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# Amazon Quick Sight에서 ML 인사이트를 사용하기 위한 데이터세트 요구 사항
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Amazon Quick Sight의 기계 학습 기능을 사용하려면에 연결하거나 데이터를 가져와야 합니다. 기존 Amazon Quick Sight 데이터 세트를 사용하거나 새 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. SQL 호환 소스를 직접 쿼리하거나 데이터를 SPICE(으)로 수집할 수 있습니다.

데이터에는 다음과 같은 속성이 있어야 합니다.
+  하나 이상의 지표(예: 판매, 주문, 발송 단위, 가입 등).
+  하나 이상의 범주 차원(예: 제품 범주, 채널, 세그먼트, 업종 등) NULL 값이 있는 범주는 무시됩니다.
+ 이상 탐지를 수행하려면 교육을 위해 최소 15 데이터 포인트가 필요합니다. 예를 들어 데이터 입자가 매일인 경우 최소 15일의 데이터가 필요합니다. 입자가 매월인 경우 최소 15개월의 데이터가 필요합니다.
+ 데이터가 많을수록 예측이 더 잘 작동합니다. 최적의 결과를 얻으려면 데이터 세트에 충분한 기록 데이터가 있어야 합니다. 예를 들어 데이터 입자가 매일인 경우 최소 38일의 데이터가 필요합니다. 입자가 매월인 경우 최소 43개월의 데이터가 필요합니다. 다음은 각 시간 입자에 대한 요구 사항입니다.
  + 년: 데이터 포인트 32개
  + 분기: 데이터 포인트 35개
  + 월: 데이터 포인트 43개
  + 주: 데이터 포인트 35개
  + 일: 데이터 포인트 38개
  + 시간: 데이터 포인트 39개
  + 분: 데이터 포인트 46개
  + 초: 데이터 포인트 46개
+ 이상 또는 예상을 분석하려면 하나 이상의 날짜 차원이 필요합니다.

시작하려는 데이터 세트가 없으면 샘플 데이터 세트인 [ML Insights 샘플 데이터 세트 VI](samples/ml-insights.csv.zip)를 다운로드할 수 있습니다. 데이터 세트가 준비되면 데이터 세트에서 새 분석을 생성하십시오.