파싱은 데이터를 더 작은 구성 요소로 분해해 구조를 이해하고 의미 있는 정보를 추출하는 과정이에요.
어떤 파싱 기법을 사용할지는 데이터의 특성과 원하는 결과에 따라 달라져요.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
1장에서는 Alteryx를 사용한 데이터 처리의 기초인 Union과 Append를 다룹니다. 장이 끝날 때쯤이면 서로 다른 데이터 소스를 능숙하게 결합하고, 정밀하게 데이터셋을 병합하며, Union과 Append를 활용해 데이터를 폭넓게 이해하는 방법을 익히시게 됩니다.
2장에서는 Alteryx로 여러 테이블의 데이터를 결합하는 Join을 자세히 살펴봅니다. 장을 마칠 때까지 다양한 조인 유형을 능숙하게 다루고, 데이터를 정확하게 병합하며, inner, left, right, full outer join을 활용해 데이터 간 관계를 더 깊이 있게 파악하는 법을 익히게 됩니다.
3장에서는 Alteryx에서 문자열과 날짜/시간 파싱을 다루며, 텍스트와 시계열 데이터를 변환하는 과정을 이해합니다. 장의 마지막에는 문자열을 능숙하게 조작하고, 유용한 정보를 추출하며, 날짜/시간 형식을 매끄럽게 변환할 수 있게 됩니다. 이러한 기법을 익히면 데이터를 더 정확한 분석과 통찰력 있는 해석을 위해 정제하고 준비할 수 있습니다.
현재 연습
4장에서는 Alteryx에서 성능 최적화라는 핵심 주제를 다룹니다. 이 장은 데이터량, 도구별 한계, 워크플로 설계, 리소스 관리 등 워크플로 효율을 떨어뜨릴 수 있는 다양한 병목을 식별하고 해결하는 데 초점을 맞춥니다. 성능 프로파일링 활용, 불필요한 출력 비활성화, 워크플로 캐싱 등의 전략을 통해 성능을 향상하는 방법을 배우게 됩니다. 이 장을 마치면 대용량 데이터와 복잡한 작업에서도 워크플로가 원활하고 효율적으로 실행되도록 Alteryx 워크플로를 최적화하는 지식과 기술을 갖추게 됩니다.
