기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon Quick Sight 주제 작업 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | *주제*는 비즈니스 사용자가 질문할 수 있는 주제 영역을 나타내는 하나 이상의 데이터 세트 모음입니다. Quick Sight 자동 데이터 준비를 사용하면 최종 사용자와 관련된 주제를 생성하는 데 도움이 되는 ML 기반 지원을 받을 수 있습니다. 첫 번째 프로세스는 다음과 같이 자동화된 필드 선택 및 분류로 시작됩니다. + 자동 데이터 준비는 기본적으로 포함할 소수의 필드를 선택하여 독자가 탐색할 수 있는 집중 데이터 공간을 생성합니다. + 자동 데이터 준비는 보고서 및 대시보드와 같은 다른 자산에서 사용하는 필드를 선택합니다. + 또한 자동 데이터 준비는 주제가 활성화된 모든 관련 분석에서 추가 필드를 가져옵니다. + 날짜, 차원, 치수를 식별하여 답변에 필드를 사용하는 방법을 학습합니다. 이 자동 필드 세트는 작성자가 자연어 분석을 빠르게 시작하는 데 도움이 됩니다. 작성자는 언제든지 **포함** 토글을 사용하여 필요에 따라 필드를 제외하거나 추가 필드를 포함할 수 있습니다. 다음으로 자동 데이터 준비는 필드에 자동으로 레이블을 지정하고 동의어를 식별하여 프로세스를 계속합니다. 자동 데이터 준비는 일반적인 용어를 사용하여 필드 이름을 기억하기 쉬운 이름과 동의어로 업데이트합니다. 예를 들어 `SLS_PERSON` 필드의 이름을 `Sales person`으로 바꾸고, `salesman`, `saleswoman`, 에이전트, `sales representative` 등의 동의어를 할당할 수 있습니다. 자동화된 데이터 준비를 통해 많은 작업을 수행할 수 있지만 필드, 이름 및 동의어를 검토하여 최종 사용자에 맞게 추가로 사용자 지정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 사용자가 일상적인 대화에서 영업 사원을 ‘담당자’ 또는 ‘딜러’라고 부르는 경우 `SLS_PERSON`의 동의어에 `rep`와 `dealer`를 추가하여 이 용어를 뒷받침하는 것입니다. 마지막으로 자동 데이터 준비는 데이터를 샘플링하고 분석 중에 작성자가 적용한 형식을 검사하여 각 필드의 의미 체계 유형을 감지합니다. 자동 데이터 준비는 필드 구성을 자동으로 업데이트하여 각 필드에 사용되는 값의 형식을 설정합니다. 따라서 질문에 대한 답변은 날짜, 통화, 식별자, 부울, 사람 등에 대한 예상 형식으로 제공됩니다. 주제 작업에 대해 자세히 알아보려면이 장의 다음 섹션을 계속 진행합니다. **Topics** + [주제 탐색](navigating-topics.md) + [Quick Sight 주제 생성](topics-create.md) + [주제 워크스페이스](topics-interface.md) + [Quick Sight 주제에서 데이터 세트 작업](topics-data.md) + [Quick Sight 주제를 natural-language-friendly 만들기](topics-natural-language.md) + [Quick Sight 주제 공유](topics-sharing.md) + [Amazon Quick Sight 주제 권한 관리](topics-sharing-permissions.md) + [Quick Sight 주제 성능 및 피드백 검토](topics-performance.md) + [Quick Sight 주제 인덱스 새로 고침](topics-index.md) + [Amazon Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제 작업](topics-cli.md) # 주제 탐색 Quick Sight에는 주제를 생성하고 관리하는 방법이 두 가지 이상 있습니다. Amazon Quick 홈 또는 "시작" 페이지에서 시작할 수 있습니다. 또는 분석 내부에서 시작할 수도 있습니다. **Topics** + [Amazon Quick 홈 페이지에서](starting-from-home.md) + [Amazon Quick Sight 분석에서](starting-from-sheets.md) + [Amazon Quick Sight 분석에서 질문 탐색](starting-from-questions-on-sheets.md) # Amazon Quick 홈 페이지에서 빠른 시작 페이지에서 왼쪽 탐색 창에서 주제를 선택하여 **주제를** 생성하고 관리할 수 있습니다. Quick은 주제를 생성하기 위한 안내 워크플로를 제공합니다. 작업에 지장을 주지 않고 가이드 워크플로에서 나갔다가 다시 돌아올 수 있습니다. 주제를 생성할 때 비즈니스 사용자는 주제에 대해 질문할 수 있습니다. 언제든지 주제를 열어 주제를 변경하거나 어떻게 수행하고 있는지 검토할 수 있습니다. 주제를 열려면 주제 이름을 선택합니다. 언제든지 모든 주제 목록으로 돌아가려면 주제 워크스페이스 왼쪽에 있는 **모든 주제**를 선택하세요. # Amazon Quick Sight 분석에서 Amazon Quick Sight 분석을 시작하려면 자동 데이터 준비와 함께 사용할 분석을 엽니다. 주제를 열거나 생성하려면 상단 탐색 모음에서 주제 아이콘을 선택합니다. 언제든지 주제를 열어 주제를 변경하거나 어떻게 수행하고 있는지 검토할 수 있습니다. 분석에서 주제를 열려면 상단 탐색 모음에서 주제 이름을 선택합니다(아직 표시되지 않은 경우). 그런 다음 상단 탐색 모음에서 세로 줄임표 아이콘(` ⋮ `)을 선택합니다. 주제에 대한 정보를 보려면 **주제 정보**를 선택합니다. 주제에 포함된 데이터 필드를 보려면 탭 목록에서 **데이터 필드**를 선택합니다. # Amazon Quick Sight 분석에서 질문 탐색 분석에서 주제에 대한 질문과 답변을 탐색하면 해당 주제가 어떻게 사용되고 있는지 알 수 있습니다. 이 정보는 필요한 경우 조정하도록 알려줄 수 있습니다. 이미 주제에 연결된 분석 내에서 시작하여 상단 탐색 모음에서 검색 창을 선택한 다음 질문을 입력합니다. 답변은 주제 화면에 표시되며,이 화면에는 분석에서 주제에 사용할 수 있는 모든 옵션도 표시됩니다. + 답변에 표시되는 시각적 유형을 변경하려면 유형 아이콘(막대 차트와 유사)을 선택합니다. + 개선 제안을 보려면 말풍선을 선택하세요. 이 말풍선은 확인하지 않은 제안이 있는 경우 강조 표시됩니다. + 질문과 관련된 인사이트를 보려면 전구 아이콘을 선택합니다. + 핀보드에 질문을 추가하거나 핀보드에서 질문을 제거하려면 **핀보드에 추가** 또는 **핀보드에서 제거** 아이콘으로 전환합니다. 상단 탐색 모음에서 핀보드 아이콘을 선택하여 핀보드를 볼 수 있습니다. + 이 주제에 대한 정보를 보려면 원으로 표시된 소문자 i(` ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/status-info.png) `)를 선택합니다. + 줄임표 메뉴(` … `)를 선택하여 다음 작업 중 하나를 수행합니다. + **CSV로 내보내기** - 선택한 시각적 객체에서 표시된 데이터를 내보냅니다. + **요청 ID 복사** - 문제 해결을 위해 이 프로세스의 요청 ID를 캡처합니다. Amazon Quick Sight는 영숫자 요청 ID를 생성하여 각 프로세스를 고유하게 식별합니다. + **이 시각적 객체 공유** - 시각적 객체에 사용된 주제의 URL을 안전하게 공유합니다. + **답변 분석** - 답변에 대한 자세한 설명 보기. 주제 화면 하단에서 **질문 변형 편집**을 선택하여 질문에 변형을 추가하거나 변경할 수 있습니다. 또한 질문과 답변이 만족스러우면 하단에서 **검토한 것으로 표시**를 선택하여 주제를 검토한 것으로 표시합니다. 또는 이전에 검토한 주제에 대해 추가 검토가 필요한 경우 **검토된 것으로 표시 해제**를 선택합니다. 언제든지 주제를 열어 주제를 변경하거나 어떻게 수행하고 있는지 검토할 수 있습니다. 어떤 필드가 포함되는지, 어떤 동의어가 있는지와 같은 주제를 설정하여 직접 작업하려면 **주제** 페이지를 사용하세요. **분석에 연결된 주제를 열려면** 1. 왼쪽 탐색 창에서 **주제를** 선택하여 빠른 시작 페이지에서 Amazon Quick Sight **주제** 페이지를 엽니다. 분석을 계속 열어 두려면 새 브라우저 탭 또는 창에서 **주제** 페이지를 열 수 있습니다. 1. 주제를 열려면 주제 이름을 선택합니다. 최근에 분석 페이지에서 다른 곳으로 이동한 경우 화면 상단의 검색 창에 이름이 계속 표시될 수 있습니다. 1. 언제든지 모든 주제 목록으로 돌아가려면 주제 워크스페이스 왼쪽에 있는 **모든 주제**를 선택하세요. # Quick Sight 주제 생성 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 데이터 세트에 대한 질문을 활성화하려면 주제를 생성해야 합니다. Quick Sight는 주제를 생성하기 위한 안내 워크플로를 제공합니다. 작업에 지장을 주지 않고 가이드 워크플로에서 나갔다가 다시 돌아올 수 있습니다. 주제를 생성하는 방법에는 두 가지가 있습니다. + 데이터 세트를 선택하여 주제를 생성합니다. Quick Sight에서 주제를 생성할 때 여러 데이터 세트를 추가하고 분석에서 주제를 활성화할 수도 있습니다. + 분석을 사용하여 주제를 생성합니다. 분석에서 주제를 생성하거나 기존 주제를 분석에 연결하면 자동화된 데이터 준비는 데이터를 분석하는 방법을 학습하고 이를 주제에 자동으로 적용합니다. 빠른 독자와 주제를 공유하고 이를 사용하여 검색 창에 질문을 하면 주제가 어떻게 수행되고 있는지에 대한 요약을 볼 수 있습니다. 또한 사용자가 요청한 모든 내용 및 응답 수준과 확인한 답변의 목록을 볼 수 있습니다. 비즈니스 사용자에게 올바른 시각화와 질문에 대한 답변을 계속 제공할 수 있도록 피드백을 검토하는 것이 중요합니다. ## 주제 생성 새로운 주제를 생성하려면 다음 절차에 따르세요. **주제를 생성하려면** 1. 빠른 홈페이지에서 **주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 오른쪽 상단의 **주제 생성을** 선택합니다. 1. 열리는 **주제 생성** 페이지에서 다음을 수행합니다. 1. **주제 이름**에 주제를 설명하는 이름을 입력합니다. 비즈니스 사용자는 이 이름으로 주제를 식별하고 이를 사용하여 질문을 할 수 있습니다. 1. **설명**에 주제에 대한 설명을 입력합니다. 사용자는 이 설명을 사용하여 주제에 대한 자세한 내용을 볼 수 있습니다. 1. **계속**을 선택합니다. 1. 열리는 **주제에 데이터 추가** 페이지에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. + 소유하거나 권한이 있는 데이터 세트를 하나 이상 추가하려면 **데이터 세트**를 선택한 다음 추가하려는 데이터 세트를 선택합니다. + 생성했거나 공유된 대시보드에서 데이터 세트를 추가하려면 대시보드**에서 데이터 세트를** 선택한 다음 목록에서 대시보드를 선택합니다. 1. **데이터 추가**를 선택합니다. 주제가 생성되고 해당 주제에 대한 페이지가 열립니다. 다음 단계에서는 독자에게 자연어 친화적일 수 있도록 주제 메타데이터를 구성합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제를 natural-language-friendly 만들기](topics-natural-language.md) 단원을 참조하십시오. 또는 다음 주제로 계속 진행하여 주제 워크스페이스를 탐색합니다. # 주제 워크스페이스 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성하거나 **주제** 페이지의 목록에서 기존 주제를 선택하면 주제가 해당 주제의 작업 영역에 열립니다. 다음 섹션에 설명된 대로 사용할 수 있는 네 개의 탭이 여기에 표시됩니다. Quick Sight는 주제에 대한 안내 워크플로를 제공합니다. 작업에 지장을 주지 않고 가이드 워크플로에서 나갔다가 다시 돌아올 수 있습니다. ## 요약 **요약** 탭에는 세 가지 중요한 영역이 있습니다. + **제안** - 제안은 주제를 개선할 수 있는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다. 이러한 단계를 통해 성능이 더 좋은 주제를 만드는 방법을 이해할 수 있습니다. 제안을 따르려면 제안 배너에서 작업 버튼을 선택하고 권장 단계를 따르세요. 현재 다음 표에 표시된 순서대로 제공되는 8가지 사전 설정 제안이 있습니다. 제안 단계를 완료한 후 **요약** 탭으로 돌아가면 새 제안이 제공됩니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/topics-interface.html) + **주제 참여도와 성능에 대한 지표 및 핵심 성능 지표(KPI)** - 이 섹션에서는 독자가 주제에 어떻게 참여하고 제공된 답변에 대해 어떤 피드백과 평가를 제공하는지 확인할 수 있습니다. 사용자가 질문한 모든 질문에 대한 참여도를 보거나 특정 질문을 선택할 수 있습니다. 지표의 기간을 1년에서 1주로 변경할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제 성능 및 피드백 검토](topics-performance.md) 단원을 참조하십시오. + **데이터 세트** - 이 섹션에는 주제를 생성하는 데 사용된 데이터 세트가 표시됩니다. 이 섹션에서는 데이터 세트를 추가하거나 기존 대시보드에서 데이터 세트를 가져올 수 있습니다. 주제 데이터 세트의 메타데이터 수정, 데이터 새로 고침 일정 설정, 데이터 세트 이름을 변경 등의 작업을 수행할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제에서 데이터 세트 작업](topics-data.md) 단원을 참조하십시오. ## 데이터 **데이터** 탭에는 주제에 포함된 모든 필드가 표시됩니다. 여기서는 주제를 자연어 친화적으로 만들고 주제 성능을 개선할 수 있도록 주제 메타데이터를 구성합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제를 natural-language-friendly 만들기](topics-natural-language.md) 단원을 참조하십시오. ## 사용자 활동 이 탭에는 주제가 받는 모든 질문과 각 질문에 대한 전체 피드백이 표시됩니다. 질문된 질문 수와 그 중 긍정과 부정의 비율이 얼마인지 개요를 볼 수 있습니다. 피드백과 누군가 피드백에 댓글을 남겼는지 여부를 기준으로 필터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제 성능 및 피드백 검토](topics-performance.md) 단원을 참조하십시오. ## 검증된 답변 검증된 답변은 시각적 개체를 미리 구성한 질문입니다. 검색 창에서 질문을 한 다음 검토 완료로 표시하여 질문에 대한 확인된 답변을 생성할 수 있습니다. **검증된 답변** 탭을 사용하면 검증된 답변과 사용자가 받은 피드백을 검토할 수 있습니다. # Quick Sight 주제에서 데이터 세트 작업 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성할 때 주제에 추가 데이터 세트를 추가하거나 기존 대시보드에서 데이터 세트를 가져올 수 있습니다. 언제든지 데이터 세트의 메타데이터를 편집하고 데이터 새로 고침 일정을 설정할 수 있습니다. 계산된 필드, 필터 또는 명명된 엔터티를 만들어 주제의 데이터 세트에 새 필드를 추가할 수도 있습니다. **Topics** + [Amazon Quick Sight의 주제에 데이터 세트 추가](topics-data-add.md) + [Amazon Quick Sight 주제에 행 수준 보안(RLS)이 있는 데이터 세트 추가](topics-data-rls.md) + [Quick Sight 주제에서 데이터 세트 새로 고침](topics-data-refresh.md) + [Amazon Quick Sight 주제에서 데이터 세트 제거](topics-data-remove.md) + [Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 계산된 필드 추가](topics-data-calculated-fields.md) + [Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 필터 추가](topics-data-filters.md) + [Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 명명된 엔터티 추가](topics-data-entities.md) # Amazon Quick Sight의 주제에 데이터 세트 추가 언제든지 주제에 데이터 세트를 추가할 수 있습니다. 방법을 알아보려면 다음 절차에 따르세요. **주제에 데이터 세트를 추가하려면** 1. 데이터 세트를 하나 이상 추가하려는 주제를 엽니다. 1. **요약** 페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 **데이터 세트 추가를** 선택합니다. 1. 열리는 **데이터 세트 추가** 페이지에서 추가하려는 데이터 세트를 선택한 다음 **데이터 세트 추가**를 선택합니다. 데이터 세트가 주제에 추가되고 데이터 세트의 고유한 문자열 값이 인덱싱됩니다. 필드 구성을 바로 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제 인덱스 새로 고침](topics-index.md) 단원을 참조하십시오. 필드 구성 편집에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Quick Sight 주제를 natural-language-friendly 만들기](topics-natural-language.md). # Amazon Quick Sight 주제에 행 수준 보안(RLS)이 있는 데이터 세트 추가 행 수준 보안(RLS)이 포함된 데이터 세트를 주제에 추가할 수 있습니다. 주제에 있는 모든 필드는 데이터 세트에 적용된 RLS 규칙을 준수합니다. 예를 들어 사용자가 "리전별 판매 표시"를 요청하는 경우 반환되는 데이터는 기본 데이터에 대한 사용자의 액세스를 기반으로 합니다. 따라서 동부 리전만 볼 수 있는 경우 동부 리전의 데이터만 답변에 표시됩니다. RLS 규칙은 사용자가 질문 할 때의 자동 제안에 적용됩니다. 사용자가 질문을 입력하면 액세스할 수 있는 값만 사용자에게 제안됩니다. 사용자가 액세스할 수 없는 차원 값에 대한 질문을 입력하면 해당 값에 대한 답을 얻지 못합니다. 예를 들어 같은 사용자가 “서부 지역의 매출을 보여줘”라는 질문을 입력한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 해당 지역에 대한 RLS 액세스 권한이 없기 때문에 질문을 해도 제안이나 답변을 받지 못합니다. 기본적으로 Quick Sight를 사용하면 RLS에서 사용자의 권한을 기반으로 필드에 대해 질문할 수 있습니다. 액세스를 제한하려는 민감한 데이터가 필드에 포함된 경우 이 옵션을 계속 사용하세요. 필드에 민감한 정보가 포함되어 있지 않고 모든 사용자가 제안에서 정보를 보도록 하려면 필드의 모든 값에 대해 질문을 허용하도록 선택할 수 있습니다. **모든 필드에 질문을 허용하려면** 1. 빠른 홈페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 1. **데이터 세트** 탭에서 RLS를 추가한 데이터 세트를 선택한 다음 데이터 **세트 편집**을 선택합니다. 데이터 세트에 RLS를 추가하는 방법에 대한 자세한 정보는 [Amazon Quick에서 행 수준 보안 사용](row-level-security.md) 섹션을 참조하세요. 1. 데이터 준비 페이지에서를 허용하려는 필드의 필드 메뉴(점 3개)를 선택한 다음 **행 수준 보안 **을 선택합니다. 1. **빠른 액세스를 위한 행 수준 보안** 페이지가 열리면 **사용자가이 필드의 모든 값에 대해 질문할 수 있도록 허용을** 선택합니다. 1. **적용**을 선택합니다. 1. 데이터 세트 편집을 마치면 오른쪽 상단의 파란색 도구 모음에서 **저장 및 게시**를 선택합니다. 1. 주제에 데이터 세트를 추가합니다. 자세한 내용은 이전 [Amazon Quick Sight의 주제에 데이터 세트 추가](topics-data-add.md) 섹션을 참조하세요. 현재 사용자가 모든 값에 대해 질문할 수 있도록 허용하고 있지만 민감한 정보를 보호하기 위해 데이터 세트의 RLS 규칙을 구현하려면 1단계\$14단계를 반복하고 **권한에 따라 사용자가 이 필드와 관련하여 질문할 수 있도록 허용**을 선택합니다. 완료되면 주제의 데이터 세트를 새로 고침 합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제에서 데이터 세트 새로 고침](topics-data-refresh.md) 단원을 참조하십시오. # Quick Sight 주제에서 데이터 세트 새로 고침 주제에 데이터 세트를 추가할 때 해당 데이터 세트를 새로 고침 할 빈도를 지정할 수 있습니다. 주제의 데이터 세트를 새로 고치면 새 정보 및 업데이트된 정보와 함께 해당 주제에 대한 인덱스가 새로 고쳐집니다. 데이터 세트를 주제에 추가할 때는 데이터 세트가 복제되지 않습니다. 고유한 문자열 값의 인덱스가 생성되고 지표는 인덱싱되지 않습니다. 예를 들어 정수로 저장된 측정값은 인덱싱되지 않습니다. 항상 데이터 세트의 데이터를 기반으로 최신 판매 지표를 가져오는 질문. 주제 인덱스 새로 고침에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight 주제 인덱스 새로 고침](topics-index.md) 섹션을 참조하세요. 주제의 데이터 세트에 대한 새로 고침 일정을 설정하거나 데이터 세트를 수동으로 새로 고침할 수 있습니다. 데이터가 마지막으로 새로 고침 된 시간도 확인할 수 있습니다. **주제 데이터 세트의 새로 고침 일정을 설정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. **요약** 페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 새로 고침 일정을 설정할 데이터 세트를 확장합니다. 1. **일정 추가**를 선택한 다음 열리는 **새로 고침 일정 추가** 페이지에서 다음 중 하나를 수행합니다. + 데이터 세트가 SPICE 데이터 세트인 경우 **데이터 세트를 SPICE로 가져올 때 주제 새로 고침**을 선택합니다. 현재 시간별 새로 고침 SPICE 데이터 세트는 지원되지 않습니다. 매시간 새로 고침하도록 설정된 SPICE 데이터 세트는 자동으로 일일 새로 고침으로 변환됩니다. SPICE 데이터 세트의 새로 고침 일정 설정에 대한 자세한 내용은 [SPICE 데이터 새로 고침](refreshing-imported-data.md) 섹션을 참조하세요. + 데이터 세트가 직접 쿼리 데이터 세트인 경우 다음을 수행합니다. 1. **시간대**에서 시간대를 선택합니다. 1. **반복**에서 새로 고침 빈도를 선택하세요. 데이터 세트를 매일, 매주 또는 매월 새로 고침하도록 선택할 수 있습니다. 1. **새로 고침 시간**에 새로 고침을 시작할 시간을 입력합니다. 1. **첫 번째 새로 고침 시작 날짜**에서 데이터 세트를 새로 고침 시작할 날짜를 선택합니다. 1. **저장**을 선택합니다. **데이터 세트를 수동으로 새로 고침하려면** 1. 주제 **요약** 페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 새로 고칠 데이터 세트를 선택합니다. 1. **지금 새로 고침**를 선택합니다. **데이터 세트의 새로 고침 기록을 보려면** 1. 주제 **요약** 페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 새로 고침 기록을 보려는 데이터 세트를 선택합니다. 1. **내역 보기**를 선택합니다. 데이터 세트를 새로 고친 횟수 목록이 포함된 **업데이트 기록** 페이지가 열립니다. # Amazon Quick Sight 주제에서 데이터 세트 제거 주제에서 데이터 세트를 제거할 수 있습니다. 주제에서 데이터 세트를 제거해도 Quick Sight에서는 데이터 세트가 삭제되지 않습니다. 주제에서 데이터 세트를 제거하려면 다음 절차에 따르세요. **주제에서 데이터 세트를 제거하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. **요약** 페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 오른쪽에 있는 데이터 세트 메뉴(점 3개)를 선택한 다음 **주제에서 제거**를 선택합니다. 1. 열리는 **정말 삭제하시겠습니까?** 페이지에서 **삭제**를 선택하여 주제에서 데이터 세트를 제거합니다. 주제에서 데이터 세트를 제거하지 않으려면 **취소**를 선택하세요. # Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 계산된 필드 추가 계산된 필드를 생성해 주제에 새 필드를 생성할 수 있습니다. 계산된 필드는 지원되는 함수와 데이터 세트의 필드 하나 또는 두 개를 조합하여 새 데이터를 만드는 필드입니다. 예를 들어 데이터 세트에 판매 및 비용 열이 포함된 경우 계산된 필드의 열을 간단한 함수로 결합하여 수익 열을 생성할 수 있습니다. 함수는 다음 `sum({Sales}) - sum({Expenses})`와 같을 수 있습니다. **주제에 계산된 필드를 추가하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **작업**에서 **계산된 필드 추가**를 선택합니다. 1. 표시되는 계산 편집기에서 다음을 수행하십시오. 1. 계산된 필드에 친숙한 이름을 지정하세요. 1. 오른쪽에 있는 **데이터 세트**에서 계산된 필드에 사용하려는 데이터 세트를 선택합니다. 1. 왼쪽의 계산 편집기에 계산을 입력합니다. 오른쪽 **필드** 창에서 데이터 세트의 필드 목록을 볼 수 있습니다. 오른쪽의 **함수** 창에서도 지원되는 함수 목록을 볼 수 있습니다. Quick Sight에서 계산을 생성하는 데 사용할 수 있는 함수 및 연산자에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Amazon Quick에 대해 계산된 필드 함수 및 연산자 참조함수 및 연산자](calculated-field-reference.md). 1. 완료하였으면 **저장**을 선택합니다. 계산된 필드는 주제의 필드 목록에 추가됩니다. 설명을 추가하고 메타데이터를 구성하여 더 자연어 친화적으로 만들 수 있습니다. # Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 필터 추가 때로는 비즈니스 사용자(독자)가 데이터의 여러 셀 값에 매핑되는 용어가 포함된 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 독자 중 한 명이 "서부의 주간 판매 추세 표시"를 묻고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 서부는 `Region` 필드의 `Northwest`, `Southwest` 값을 모두 참조하므로 답을 생성하려면 데이터를 필터링해야 합니다. 주제에 필터를 추가하여 이와 같은 요청을 지원할 수 있습니다. **주제에 필터를 추가하려면** 1. 필터를 추가하려는 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **작업**에서 **필터 추가**를 선택합니다. 1. 열리는 **필터 구성** 페이지에서 다음을 수행합니다. 1. **이름**에 기억하기 쉬운 필터 이름을 입력합니다. 1. **데이터 세트**에서 필터를 적용하려는 데이터 세트를 선택합니다. 1. **필드**에서 필터링하려는 필드를 선택합니다. 선택한 필드의 형식에 따라 제공되는 필터링 옵션이 달라집니다. + 텍스트 필드(예:`Region`)를 선택한 경우 다음을 수행합니다. 1. **필터 유형**에서 원하는 필터 유형을 선택합니다. 텍스트 필터에 대한 자세한 내용은 [텍스트 필터 추가](add-a-text-filter-data-prep.md) 섹션을 참조하세요. 1. **규칙**에서 규칙을 선택합니다. 1. **값**에 값을 하나 이상 입력합니다. + 날짜 필드(예:`Date`)를 선택한 경우 다음을 수행합니다. 1. **필터 유형**에서 원하는 필터 유형을 선택한 다음 필터를 적용할 날짜를 하나 이상 입력합니다. 필터링에 대한 자세한 내용은 [날짜 필터 추가](add-a-date-filter2.md) 섹션을 참조하세요. + 숫자 필드(예:`Compensation`)를 선택한 경우 다음을 수행합니다. 1. **집계**에서 필터링된 값을 집계할 방법을 선택합니다. 1. **규칙**에서 필터 규칙을 선택한 다음 해당 규칙의 값을 입력합니다. 숫자 필드 필터링에 대한 자세한 내용은 [숫자 필터 추가](add-a-numeric-filter-data-prep.md) 섹션을 참조하세요. 1. (선택 사항) 필터 적용 시기를 지정하려면 **데이터 세트를 사용할 때마다 필터 적용**을 선택하고 다음 중 하나를 선택합니다. + **항상 적용** - 이 옵션을 선택하면 지정한 데이터 세트의 열이 질문에 연결될 때마다 필터가 적용됩니다. + **질문으로 인해 데이터 세트에서 명시적인 필터가 생성되지 않는 한 항상 적용** - 이 옵션을 선택하면 지정한 데이터 세트의 열이 질문에 연결될 때마다 필터가 적용됩니다. 하지만 질문에서 동일한 필드에 대한 명시적 필터가 언급된 경우에는 필터가 적용되지 않습니다. 1. 완료하였으면 **저장**을 선택합니다. 필터가 주제의 필터 목록에 추가됩니다. 설명을 편집하거나 필터 적용 시기를 조정할 수 있습니다. # Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 명명된 엔터티 추가 주제에 대해 질문할 때 독자는 각 열을 명시적으로 언급하지 않고 여러 데이터 열을 참조할 수 있습니다. 예를 들어 트랜잭션 주소를 물어볼 수 있습니다. 실제로 의미하는 바는 트랜잭션이 이루어진 지점 이름, 주, 도시를 원한다는 것입니다. 이와 같은 요청을 지원하기 위해 명명된 엔터티를 생성할 수 있습니다. 명명된 엔터티는 답변에 함께 표시되는 필드 모음입니다. 예를 들어 트랜잭션 주소 예를 사용하여 `Address`로 명명된 엔터티를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 `Branch Name`, `State`, `City` 열을 데이터 세트에 이미 있는 엔터티에 추가할 수 있습니다. 누군가 주소에 대해 질문하면 트랜잭션이 발생한 지점, 주, 도시가 답변에 표시됩니다. **주제에 명명된 엔터티를 추가하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **작업**에서 **명명된 엔터티 추가**를 선택합니다. 1. 열리는 **명명된 엔터티** 페이지에서 다음을 수행합니다. 1. **데이터 세트**에서 데이터 세트를 선택합니다. 1. **이름**에 기억하기 쉬운 명명된 엔터티 이름을 입력합니다. 1. **설명**에 명명된 엔터티에 대한 설명을 입력합니다. 1. (선택 사항) **동의어**의 경우 독자가 명명된 엔터티나 해당 엔터티에 포함된 데이터를 참조할 때 사용할 수 있다고 생각되는 대체 이름을 추가하세요. 1. **필드 추가**를 선택한 다음 목록에서 필드를 선택합니다. **필드 추가**를 다시 선택하여 다른 필드를 추가합니다. 여기에 나열된 필드의 순서는 답변에 나타나는 순서입니다. 필드를 이동하려면 필드 이름 왼쪽에 있는 점 여섯 개를 선택하고 필드를 원하는 순서로 끌어서 놓습니다. 1. 완료하였으면 **저장**을 선택합니다. 명명된 엔터티가 주제의 필드 목록에 추가됩니다. 설명을 추가하고, 편집하고, 동의어를 추가하여 더 자연어 친화적으로 만들 수 있습니다. # Quick Sight 주제를 natural-language-friendly 만들기 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성하면 Quick Sight는 해당 주제의 데이터에 대한 정의가 포함된 인덱스를 생성, 저장 및 유지 관리합니다. 이 인덱스는 정답을 생성하고, 누군가 질문할 때 자동 완성 제안을 제공하고, 열 또는 데이터 값에 대한 용어 매핑을 제안하는 데 사용됩니다. 이것이 독자의 질문에서 주요 용어를 해석하고 데이터에 매핑하는 방법입니다. 데이터를 해석하고 독자의 질문에 더 잘 답변하려면 데이터 세트 및 관련 필드에 대한 정보를 최대한 많이 제공하세요. 그렇게 하려면 다음 절차에 따라 주제를 보다 자연어 친화적으로 만드세요. **작은 정보** 대량 작업을 사용하여 한 번에 여러 필드를 편집할 수 있습니다. 주제의 필드를 대량 편집하려면 다음 절차에 따르세요. **주제의 필드를 대량 편집하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드**에서 변경하려는 필드를 두 개 이상 선택합니다. 1. 목록 상단에서 **대량 작업**을 선택합니다. 1. 열리는 **대량 작업** 페이지에서 원하는 대로 필드를 구성한 다음 **적용 대상**을 선택합니다. 구성 옵션은 다음 단계에 설명되어 있습니다. ## 1단계: 데이터 세트에 친숙한 이름과 설명을 지정하기 데이터 세트 이름은 독자가 참조에 자연스럽게 사용하지 않을 수 있는 기술적인 이름 지정 규칙을 기반으로 하는 경우가 많습니다. 데이터 세트에 포함된 데이터에 대한 자세한 정보를 제공하려면 데이터 세트에 친숙한 이름과 설명을 지정하는 것이 좋습니다. 이러한 기억하기 쉬운 이름과 설명은 데이터 세트 내용을 이해하고 독자의 질문에 따라 데이터 세트를 선택하는 데 사용됩니다. 데이터 세트 이름은 독자에게도 표시되어 답변에 대한 추가 컨텍스트를 제공합니다. 예를 들어 데이터 세트 이름이 `D_CUST_DLY_ORD_DTL`로 지정된 경우 주제에서 데이터 세트 이름을 `Customer Daily Order Details`로 바꿀 수 있습니다. 이렇게 하면 독자가 주제의 검색 창에 나열되는 것을 볼 때 데이터가 자신과 관련이 있는지 여부를 신속하게 확인할 수 있습니다. **데이터 세트에 친숙한 이름과 설명을 지정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. **요약** 탭에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 데이터 세트의 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 데이터 세트를 확장합니다. 1. 왼쪽의 데이터 세트 이름 옆에 있는 연필 아이콘을 선택한 다음 친숙한 이름을 입력합니다. 독자가 이해할 수 있는 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 1. **설명**에서 데이터 세트에 포함된 데이터를 설명하는 데이터 세트에 대한 설명을 입력합니다. ## 2단계: 데이터 세트에서 날짜 필드를 사용하는 방법 교육 데이터 세트에 날짜 및 시간 정보가 포함된 경우 질문에 답변할 때 해당 정보를 사용하는 방법을 알려주는 것이 좋습니다. 주제에 날짜 시간 열이 여러 개 있는 경우 이 방법이 특히 중요합니다. 경우에 따라 주문 날짜, 배송 날짜와 같이 주제에 유효한 날짜 열이 여러 개 있을 수 있습니다. 이러한 경우 질문에 답변하는 데 사용할 기본 날짜를 지정하여 독자를 도울 수 있습니다. 기본 날짜로 질문에 답할 수 없는 경우 독자는 다른 날짜를 선택할 수 있습니다. 시간 기준을 지정하여 날짜 시간 열이 얼마나 세분화되는지 알 수도 있습니다. 데이터 세트의 시간 기준은 데이터 세트의 모든 치수가 지원하는 가장 낮은 수준의 시간 세분성입니다. 이 설정은 다양한 시간 차원에서 데이터 세트의 지표를 집계하는 데 도움이 되며 단일 날짜 시간 세분화를 지원하는 데이터 세트에 적용할 수 있습니다. 지표 수가 많은 비정규화된 데이터 세트에 이 옵션을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 세트가 일별 집계에서 여러 지표를 지원하는 경우 해당 데이터 세트의 시간 기준을 **일별**로 설정할 수 있습니다. 그런 다음 지표를 집계하는 방법을 결정하는 데 사용됩니다. **데이터 세트의 기본 날짜 및 시간 기준을 설정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. **요약** 탭에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 데이터 세트의 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 데이터 세트를 확장합니다. 1. **기본 날짜**에서 날짜 필드를 선택합니다. 1. **시간 기준**에서 데이터 세트의 지표를 집계할 최저 수준의 세부 수준을 선택합니다. 주제의 지료를 일별, 주별, 월별, 분기별 또는 연도별 수준에서 집계할 수 있습니다. ## 3단계: 사용하지 않는 필드를 제외하기 주제에 데이터 세트를 추가하면 데이터 세트의 모든 열(필드)이 기본적으로 추가됩니다. 데이터 세트에 본인 또는 독자가 사용하지 않는 필드 또는 답변에 포함하고 싶지 않은 필드가 포함되어 있는 경우 해당 필드를 주제에서 제외할 수 있습니다. 이러한 필드를 제외하면 답변과 인덱스에서 해당 필드가 제거되고 독자가 받는 답변의 정확도가 향상됩니다. **주제에서 필드를 제외하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션의 **포함**에서 아이콘을 끕니다. ## 4단계: 자연어 친화적으로 필드 이름 바꾸기 데이터 세트에 있는 필드는 기술적인 이름 지정 규칙에 따라 이름이 지정되는 경우가 많습니다. 필드 이름을 바꾸고 설명을 추가하여 주제에서 필드 이름을 더 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다. 필드 이름은 필드를 이해하고 독자 질문의 용어에 연결하는 데 사용됩니다. 필드 이름이 사용자 친화적인 경우 데이터와 독자의 질문 간에 링크를 더 쉽게 그릴 수 있습니다. 또한 이러한 친숙한 이름은 독자의 질문에 대한 답변의 일부로 독자에게 제시되어 추가 컨텍스트를 제공합니다. **필드 이름을 바꾸고 필드에 설명을 추가하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 필드 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드를 확장합니다. 1. 왼쪽의 필드 이름 옆에 있는 연필 아이콘을 선택한 다음 친숙한 이름을 입력합니다. 1. **설명**에 필드에 대한 설명을 입력합니다. ## 5단계: 필드 및 필드 값에 동의어 추가하기 필드 이름을 사용자 친화적으로 업데이트하고 설명을 제공하더라도 독자는 여전히 다른 이름을 사용하여 필드를 참조할 수 있습니다. 예를 들어 독자의 질문에서 `Sales` 필드를 `revenue`, `rev`, `spending`로 지칭할 수 있습니다. 이러한 용어를 이해하고 올바른 필드에 매핑하기 위해 필드에 하나 이상의 동의어를 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 정확도가 향상됩니다. 필드 이름과 마찬가지로 독자는 다른 이름을 사용하여 필드에 있는 특정 값을 참조할 수 있습니다. 예를 들어, `NW`, `SE`, `NE`, `SW` 값이 포함된 필드가 있는 경우 해당 값에 동의어를 추가할 수 있습니다. `Northwest`를 `NW`에, `Southeast`를 `SE`에 등등 추가할 수 있습니다. **필드에 동의어를 추가하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션의 **동의어**에서 필드의 연필 아이콘을 선택하고 단어 또는 문구를 입력한 다음 키보드에서 엔터 키를 누릅니다. 다른 동의어를 추가하려면 **\$1** 아이콘을 선택합니다. **필드 값의 동의어를 추가하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드에 대한 정보를 확장합니다. 1. 오른쪽의 **값 미리 보기**에서 **값 동의어 구성**을 선택합니다. 1. 열리는 **필드 값 동의어** 페이지에서 **추가**를 선택하고 다음을 수행합니다. 1. **값**에서 동의어를 추가하려는 값을 선택합니다. 1. **동의어**에서 값에 대한 동의어를 하나 이상 입력합니다. 1. **저장**을 선택합니다. 1. 다른 값에 동의어를 추가하려면 5단계\$16단계를 반복합니다. 1. 마쳤으면 **완료**를 선택합니다. ## 6단계: 필드에 대해 자세히 설명 데이터를 사용하여 독자의 질문에 답변하는 방법을 해석하는 데 도움이 되도록 데이터 세트의 필드에 대해 자세히 설명할 수 있습니다. 데이터 세트의 필드가 차원인지 아니면 치수인지 말하고 해당 필드를 집계하는 방법을 지정할 수 있습니다. 또한 필드 값의 형식을 지정하는 방법과 필드의 데이터 유형을 명확히 할 수 있습니다. 이러한 추가 설정을 구성하면 독자가 질문할 때 정확한 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다. 다음 절차에 따라 필드에 대해 자세히 설명합니다. ### 필드 역할 할당 데이터 세트에 있는 모든 필드는 차원 또는 치수입니다. 차원은 범주형 데이터이고 치수는 정량적 데이터입니다. 필드가 차원인지 치수인지 알면 필드에서 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업이 결정됩니다. 예를 들어 필드 , `Employee ID`및 `Patient ID`를 설정하면 해당 필드를 정수로 해석하는 `Ratings` 데 도움이 됩니다. 이 설정은 필드가 측정될 때 집계되지 않음을 의미합니다. **필드 역할을 설정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드에 대한 정보를 확장합니다. 1. **역할**에서 역할을 선택합니다. 치수 또는 차원을 선택할 수 있습니다. 1. (선택 사항) 치수가 반비례하는 경우(예: 숫자가 낮을수록 좋음) **반전 치수**를 선택합니다. 이 필드에서 값을 해석하고 표시하는 방법을 설명합니다. ### 필드 집계 설정 필드 집계를 설정하면 해당 필드가 여러 행에 걸쳐 집계될 때 사용할 함수를 결정하는 데 도움이 됩니다. 필드에 기본 집계를 설정하고 집계를 허용하지 않도록 설정할 수 있습니다. 기본 집계는 독자의 질문에서 명시적으로 언급되거나 식별된 집계 함수가 없을 때 적용되는 집계입니다. 예를 들어 독자 중 한 명이 "어제 판매된 제품은 몇 개입니까?"라고 질문한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 Q는 기본 집계가 `count distinct`인 `Product ID` 필드를 사용하여 질문에 답합니다. 이렇게 하면 제품 ID의 고유 개수를 보여주는 시각적 결과가 나타납니다. 허용되지 않는 집계는 필드에서 질문에 답변하는 데 사용되지 않는 집계입니다. 허용되지 않는 집계를 질문에서 구체적으로 요구하는 경우에도 해당 집계는 제외됩니다. 예를 들어 `Product ID` 필드가 `sum`로 집계 작업을 수행하지 않도록 지정한다고 가정해 보겠습니다. 독자 중 한 명이 "어제 판매된 총 제품은 몇 개입니까?"라고 묻더라도 `sum` 는 질문에 답하는 데 사용되지 않습니다. 집계 함수가 필드에 잘못 적용되는 경우 필드에 허용되지 않는 집계를 설정하는 것이 좋습니다. **필드 집계를 설정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드에 대한 정보를 확장합니다. 1. **기본 집계**에서 필드를 기본적으로 집계할 집계를 선택합니다. 치수를 합계, 평균, 최대값, 최소값으로 집계할 수 있습니다. 개수 및 개별 개수로 차원을 집계할 수 있습니다. 1. (선택 사항) **허용되지 않는 집계**에서 사용하지 않을 집계를 선택합니다. 1. (선택 사항) 필터에서 필드를 집계하지 않으려면 **필터에서 집계 안 함을** 선택합니다. ### 필드 값의 형식을 지정하는 방법 지정 필드의 값 형식을 지정하는 방법을 설명하려는 경우 그렇게 할 수 있습니다. 예를 들어, 미국 달러 형식으로 지정하려는 값이 포함된 `Order Sales Amount` 필드가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 답변에 사용할 때 필드의 값을 미국 통화로 포맷하는 방법을 설명할 수 있습니다. **필드 값의 형식을 지정하는 방법을 지정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드에 대한 정보를 확장합니다. 1. **값 형식**에서 필드에 있는 값의 형식을 지정하는 방법을 선택합니다. ### 필드 의미 체계 유형 지정 필드 의미 체계 유형은 필드에 있는 데이터가 나타내는 정보 유형입니다. 예를 들어 위치 데이터, 통화 데이터, 연령 데이터 또는 부울 데이터를 포함하는 필드가 있을 수 있습니다. 필드에 의미 체계 유형과 추가적인 의미 체계 하위 유형을 지정할 수 있습니다. 이를 지정하면 필드에 저장된 데이터의 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다. 의미 체계의 유형 및 하위 유형을 지정하려면 다음 절차에 따르세요. **필드 의미 체계 유형을 지정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드에 대한 정보를 확장합니다. 1. **의미 체계 유형**에서 데이터가 나타내는 정보의 종류를 선택합니다. 치수에서 기간, 날짜 부분, 위치, 부울, 통화, 백분율, 연령, 거리 및 식별자 유형을 선택할 수 있습니다. 차원에서 날짜 부분, 위치, 부울, 개인, 조직 및 식별자 유형을 선택할 수 있습니다. 1. **의미 체계 하위 유형**에서 데이터가 나타내는 정보의 종류를 추가로 지정하는 옵션을 선택합니다. 여기의 옵션은 선택한 의미 체계 유형과 필드와 관련된 역할에 따라 달라집니다. 치수 및 차원의 의미 체계 유형 및 관련 하위 유형 목록은 다음 표를 참조하세요. | 의미 체계 유형 | 의미 체계 하위 유형 | 다음에 사용할 수 있습니다. | | --- | --- | --- | | 경과 시간 | | 치수 | | 부울 | | 차원 및 치수 | | 통화 | USD EUR GBP | 치수 | | 날짜 부분 | 일 주 월 연도 분기 | 차원 및 치수 | | 거리 | 킬로미터 미터 야드 피트 | 치수 | | 지속 시간 | 초 분 시간 일 | 치수 | | 식별자 | | 차원 및 치수 | | Location | 우편 번호 국가 State 구/군/시 | 차원 및 치수 | | Organization | | 측정 기준 | | 백분율 | | 치수 | | 사람 | | 측정 기준 | # Quick Sight 주제 공유 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성하면 조직에 있는 다른 사용자와 공유할 수 있습니다. 주제를 공유하면 사용자가 주제를 선택하고 검색 창에서 주제에 대해 질문할 수 있습니다. 주제를 사용자와 공유한 후 주제를 변경할 수 있는 사용자를 지정하는 권한을 사용자에게 할당할 수 있습니다. **주제를 공유하려면** 1. 빠른 시작 페이지에서 왼쪽**의 주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 공유하려는 주제를 엽니다. 1. 열린 페이지에서 오른쪽 상단의 **공유**를 선택합니다. 1. 열리는 **사용자와 주제 공유** 페이지에서 주제를 공유하려는 사용자를 선택합니다. 검색 창을 사용하여 이메일 주소로 사용자를 검색할 수 있습니다. 1. **권한** 열에서 **뷰어** 또는 **공동 소유자**를 선택하여 사용자에게 권한을 할당합니다. 이러한 권한에 대한 자세한 내용은 다음 [Amazon Quick Sight 주제 권한 관리](topics-sharing-permissions.md) 섹션을 참조하세요. 1. 사용자 선택을 마치면 **공유**를 선택합니다. # Amazon Quick Sight 주제 권한 관리 조직의 다른 사용자와 주제를 공유할 때 주제를 변경할 수 있는 사용자를 제어할 수 있습니다. 이렇게 하려면 어떤 사용자가 뷰어이고 어떤 사용자가 공동 소유자인지 지정해야 합니다. *최종 사용자는* 목록에서 주제를 선택할 때 검색 창에 주제를 볼 수 있지만 주제 데이터는 변경할 수 없습니다. *공동 소유자는* 검색 창에서 주제를 볼 수 있으며 주제를 변경할 수도 있습니다. **사용자에게 주제 권한을 할당하려면** 1. 빠른 시작 페이지에서 **주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 권한을 관리할 주제를 엽니다. 1. 열리는 주제 페이지에서 오른쪽 상단의 **공유**를 선택합니다. 1. 열리는 **사용자와 주제 공유** 페이지에서 **주제 액세스 관리**를 선택합니다. 1. 열리는 **주제 권한 관리** 페이지에서 액세스를 관리하려는 사용자를 찾은 다음 **권한**에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. + 사용자가 주제를 보고 변경할 수 있도록 허용하려면 **공동 소유자**를 선택합니다. + 사용자가 주제를 볼 수만 있게 하려면 **뷰어**를 선택합니다. # Quick Sight 주제 성능 및 피드백 검토 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성하여 사용자와 공유한 후 해당 주제의 성과를 검토할 수 있습니다. 누군가 주제를 사용하여 질문을 하거나 응답이 얼마나 잘 되었는지에 대한 피드백을 제공하면 주제의 **요약** 및 **사용자 활동** 탭에 기록됩니다. 주제의 **요약** 탭에서는 7일에서 1년 사이의 시간 경과에 따른 질문 수에 대한 기록 데이터를 볼 수 있습니다. 또한 긍정적, 부정적 또는 피드백을 받지 못한 질문의 분포와 답변할 수 없는 질문의 분포를 볼 수 있습니다. **사용자 활동** 탭에서는 사용자가 질문한 목록과 사용자가 남긴 긍정적 또는 부정적 피드백 및 의견 목록을 볼 수 있습니다. 이 정보를 검토하면 주제가 사용자의 요구 사항을 충족하는지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자로부터 부정적인 피드백을 많이 받는 주제가 있다고 가정해 보겠습니다. 사용자 활동을 검토하면 여러 사용자가 잘못된 데이터를 보여주는 질문에 대한 의견을 남기는 것을 알 수 있습니다. 응답에서 사용자의 질문을 살펴본 결과 예상하지 못한 용어를 사용하고 있음을 알 수 있습니다. 해당 용어를 주제의 올바른 필드에 동의어로 추가하기로 결정합니다. 시간이 지남에 따라 긍정적인 피드백이 증가하는 것을 확인할 수 있습니다. ## 주제 성능 검토 주제가 어떻게 작동하는지 보려면 다음 절차에 따르세요. **주제가 어떻게 작동되고 있는지 보려면** 1. 빠른 시작 페이지에서 왼쪽**의 주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 검토하려는 주제를 엽니다. 주제가 열리고 **통계** 섹션에 해당 주제의 통계가 표시됩니다. 1. (선택 사항) 차트에 표시된 기록 데이터의 양을 변경하려면 **7일**, **30일**, **90일**, **120일** 또는 **12개월** 옵션 중 하나를 선택합니다. 1. (선택 사항) 데이터에서 답변할 수 없는 질문을 제거하려면 **답변할 수 없는 데이터 포함**을 선택을 취소합니다. 1. (선택 사항) 데이터에서 피드백을 받지 않은 질문을 제거하려면 **피드백 데이터 없음 포함**을 선택 취소합니다. ## 주제 질문 및 피드백 검토 주제의 질문과 피드백을 검토하려면 다음 절차에 따르세요. **주제 질문 및 피드백을 검토하려면** 1. 빠른 시작 페이지에서 **주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 피드백을 검토하려는 주제를 엽니다. 1. 열리는 주제 페이지에서 **사용자 활동** 탭을 선택합니다. 해당 주제에 대한 사용자 활동이 표시됩니다. 상단에서 질문한 총 수와 답변할 수 있는 질문과 답변할 수 없는 질문 수를 확인할 수 있습니다. 긍정적으로 평가된 질문과 부정적으로 평가된 질문의 비율도 확인할 수 있습니다. 또한 모호하지 않은 질문의 비율도 확인할 수 있습니다. 이는 누군가 질문을 입력하고 질문에 있는 단어 중 하나를 주제의 필드에 매핑했음을 의미합니다. 다음 통계 중 하나를 선택하여 질문 목록을 필터링할 수 있습니다. 1. (선택 사항) 사용자가 질문에 남긴 댓글을 보려면 질문 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택합니다. 댓글은 왼쪽에 표시됩니다. 1. (선택 사항) 질문에 응답하는 데 사용되는 필드를 보려면 질문 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택합니다. 사용된 필드는 오른쪽에 표시됩니다. 필드 이름을 선택하여 메타데이터를 편집합니다. 1. (선택 사항) 모호하지 않은 질문을 보려면 용어가 빨간색으로 강조 표시된 질문 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택합니다. 용어에 대한 설명과 해당 용어를 명확하게 구분하는 데 사용된 필드가 표시됩니다. 필드에 동의어를 추가하려면 **동의어 추가**를 선택합니다. 1. (선택 사항) 질문의 응답 방식을 보려면 목록의 질문 옆에 있는 **보기를** 선택합니다. 1. (선택 사항) 질문 목록을 필터링하려면 오른쪽에서 **필터링 기준**을 선택한 다음 옵션 중 하나를 기준으로 필터링합니다. + **모든 질문 보기** - 이 옵션은 모든 필터를 제거하고 주제에 접수된 모든 질문을 표시합니다. + **답변 가능** - 이 옵션은 질문 목록을 답변이 가능한 질문으로 필터링합니다. 답변 가능한 질문은 Q가 답변할 수 있었던 질문입니다. + **답변 불가** - 이 옵션은 질문 목록을 필터링하여 답변하지 못한 질문을 표시합니다. 답변할 수 없는 질문은 Q가 답변하지 못한 질문입니다. + **모호하지 않음** - 이 옵션은 질문 목록을 모호하지 않은 질문, 즉 사용자가 수동으로 필드를 매핑한 용어가 포함된 질문으로 필터링합니다. + **피드백 없음** - 이 옵션은 질문 목록을 피드백을 받지 않은 질문으로 필터링합니다. + **부정** - 이 옵션은 질문 목록을 부정적인 피드백을 받은 질문으로 필터링합니다. + **긍정** - 이 옵션은 질문 목록을 긍정적인 피드백을 받은 질문으로 필터링합니다. + **댓글 없음** - 이 옵션은 질문 목록을 사용자로부터 댓글을 받지 않은 질문으로 필터링합니다. + **댓글 있음** - 이 옵션은 질문 목록을 사용자로부터 댓글을 받은 질문으로 필터링합니다. + **사용자** - 이 옵션은 입력한 특정 사용자 이름을 가진 사용자가 질문한 내용으로 질문 목록을 필터링합니다. # Quick Sight 주제 인덱스 새로 고침 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성하면 Quick Sight는 해당 주제의 데이터에 대한 정의가 포함된 인덱스를 생성, 저장 및 유지 관리합니다. 이 인덱스는 Quick Sight 작성자에게 노출되지 않습니다. 주제에 포함된 데이터 세트의 사본도 아닙니다. 지표는 인덱싱되지 않습니다. 예를 들어 정수로 저장된 측정값은 인덱싱되지 않습니다. 주제 인덱스는 주제에 포함된 필드의 고유한 문자열 값의 인덱스입니다. 이 인덱스는 정답을 생성하고, 누군가 질문할 때 자동 완성 제안을 제공하고, 열 또는 데이터 값에 용어 매핑을 제안하는 데 사용됩니다. 주제 인덱스를 새로 고침 하려면 주제의 데이터 세트를 새로 고침 하세요. 주제의 모든 데이터 세트를 수동으로 새로 고침 하거나 개별 데이터 세트를 새로 고침 할 수 있습니다. 데이터 세트 새로 고침 기록을 확인하여 이전 새로 고침도 모니터링할 수 있고, 주제의 모든 데이터 세트에 대해 반복 새로 고침 일정도 설정할 수 있습니다. SPICE 데이터 세트에서 주제 인덱스 새로 고침 일정을 SPICE 새로 고침 일정과 동기화할 수 있습니다. SPICE 새로 고침 일정 설정에 대한 자세한 내용은 [일정에서 데이터 세트 새로 고침](refreshing-imported-data.md#schedule-data-refresh) 섹션을 참조하세요. **참고** 현재 시간당 새로 고침 일정은 지원되지 않습니다. 주제의 데이터 세트를 하루에 한 번까지 새로 고치도록 새로 고침 일정을 설정할 수 있습니다. 주제 인덱스를 정기적으로 업데이트하여 최신 정의와 값이 기록되도록 하는 것이 좋습니다. 주제 인덱스 업데이트에는 주제에 포함된 데이터 세트의 수와 크기에 따라 약 15분에서 30분이 소요됩니다. **주제 인덱스를 새로 고침 하려면** 1. 빠른 시작 페이지에서 **주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 새로 고침 하려는 주제를 엽니다. 페이지 하단의 주제에 포함된 데이터 세트가 표시된 **요약** 탭에 주제가 열립니다. 또한 오른쪽 상단에 주제를 마지막으로 새로 고친 시간도 표시됩니다. 1. 오른쪽 상단의 **새로 고침**을 선택하여 주제 인덱스를 새로 고친 다음 **데이터 새로 고침**을 선택합니다. 이렇게 하면 주제에 있는 모든 데이터 세트가 수동으로 새로 고침 됩니다. 주제의 개별 데이터 세트 새로 고침에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight 주제에서 데이터 세트 새로 고침](topics-data-refresh.md) 단원 참조하세요. # Amazon Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제 작업 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 개발자  | 이 섹션에서는 Amazon Quick Sight 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 Quick Sight 주제를 사용하는 방법을 알아봅니다. **사전 조건** 시작하기 전에 Quick Sight API 작업을 호출할 수 있는 액세스 권한을 CLI 사용자에게 부여하는 AWS Identity and Access Management (IAM) 역할이 있는지 확인합니다. 다음 표에는 특정 API 작업을 사용하기 위해 IAM 정책에 추가해야 하는 권한이 나와 있습니다. 모든 주제 API 작업을 사용하려면 표에 나열된 모든 권한을 추가합니다. | API 작업 | IAM 정책 | | --- | --- | | `CreateTopic` | `quicksight:CreateTopic` `quicksight:PassDataSet` | | `ListTopics` | `quicksight:ListTopics` | | `DescribeTopic` | `quicksight:DescribeTopic` | | `DescribeTopicPermissions` | `quicksight:DescribeTopicPermissions` | | `DescribeTopicRefresh` | `quicksight:DescribeTopicRefresh` | | `DeleteTopic` | `quicksight:DeleteTopic` | | `UpdateTopic` | `quicksight:UpdateTopic` `quicksight:PassDataSet` | | `UpdateTopicPermissions` | `quicksight:UpdateTopicPermissions` | | `CreateTopicRefreshSchedule` | `quicksight:CreateTopicRefreshSchedule` | | `ListTopicRefreshSchedules` | `quicksight:ListTopicRefreshSchedules` | | `DescribeTopicRefreshSchedule` | `quicksight:DescribeTopicRefreshSchedule` | | `UpdateTopicRefreshSchedule` | `quicksight:UpdateTopicRefreshSchedule` | | `DeleteTopicRefreshSchedule` | `quicksight:DeleteTopicRefreshSchedule` | | `BatchCreateTopicReviewedAnswer` | `quicksight:BatchCreateTopicReviewedAnswer` | | `BatchDeleteTopicReviewedAnswer` | `quicksight:BatchDeleteTopicReviewedAnswer` | | `ListTopicReviewedAnswers` | `quicksight:ListTopicReviewedAnswers` | 다음 예에서는 사용자가 `ListTopics` API 작업을 사용할 수 있도록 허용하는 IAM 정책을 보여줍니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "quicksight:ListTopics" ], "Resource": "*" } ] } ``` ------ Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제를 생성하도록 권한을 구성한 후 다음 주제를 사용하여 Quick Sight 주제 APIs. **Topics** + [Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제 작업](topic-cli-examples.md) + [Quick Sight CLI를 사용하여 Quick Sight 주제 새로 고침 일정 구성](topic-refresh-apis.md) + [내부 및 사이의 Quick Sight 주제 복사 및 마이그레이션 AWS 계정](topic-cli-walkthroughs.md) + [Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제에서 검토된 답변 생성 및 수정](topic-reviewed-answer-apis.md) # Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제 작업 다음 예시에서는 새 주제를 생성합니다. ``` aws quicksight create-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --topic TOPIC ``` 다음 명령과 함께 CLI 스켈레톤 파일을 사용하여 새 주제를 생성할 수도 있습니다. CLI 스켈레톤 파일에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick Sight 개발자 안내서*의 [CLI 스켈레톤 파일 사용을](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/cli-skeletons.html) 참조하세요. ``` aws quicksight create-topic --cli-input-json file://createtopic.json ``` 새 주제를 생성하면 데이터 세트 새로 고침 구성이 주제에 복사되지 않습니다. 새 주제에 대한 주제 새로 고침 일정을 설정하려면 `create-topic-refresh-schedule` API 호출을 만듭니다. CLI를 사용하여 주제 새로 고침 일정을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight CLI를 사용하여 Quick Sight 주제 새로 고침 일정 구성](topic-refresh-apis.md) 섹션을 참조하세요. 첫 번째 주제를 생성한 후 주제 요약을 업데이트, 삭제, 나열 또는 요청할 수 있습니다. 다음 예시에서는 주제를 업데이트합니다. ``` aws quicksight update-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --topic TOPIC ``` 다음 명령과 함께 CLI 스켈레톤 파일을 사용하여 주제를 업데이트할 수도 있습니다. CLI 스켈레톤 파일에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick Sight 개발자 안내서*의 [CLI 스켈레톤 파일 사용을](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/cli-skeletons.html) 참조하세요. ``` aws quicksight update-topic --cli-input-json file://updatetopic.json ``` 다음 예제에서는 Quick 계정의 모든 주제 목록을 제공합니다. ``` aws quicksight list-topics --aws-account-id AWSACCOUNTID ``` 다음 예시에서는 주제를 삭제합니다. ``` aws quicksight delete-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID ``` 다음 예제에서는 주제가 구성된 방법에 대한 정보를 제공합니다. ``` aws quicksight describe-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID ``` 다음 명령은 주제의 권한을 업데이트합니다. ``` aws quicksight update-topic-permissions --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --grant-permissions Principal=arn:aws:quicksight:us-east-1:AWSACCOUNTID:user/default/USERNAME,Actions=quicksight:DescribeTopic --revoke-permissions Principal=arn:aws:quicksight:us-east-1:AWSACCOUNTID:user/default/USERNAME,Actions=quicksight:DescribeTopic ``` `grant-permissions` 파라미터를 사용하여 빠른 계정 사용자에게 읽기 및 쓰기 권한을 부여합니다. 계정 사용자에게 읽기 권한을 부여하려면 다음 `"quicksight:DescribeTopic"` 값을 입력합니다. 계정 사용자에게 권한을 부여하려면 다음 값을 입력합니다. + `"quicksight:DescribeTopic"` + `"quicksight:DescribeTopicRefresh"` + `"quicksight:ListTopicRefreshSchedules"` + `"quicksight:DescribeTopicRefreshSchedule"` + `"quicksight:DeleteTopic"` + `"quicksight:UpdateTopic"` + `"quicksight:CreateTopicRefreshSchedule"` + `"quicksight:DeleteTopicRefreshSchedule"` + `"quicksight:UpdateTopicRefreshSchedule"` + `"quicksight:DescribeTopicPermissions"` + `"quicksight:UpdateTopicPermissions"` `RevokePermissions` 파라미터는 계정 사용자에게 부여된 모든 권한을 취소합니다. 다음 명령은 주제의 모든 권한을 설명합니다. ``` aws quicksight describe-topic-permissions --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID ``` Quick Sight 주제를 생성한 후 Amazon Quick Sight APIs[를 사용하여 주제 새로 고침 일정을 구성](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/topic-refresh-apis)하고, [계정 내 또는 계정 간에 Quick Sight 주제를 마이그레이션](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/topic-cli-walkthroughs)하고, [ 검토된 답변을 생성할](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/topic-reviewed-answer-apis) 수 있습니다. # Quick Sight CLI를 사용하여 Quick Sight 주제 새로 고침 일정 구성 다음 명령은 주제의 새로 고침 일정을 생성합니다. ``` aws quicksight create-topic-refresh-schedule --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --dataset-arn DATASETARN --refresh-schedule REFRESHSCHEDULE ``` 주제에 대한 새로 고침 일정을 생성한 후 주제의 새로 고침 일정 요약을 업데이트, 삭제, 나열 또는 요청할 수 있습니다. 다음 명령은 주제의 새로 고침 일정을 업데이트합니다. ``` aws quicksight update-topic-refresh-schedule --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --dataset-id DATASETID --refresh-schedule REFRESHSCHEDULE ``` 다음 예제에서는 주제에 구성된 모든 새로 고침 일정 목록을 제공합니다. ``` aws quicksight list-topic-refresh-schedules --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID ``` 다음 예에서는 주제 새로 고침 일정을 삭제합니다. ``` aws quicksight delete-topic-refresh-schedule --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --dataset-id DATASETID ``` 다음 예에서는 주제 새로 고침 일정이 구성된 방법에 대한 정보를 제공합니다. ``` aws quicksight describe-topic-refresh-schedule --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --dataset-id DATASETID ``` # 내부 및 사이의 Quick Sight 주제 복사 및 마이그레이션 AWS 계정 Quick Sight 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 Quick Sight 주제를 한 계정에서 다른 계정으로 마이그레이션할 수 있습니다. 여러 대시보드, 네임스페이스 또는 계정에 동일한 주제를 수동으로 복제하는 대신 Quick Sight CLI를 사용하여 동일한 주제를 반복적으로 재사용할 수 있습니다. 이 기능은 Quick Sight 작성자의 시간을 절약하고 여러 대시보드의 대시보드 독자를 위한 표준화된 주제 경험을 생성합니다. Quick Sight CLI를 사용하여 주제를 마이그레이션하려면 다음 절차를 사용합니다. **주제를 다른 계정으로 마이그레이션하려면** 1. 먼저 마이그레이션하려는 주제를 식별합니다. `list-topics` API 명령을 사용하여 Quick 계정의 모든 주제 목록을 볼 수 있습니다. ``` aws quicksight list-topics --aws-account-id AWSACCOUNTID ``` 1. 주제 목록이 있으면 마이그레이션하려는 주제를 찾아 주제 구성의 JSON 구조를 수신하도록 `describe-topic` 호출합니다. ``` aws quicksight describe-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID ``` 다음은 `describe-topic` API 응답의 예입니다. ``` { "Status": 200, "TopicId": "TopicExample", "Arn": "string", "Topic": [ { "Name": "{}", "DataSets": [ { "DataSetArn": "{}", "DataSetName": "{}", "DataSetDescription": "{}", "DataAggregation": "{}", "Filters": [], "Columns": [], "CalculatedFields": [], "NamedEntities": [] } ] } ], "RequestId": "requestId" } ``` 1. JSON 응답을 사용하여 다른 Quick 계정의 새 `create-topic` 호출에 입력할 수 있는 스켈레톤 파일을 생성합니다. 스켈레톤 파일로 API를 호출하기 전에 새 주제를 추가하려는 AWS 계정 ID 및 데이터 세트 ID와 일치하도록 스켈레톤 파일의 AWS 계정 ID 및 데이터 세트 ID를 변경해야 합니다. CLI 스켈레톤 파일에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick Sight 개발자 안내서*의 [CLI 스켈레톤 파일 사용을](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/cli-skeletons.html) 참조하세요. ``` aws quicksight create-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID \ --cli-input-json file://./create-topic-cli-input.json ``` Quick Sight API를 `create-topic` 호출하면 계정에 새 주제가 나타납니다. 새 주제가 존재하는지 확인하려면 Quick Sight API를 `list-topics` 호출합니다. 복제된 원본 항목에 검증된 답변이 포함된 경우 답변은 새 주제로 마이그레이션되지 않습니다. 원래 주제에 대해 구성된 모든 검증된 답변 목록을 보려면 `describe-topic` API 호출을 사용하세요. # Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제에서 검토된 답변 생성 및 수정 Quick Sight 주제를 생성한 후 Quick Sight APIs를 사용하여 주제에 대해 다시 생성된 답변을 생성, 나열, 업데이트 및 삭제할 수 있습니다. 아래 배치 명령은 Quick Sight 주제에 대해 최대 100개의 검토된 답변을 생성합니다. ``` aws quicksight batch-create-topic-reviewed-answer \ --topic-id TOPICID \ --aws-account-id AWSACCOUNTID \ —answers ANSWERS ``` 다음 명령을 사용하여 CLI 스켈레톤 파일에서 검토된 답변을 일괄 생성할 수도 있습니다. CLI 스켈레톤 파일에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick Sight 개발자 안내서*의 [CLI 스켈레톤 파일 사용을](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/cli-skeletons.html) 참조하세요. ``` aws quicksight batch-create-topic-reviewed-answer \ --cli-input-json file://createTopicReviewedAnswer.json ``` 아래 명령은 Quick Sight 주제에서 검토된 모든 답변을 나열합니다. ``` aws quicksight list-topic-reviewed-answers \ --aws-account-id AWSACCOUNTID \ --topic-id TOPICID \ ``` 아래 예제는 주제에서 최대 100개의 검토된 답변을 일괄 삭제합니다. ``` aws quicksight batch-delete-topic-reviewed-answer \ --topic-id TOPICID \ --aws-account-id AWSACCOUNTID \ —answer-ids: ["AnswerId1, AnswerId2…"] ``` 다음 명령을 사용하여 CLI 스켈레톤 파일에서 주제에서 검토된 답변을 일괄 생성할 수도 있습니다. CLI 스켈레톤 파일에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick Sight 개발자 안내서*의 [CLI 스켈레톤 파일 사용을](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/cli-skeletons.html) 참조하세요. ``` aws quicksight batch-delete-topic-reviewed-answer \ --cli-input-json file://deleteTopicReviewedAnswer.json ``` 검토된 답변을 업데이트하려면 `batch-delete-topic-reviewed-answer` API를 사용하여 주제에서 기존 답변을 삭제합니다. 그런 다음 `batch-create-topic-reviewed-answer` API를 사용하여 업데이트된 검토된 답변을 주제에 추가합니다.