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# 5단계: 빠른에서 Amazon Comprehend 출력 시각화
Amazon Comprehend 결과를 테이블에 저장한 후 Quick을 사용하여에 연결하고 데이터를 시각화할 수 있습니다. Quick은 데이터를 시각화하기 위한 AWS 관리형 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구입니다. Quick을 사용하면 데이터 소스에 쉽게 연결하고 강력한 시각적 객체를 생성할 수 있습니다. 이 단계에서는 Quick을 데이터에 연결하고, 데이터에서 인사이트를 추출하는 시각화를 생성하고, 시각화 대시보드를 게시합니다.
**Topics**
+ [사전 조건](#tutorial-reviews-visualize-prereqs)
+ [빠른 액세스 권한 부여](#tutorial-reviews-visualize-access)
+ [데이터 세트 가져오기](#tutorial-reviews-visualize-import)
+ [감성 시각화 생성](#tutorial-reviews-visualize-sentiment)
+ [개체 시각화 생성](#tutorial-reviews-visualize-entities)
+ [대시보드 게시](#tutorial-reviews-visualize-dashboard)
+ [정리](#tutorial-reviews-visualize-clean)
## 사전 조건
시작하기 전에 [4단계: 데이터 시각화를 위한 Amazon Comprehend 출력 준비](tutorial-reviews-tables.md)를 완료합니다.
## 빠른 액세스 권한 부여
데이터를 가져오려면 Quick에 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷 및 Amazon Athena 테이블에 대한 액세스 권한이 필요합니다. 데이터에 대한 빠른 액세스 권한을 부여하려면 QuickSight 관리자로 로그인하고 리소스 권한을 편집할 수 있는 액세스 권한이 있어야 합니다. 다음 단계를 완료할 수 없는 경우 개요 페이지 [자습서: Amazon Comprehend 고객 리뷰를 통한 인사이트 분석](tutorial-reviews.md)에서 IAM 필수 조건을 검토하십시오.
**데이터에 대한 빠른 액세스 권한을 부여하려면**
1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/sn/start)을 엽니다.
1. Quick을 처음 사용하는 경우 콘솔에 이메일 주소를 제공하여 새 관리자 사용자를 생성하라는 메시지가 표시됩니다. **이메일 주소**에 AWS 계정과 동일한 이메일 주소를 입력합니다. **계속**을 선택합니다.
1. 로그인한 후 탐색 모음에서 프로파일 이름을 선택하고 **QuickSight 관리**를 선택합니다. **QuickSight 관리** 옵션을 보려면 관리자로 로그인해야 합니다.
1. **보안 및 권한**을 선택합니다.
1. ** AWS 서비스에 대한 QuickSight 액세스**에서 **추가 또는 제거**를 선택합니다.
1. **Amazon S3**를 선택합니다.
1. **Amazon S3 버킷 선택**에서 **S3 버킷**과 **Athena 작업 그룹에 대한 쓰기 권한** 모두에 사용할 S3 버킷을 선택합니다.
1. **마침**을 클릭합니다.
1. **업데이트**를 선택합니다.
## 데이터 세트 가져오기
시각화를 생성하기 전에 감성 및 개체 데이터 세트를 Quick에 추가해야 합니다. Quick 콘솔을 사용하여이 작업을 수행할 수 있습니다. 중첩되지 않은 감성 및 중첩되지 않은 엔터티 테이블을 가져옵니다 Amazon Athena.
**데이터 세트를 가져오려면**
1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/sn/start)을 엽니다.
1. 탐색 모음의 **데이터 세트**에서 **새 데이터 세트**를 선택합니다.
1. **데이터 세트 생성**에서 **Athena**를 선택합니다.
1. **데이터 소스 이름**에 `reviews-sentiment-analysis`를 입력하고 **데이터 소스 생)**을 선택합니다.
1. **데이터베이스**로 `comprehend-results` 데이터베이스를 선택합니다.
1. **테이블**에 감성 테이블 `sentiment_results_final`를 선택한 다음 **선택**을 선택합니다.
1. **더 빠른 분석을 위해 SPICE로 불러오기**를 선택하고 **시각화**를 선택합니다. SPICE는 QuickSight의 인 메모리 계산 엔진으로, 시각화를 생성할 때 직접 쿼리보다 더 빠른 분석을 제공합니다.
1. 빠른 콘솔로 돌아가**서 데이터 세트를** 선택합니다. 1\$17단계를 반복하여 개체 데이터 세트를 생성하되 다음과 같이 변경합니다.
1. **데이터 소스 이름**에 `reviews-entities-analysis`를 입력합니다.
1. **테이블**에 개체 테이블 `entities_results_final`를 선택합니다.
## 감성 시각화 생성
이제 Quick에서 데이터에 액세스할 수 있으므로 시각화 생성을 시작할 수 있습니다. Amazon Comprehend 감성 데이터를 사용하여 파이형 차트를 생성합니다. 파이형 차트는 긍정적인 리뷰, 중립적 리뷰, 혼합 리뷰, 부정적인 리뷰의 비율을 보여줍니다.
**감성 데이터를 시각화하려면**
1. 빠른 콘솔에서 **분석을** 선택한 다음 **새 분석을** 선택합니다.
1. **데이터 세트**에서 감성 데이터 세트 `sentiment_results_final`를 선택한 다음 **분석 생성**을 선택합니다.
1. 시각적 편집기의 **필드 목록**에서 **감성**을 선택합니다.
**참고**
**필드 목록**의 값은 Amazon Athena에서 테이블을 만들 때 사용한 열 이름에 따라 달라집니다. SQL 쿼리에서 제공된 열 이름을 변경한 경우 **필드 목록** 이름은 이 시각화 예제에 사용된 이름과 다를 것입니다.
1. **시각적 유형**에서 **파이형 차트**를 선택합니다.
긍정, 중립, 혼합 및 부정 섹션이 있는 다음과 비슷한 파이형 차트가 표시됩니다. 섹션 개수와 백분율을 보려면 그 위에 마우스를 가져갑니다.
![\[섹션이 양수, 음수, 중립 및 혼합인 감성 파이 차트의 콘솔 표시입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/comprehend/latest/dg/images/tutorial-reviews-pie.png)
## 개체 시각화 생성
이제 개체 데이터 세트로 두 번째 시각화를 생성합니다. 데이터에 있는 개별 개체의 트리 맵을 만듭니다. 트리 맵의 각 블록은 개체를 나타내며, 블록 크기는 개체가 데이터 세트에 나타나는 횟수와 상관 관계가 있습니다.
**개체 데이터를 시각화하려면**
1. **시각화** 제어판의 데이터 세트 옆에서 **데이터 세트** **추가, 편집, 교체, 및 제거 아이콘을** 선택합니다.
1. **(데이터 세트 추가**를 선택합니다.
1. **추가할 데이터 세트 선택**으로 데이터 세트 목록에서 개체 데이터 세트 `entities_results_final`를 선택하고 **선택**를 선택합니다.
1. **시각화** 제어판에서 **데이터 세트** 드롭다운 메뉴를 선택하고 개체 데이터 세트 `entities_results_final`를 선택합니다.
1. **필드 목록**에서 **개체**를 선택합니다.
1. **시각적 유형**으로 **트리 맵**을 선택합니다.
다음과 비슷한 트리 맵이 파이형 차트 옆에 표시됩니다. 특정 개체의 개수를 보려면 마우스를 블록 위로 가져갑니다.
![\[각 고유 개체에 대한 블록이 있는 트리 맵의 콘솔 표시.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/comprehend/latest/dg/images/tutorial-reviews-tree.png)
## 대시보드 게시
시각화를 생성한 후 대시보드로 게시할 수 있습니다. 대시보드를 사용하여의 사용자와 공유 AWS 계정하거나, PDF로 저장하거나, 보고서로 이메일을 보내는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다(빠른 엔터프라이즈 에디션으로 제한됨). 이 단계에서는 시각화를 계정의 대시보드로 게시합니다.
**대시보드를 게시하려면**
1. 탐색 모음에서 **공유**를 선택합니다.
1. **대시보드 게시**를 선택합니다.
1. **새 대시보드를 다른 이름으로 게시**를 선택하고 대시보드 이름 `comprehend-analysis-reviews`를 입력합니다.
1. **대시보드 게시**를 선택합니다.
1. 오른쪽 상단의 닫기 버튼을 선택하여 **사용자와 대시보드 공유** 창을 닫습니다.
1. 빠른 콘솔의 탐색 창에서 **대시보드**를 선택합니다. 새 대시보드 `comprehend-analysis-reviews`의 썸네일이 **대시보드** 아래에 나타나야 합니다. 대시보드를 선택하면 확인할 수 있습니다.
이제 다음 예제와 비슷한 감성 및 개체 시각화가 포함된 대시보드가 생겼습니다.
![\[파이형 차트와 트리 맵이 있는 QuickSight 대시보드의 콘솔 표시.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/comprehend/latest/dg/images/tutorial-reviews-dashboard.png)
**작은 정보**
대시보드에서 시각화를 편집하려면 **분석**으로 돌아가서 업데이트하려는 시각화를 편집합니다. 그런 다음 대시보드를 새 대시보드로 다시 게시하거나 기존 대시보드를 대체하여 게시합니다.
## 정리
이 자습서를 완료한 후 더 이상 사용하지 않을 AWS 리소스를 정리할 수 있습니다. 활성 AWS 리소스는 계정에 계속 요금이 부과될 수 있습니다.
요금이 계속 발생하는 것을 방지하는 데 도움이 되는 것:
+ 빠른 구독을 취소합니다. Quick은 월별 구독 서비스입니다. 구독을 취소하려면 *빠른 사용 설명서*의 [구독 취소](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/closing-account.html)를 참조하세요.
+ Amazon S3 버킷 삭제. Amazon S3는 스토리지 비용을 부과합니다, Amazon S3 리소스를 정리하려면 버킷을 삭제하십시오. 버킷 삭제에 대한 자세한 내용은 *Amazon Simple Storage Service 콘솔 사용 설명서*의 [S3 버킷을 삭제하려면 어떻게 해야 합니까?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/delete-bucket.html)를 참조하세요. 버킷을 삭제하기 전에 중요한 파일을 모두 저장해야 합니다.
+ AWS Glue Data Catalog를 지웁니다. 는 매월 스토리지에 대해 AWS Glue Data Catalog 요금을 부과합니다. 데이터베이스를 삭제하여 요금이 계속 발생하지 않도록 할 수 있습니다. AWS Glue Data Catalog 데이터베이스 관리에 대한 자세한 내용은 *AWS Glue 개발자 안내서*[의 AWS Glue 콘솔에서 데이터베이스 작업을](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-databases.html) 참조하세요. 데이터베이스나 테이블을 정리하기 전에 데이터를 내보내야 합니다.