Series Analysis Go Function Reference >
Holt-Winters Train Go Function Reference >
Holt-Winters Predict Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Comment
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3.
시계열 모델 자동화(Auto Time Series)(3)
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Modeling
Auto TimeSeries Analysis Go Function Reference >
Evaluation
Add Row Number Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
Power Bind Row Go Function Reference >
Visualization
Filter Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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4.
시계열분해(Time Series Decomposition)와 EWMA
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
Add Function Column Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Modeling
EWMA Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Time Series Decomposition Go Function Reference >
Comment
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5.
ARIMA 예측 모델
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Row Number1 Go Function Reference >
Modeling
AutoCorrelation Go Function Reference >
ARIMA Train Go Function Reference >
ARIMA Predict Go Function Reference >
Auto ARIMA Train Go Function Reference >
Auto ARIMA Predict Go Function Reference >
Evaluation
Change Column Name Go Function Reference >
Refine Data1 Go Function Reference >
Add Row Number2 Go Function Reference >
Refine Data2 Go Function Reference >
Refine Data3 Go Function Reference >
Bind Row Go Function Reference >
Comment
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6.
Holt Winters 예측 모델(1)
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Query Executor Go Function Reference >
HoltWinters Train Go Function Reference >
Holt-Winters Predict Go Function Reference >
HoltWinters Train Go Function Reference >
Holt-Winters Predict Go Function Reference >
Evaluation
Query Executor Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Evaluate Time Series Go Function Reference >
Evaluate Time Series Go Function Reference >
Comment
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7.
Holt Winters 예측 모델(2)
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Filter 1(Train) Go Function Reference >
Filter 2(Predict) Go Function Reference >
Holt-Winters Train Go Function Reference >
Holt-Winters Predict Go Function Reference >
Evaluation
Bind Column Go Function Reference >
Evaluate Time Series Go Function Reference >
Change Column Name Go Function Reference >
Add Column1 Go Function Reference >
Add Column2 Go Function Reference >
Power Bind Row Go Function Reference >
Add Row Number Go Function Reference >
Comment
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8.
MA, EWMA 모델 비교
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Row Number Go Function Reference >
Modeling
Moving Average Go Function Reference >
EWMA Go Function Reference >
Evaluation
Refine Data Go Function Reference > : actual
Delete Missing Data1 Go Function Reference >
Add Function Column1 Go Function Reference >
Statistic Summary1 Go Function Reference >
Refine Data1 Go Function Reference > : MA
Change Column Name1 Go Function Reference >
Delete Missing Data2 Go Function Reference >
Add Function Column2 Go Function Reference >
Statistic Summary2 Go Function Reference >
Refine Data2 Go Function Reference > : EWMA
Change Column Name2 Go Function Reference >
Bind Row Go Function Reference >
Comment
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9.
ARIMA, Holt-Winters 모델 비교
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Query Executor Go Function Reference >
Modeling
Auto Correlation Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Add Lead Lag Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Auto Correlation Go Function Reference >
ARIMA Train Go Function Reference >
ARIMA Predict Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Evaluate Time Series Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Holt-Winters Train Go Function Reference >
Holt-Winters Predict Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Evaluate Time Series Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Comment
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파트 X.
Text Analysis
1.
TF-IDF 분석
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Type Cast Go Function Reference >
Datetime Formatter Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
String Split Go Function Reference >
Modeling
TFIDF Go Function Reference >
TFIDF : Frequency Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Comment
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2.
Latent Dirichlet Allocation 토픽 모델
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
String Indexer Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Modeling
Latent Dirichlet Allocation Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Transpose Time Series Go Function Reference >
Array To Columns Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
Index To String Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Comment
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파트 XI.
Anomaly Detection
1.
제조 이상 감지 1 (선형 상관성 활용)
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Load Go Function Reference >
Feature selection
Normalization Go Function Reference >
Correlation Filter
Bind Column Go Function Reference >
Auto Random Forest Train For Classification Go Function Reference >
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Query Executor
Modeling
Outlier Detection (Local Outlier Factor)
PCA Go Function Reference >
AD T2 Train Go Function Reference >
Prediction
Normalization Model Go Function Reference >
Query Executor
AD T2 Predict Go Function Reference >
AD Poisson Filter Go Function Reference >
Visualization
AD Chart Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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2.
제조 이상 감지 2 (매니폴드 상관성 활용)
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Load Go Function Reference >
Pre-processing
Filter
Normalization Go Function Reference >
Correlation Filter
Variance Filter
Modeling
Outlier Detection (Local Outlier Factor)
AD Autoencoder Train Go Function Reference >
Prediction
Normalization Model Go Function Reference >
Query Executor
AD Autoencoder Predict Go Function Reference >
AD Poisson Filter AD Poisson Filter
Visualization
AD Chart Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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3.
제조 이상 감지 3 (비선형 상관성 활용)
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Load Go Function Reference >
Feature Selection
Normalization Go Function Reference >
Correlation Filter
Bind Column Go Function Reference >
Auto Random Forest Train For Classification Go Function Reference >
Pre-processing
Filter
Normalization Go Function Reference >
Query Executor
Modeling
Outlier Detection (Local Outlier Factor)
AD RandomFores Train Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
AD Boot Limit Go Function Reference >
Prediction
Normalization Model Go Function Reference >
Query Executor
AD RandomForest Predict Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
AD Poisson Filter Go Function Reference >
Visualization
AD Chart Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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4.
가성 알람 필터링
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Load Go Function Reference >
Pre-processing
Normalization Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Modeling
AD T2 Train Go Function Reference >
AD T2 Predict Go Function Reference >
AD SPRT Filter Go Function Reference >
AD Poisson Filter Go Function Reference >
Visualization
AD Chart Go Function Reference >
AD Chart Go Function Reference >
Comment
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5.
임계치 자동결정
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Pre-processing
Delete Missing Data Go Function Reference >
Variance Filter Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Bind Column Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Modeling
AD Random Forest Train Go Function Reference >
AD Random Forest Predict Go Function Reference >
Evaluation
AD Boot Limit Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
AD SPRT Filter Go Function Reference >
Visualization
AD Chart Go Function Reference >
Comment
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6.
이상감지 시각화
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Load Go Function Reference >
Pre-processing
Normalization Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Modeling
AD T2 Train Go Function Reference >
AD T2 Predict Go Function Reference >
Visualization
AD 3D Visualization(PCA) Go Function Reference >
AD Chart Go Function Reference >
Comment
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파트 XII.
Optimization
1.
최적해 지역 탐색
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
OPT preprocessing Go Function Reference >
Modeling
Local Optimization Go Function Reference >
Local Optimization Go Function Reference >
Comment
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2.
최적해 전역 탐색
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Pre-processing
OPT Preprocessing Go Function Reference >
Modeling
Global Optimization Go Function Reference >
Global Optimization Go Function Reference >
Evaluation
Select Column Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Bind Row Go Function Reference >
Comment
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3.
샘플링, 실험계획법
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
OPT preprocessing Go Function Reference >
Sampling Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Transpose Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Refine Data Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Modeling
Design of Experiments Go Function Reference >
Comment
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파트 I.
Common
1.
프로젝트 모델 생성
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
2.
데이터 업로드
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
3.
리포트 생성
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
4.
Script 모델 사용
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
파트 II.
Pre-processing
1.
데이터 결합
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
2.
파생변수 생성과 데이터 저장
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
3.
데이터 변경
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
4.
데이터 샘플링
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
5.
불균형 데이터 샘플링
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
6.
결측값 처리(1)
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
7.
결측값 처리(2)
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
8.
이상값 탐지 및 제거
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
9.
데이터 통합 처리
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
10.
날짜 변수 변경
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
11.
불연속 시계열 데이터 전처리
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
12.
시계열 데이터 거리 계산
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
13.
시계열 데이터 전처리
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
14.
2차 다항 전개
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
15.
JSON 테이블 변환
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
16.
문자 데이터의 더미 변수 변환
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
17.
날짜 관련 전처리 및 파생변수 생성
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
18.
정규분포를 따르지 않는 데이터의 변환
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
파트 III.
Exploratory Data Analysis
1.
요약통계량 생성
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
2.
그룹별 평균, 배열 생성
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
3.
파레토 분석
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
4.
고객 군집 별 특성 분석
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
5.
커널밀도 함수, 히스토그램, 상자그림을 통한 분포분석
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
6.
One Sample T-test
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
7.
Two-Sample T-test
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
8.
Paired T-test
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
9.
ANOVA와 사후검정
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
10.
카이제곱검정
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
11.
상관관계 분석(1)
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
12.
상관관계 분석(2)
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
13.
상관관계 분석(3)
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
14.
결측치 제거 및 선행변수 생성과 상관분석
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15.
피어슨 상관분석 및 선형회귀분석
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16.
설문 통계 분석
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17.
대시보드 생성
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18.
데이터 시각화
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파트 IV.
Dimension Reduction
1.
잠재변수 탐지(1)
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2.
잠재변수 탐지(2)
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파트 V.
Clustering
1.
K-means 군집분석
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2.
K-means 군집분석 및 이상값 탐지
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3.
계층적 군집분석
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4.
고객 프로파일 기반 군집화
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5.
Gaussian Mixture Model 군집 분석(1)
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6.
Gaussian Mixture Model 군집 분석(2)
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파트 VI.
Regression
1.
회귀 모델 자동화(Auto Regression)(1)
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2.
회귀 모델 자동화(Auto Regression)(2)
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3.
단순 선형회귀분석
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4.
다중 선형회귀분석(1)
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5.
다중 선형회귀분석(2)
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6.
다중 선형회귀분석(3)
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7.
상관분석 및 등회귀분석
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8.
Symbolic 회귀분석
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9.
Random Forest 회귀분석
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10.
선형 회귀 계수 및 빈도 분석
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11.
회귀 모델 비교 및 주요 변수 파악
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파트 VII.
Classification
1.
분류 모델 자동화(Auto Classification)
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2.
로지스틱 회귀분석
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3.
나이브 베이즈 분류
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4.
GLM 이항 분류 모델
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5.
Tree 기반 분류 모델 비교
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6.
Auto Decision Tree 기반 분류 모델
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7.
Auto Random Forest 기반 분류 모델
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8.
Auto GBT 기반 분류 모델
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9.
이항분류 모델 비교
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10.
다항분류 모델 비교
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파트 VIII.
Recommendation
1.
연관성 분석(Association Rule)
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2.
협업 필터링 모델
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파트 IX.
Time Series
1.
시계열 모델 자동화(Auto Time Series)(1)
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2.
시계열 모델 자동화(Auto Time Series)(2)
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3.
시계열 모델 자동화(Auto Time Series)(3)
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4.
시계열분해(Time Series Decomposition)와 EWMA
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5.
ARIMA 예측 모델
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6.
Holt Winters 예측 모델(1)
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7.
Holt Winters 예측 모델(2)
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8.
MA, EWMA 모델 비교
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9.
ARIMA, Holt-Winters 모델 비교
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파트 X.
Text Analysis
1.
TF-IDF 분석
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2.
Latent Dirichlet Allocation 토픽 모델
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파트 XI.
Anomaly Detection
1.
제조 이상 감지 1 (선형 상관성 활용)
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2.
제조 이상 감지 2 (매니폴드 상관성 활용)
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3.
제조 이상 감지 3 (비선형 상관성 활용)
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4.
가성 알람 필터링
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5.
임계치 자동결정
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제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
6.
이상감지 시각화
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
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제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
파트 XII.
Optimization
1.
최적해 지역 탐색
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
2.
최적해 전역 탐색
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
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제목이 없습니다.
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제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
3.
샘플링, 실험계획법
제목이 없습니다.
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Brightics ML v3.7 Tutorial
