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# Amazon Quick Sight 시작하기
<a name="quick-sight-getting-started"></a>

Amazon Quick Sight는 Amazon Quick의 데이터 시각화 및 분석 구성 요소입니다. 이 섹션에서는 데이터 세트 업로드, AutoGraph로 시각화 생성, 대시보드를 통한 결과 공유 등 샘플 데이터를 사용하여 첫 번째 분석을 생성하는 방법을 안내합니다.

**Topics**
+ [

# 빠른 시작: 샘플 데이터를 사용하여 단일 시각적 객체로 Amazon Quick Sight 분석 생성
](quickstart-createanalysis.md)
+ [

# 자습서: 샘플 데이터를 사용하여 Amazon Quick Sight 대시보드 생성
](example-analysis.md)
+ [

# 샘플 데이터
](sample-data.md)

# 빠른 시작: 샘플 데이터를 사용하여 단일 시각적 객체로 Amazon Quick Sight 분석 생성
<a name="quickstart-createanalysis"></a>

첫 번째 분석을 생성하기 전에 [Amazon Quick 설정 및 로그인](setting-up.md)의 단계를 완료해야 합니다.

다음 절차에 따라 웹 및 소셜 미디어 분석 샘플 데이터 세트를 사용하여 선형 차트 시각적 객체가 포함된 분석을 만듭니다. 이 시각적 객체는 메일 그룹에 자기 자신을 추가한 사람들의 월별 카운트를 보여줍니다.

**샘플 데이터 세트를 사용하여 선형 차트 시각적 객체가 포함된 분석 생성**

1. Amazon Quick 홈페이지의 Amazon Quick Sight에서 왼쪽 탐색 메뉴에서 **분석을** 선택합니다. 샘플 데이터가 없는 경우 [web-and-social-analytics.csv.zip에서 다운로드할 수 있습니다](samples/web-and-social-analytics.csv.zip). .csv 파일을 사용할 수 있도록 파일의 압축을 풉니다.

   샘플 데이터를 업로드하려면 다음을 수행합니다.

   1. 왼쪽 탐색 메뉴에서 **데이터를** 선택합니다. **데이터 세트** 탭에서 **새로** 만들기를 선택한 다음 **데이터 세트를** 선택합니다.

   1. **파일 업로드**을 선택합니다.

   1. 드라이브에서 샘플 파일 `web-and-social-analytics.csv`을(를) 선택합니다. 파일이 표시되지 않으면 `web-and-social-analytics.csv.zip` 파일의 압축을 풀었는지 확인하십시오.

   1. **파일 업로드 설정 확인** 화면에서 **다음**을 선택하여 파일 업로드 설정을 확인합니다.

   1. **데이터 소스 세부 정보** 화면에서 **시각화**를 선택합니다.

   1. 다음 단계를 건너뜁니다. [**Visualize**]를 선택하면 2단계의 프로세스와 동일한 화면이 표시됩니다.

1. **데이터 세트** 페이지에서 **웹 및 소셜 미디어 분석** 데이터 세트를 선택한 다음 오른쪽 상단의 **분석에서 사용**을 선택합니다.

1. **데이터** 창에서 **날짜**를 선택한 다음 **메일링 목록 추가**를 선택합니다.

   Amazon Quick Sight는 AutoGraph를 사용하여 시각적 객체를 생성하고 해당 필드와 가장 호환된다고 판단되는 시각적 객체 유형을 선택합니다. 이 경우에는 일 단위 기본값인 일별 메일 그룹 추가를 보여주는 선형 차트를 선택합니다.

1. **시각적 객체** 창 하단의 **필드 모음**으로 이동합니다.

1. **X축** 필드 모음을 선택합니다. 점 3개 메뉴를 선택하고 **집계**를 선택한 다음 **월**을 선택합니다.

   선형 차트는 기본값인 연도별이 아니라 월별 메일 그룹 추가를 표시하기 위해 업데이트됩니다.

# 자습서: 샘플 데이터를 사용하여 Amazon Quick Sight 대시보드 생성
<a name="example-analysis"></a>

다음 단원의 절차를 통해 작업을 수행합니다.
+ 웹 및 소셜 미디어 분석 샘플 데이터를 사용하여 Marketing 데이터 세트를 만들고 준비합니다.
+ Marketing 분석을 생성하여 몇 가지 시각적 객체를 추가합니다.
+ 다음을 포함하여 분석에서 시각적 객체를 수정합니다.
  + 기존의 시각적 객체에 다른 측정 추가
  + 차트 색 변경
  + 날짜 단위 변경
  + 시각적 객체의 크기와 레이아웃 변경
  + 필터 적용
+ 분석을 기반으로 대시보드를 게시합니다.

**Topics**
+ [

# 자습서: 준비된 Amazon Quick Sight 데이터 세트 생성
](example-prepared-data-set.md)
+ [

# 자습서: Amazon Quick Sight 분석 생성
](example-create-an-analysis.md)
+ [

# 자습서: Amazon Quick Sight 시각적 객체 수정
](example-modify-visuals.md)
+ [

# 자습서: Amazon Quick Sight 대시보드 생성
](example-create-a-dashboard.md)

# 자습서: 준비된 Amazon Quick Sight 데이터 세트 생성
<a name="example-prepared-data-set"></a>

Marketing 데이터 세트를 준비하고 분석을 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. Amazon Quick Sight에 웹 및 소셜 미디어 분석 샘플 데이터가 아직 표시되지 않으면 [web-and-social-analytics.csv.zip](samples/web-and-social-analytics.csv.zip)을 다운로드할 수 있습니다.

**Marketing 데이터 세트를 준비하고 분석 생성하기**

1. Amazon Quick 홈페이지에서 왼쪽의 **데이터를** 선택합니다.

1. **데이터 세트** 탭에서 **새로** 만들기를 선택한 다음 **데이터 세트를** 선택합니다.

1. 기존 데이터 소스에서 **웹 및 소셜 미디어 분석** Amazon S3 데이터 소스를 선택합니다. 테이블을 선택한 다음 **데이터 편집/미리 보기를** 선택합니다.

   Amazon Quick에서 데이터 준비 페이지가 열립니다.

1. **데이터세트 이름**의 경우 **Marketing Sample**을(를) 입력하여 데이터 이름에 대한 웹 및 소셜 미디어 분석을 대체합니다.

1. 데이터 세트에서 일부 필드를 제외합니다.

   **필드** 창에서 **Twitter 팔로워 누적** 및 **우편 목록 누적** 필드의 점 3개 메뉴를 선택한 다음 **필드 제외**를 선택합니다. 한 번에 둘 이상의 필드를 선택하려면 Ctrl 키를 누른 상태에서(Mac의 경우 Command 키) 필드를 선택합니다.

1. 필드의 이름을 바꿉니다.

   **데이터 세트** 미리 보기 창에서 **웹 사이트 페이지 보기** 필드로 스크롤하고 편집할 연필 아이콘을 선택합니다.

   표시되는 **필드 편집** 페이지에서 **이름**에 **Website page views**을(를) 입력한 다음 **적용**을 선택합니다.

1. **이벤트** 필드의 텍스트 문자열을 0-length 문자열 값으로 대체하는 계산된 필드를 추가합니다.

   1. 데이터 준비 페이지에서 **필드** 창의 상단으로 스크롤한 다음 **계산된 필드 추가**를 선택합니다.

   1. 표시되는 **계산된 필드 추가** 페이지에서 **이름 추가**에 **populated\$1event**을(를) 입력합니다.

   1. 오른쪽 **함수** 창의 함수 목록에서 **ifelse** 함수를 두 번 클릭합니다. 이렇게 하면 계산된 필드 공식에 함수가 추가됩니다.

   1. 드롭다운 화살표를 선택하여 **필드 목록** 창을 확장한 다음 **이벤트** 필드를 두 번 클릭합니다. 이렇게 하면 계산된 필드 공식에 필드가 추가됩니다.

   1. 공식 편집기에서 다음과 같은 추가 함수 및 필수 매개변수를 굵은 글꼴로 입력합니다. ifelse(**strlen(**\$1Events\$1**)=0, 'Unknown', \$1Events\$1**).

      최종 공식은 다음과 같아야 합니다. `ifelse(strlen({Events})=0, 'Unknown', {Events})` 

   1. **저장**을 선택합니다.

      새 계산된 필드가 만들어지고 **필드** 창 상단에 나타납니다.

1. **저장**을 선택합니다.

## 다음 단계
<a name="example-next-step-data-set"></a>

[자습서: Amazon Quick Sight 분석 생성](example-create-an-analysis.md)의 절차를 사용하여 분석을 생성합니다.

# 자습서: Amazon Quick Sight 분석 생성
<a name="example-create-an-analysis"></a>

다음 짧은 튜토리얼에서 분석을 만들고, AutoGraph를 사용하여 시각적 객체를 추가하고, 특정한 시각적 객체 유형을 선택하여 다른 시각적 객체를 추가합니다. 이 절차는 [자습서: 준비된 Amazon Quick Sight 데이터 세트 생성](example-prepared-data-set.md)에서 만들고 준비하는 데이터 세트를 기반으로 합니다.

## 분석 생성
<a name="example-create-the-analysis"></a>

분석을 만들려면 다음 절차에 따르십시오.

**분석 생성하기**

1. Amazon Quick Sight 홈페이지에서 **분석을** 선택합니다.

1. **분석 생성을** 선택하고 사용할 데이터 세트를 선택합니다.

## AutoGraph를 사용하여 시각적 객체 생성
<a name="example-create-autograph-visual"></a>

기본적으로 선택되는 AutoGraph를 사용하여 시각적 객체를 만듭니다.

분석 페이지의 **필드 목록** 창에서 **날짜** 및 **재방문자**를 선택합니다.

Amazon Quick Sight는이 데이터를 사용하여 선 차트를 생성합니다.

## 산점도 시각적 객체 생성
<a name="example-create-scatter-plot-visual"></a>

시각적 객체 유형을 선택하고 원하는 필드를 필드 모음으로 끌어서 시각적 객체를 만듭니다.

**산점도 시각적 객체 생성하기**

1. 분석 페이지에서 **삽입**을 선택한 다음 애플리케이션 표시줄에서 **시각적 객체 추가**를 선택합니다. 새로운 빈 시각적 객체가 생성되고 AutoGraph가 기본으로 선택됩니다.

1. [**Visual types**] 창에서 산점도 아이콘을 선택합니다.

1. **필드 목록** 창의 필드를 선택해서 **필드 모음** 창에 추가합니다.
   + [**Desktop Uniques**]를 선택하여 [**X axis**] 필드 모음을 채웁니다.
   + [**Mobile Uniques**]를 선택하여 [**Y axis**] 필드 모음을 채웁니다.
   + [**Date**]를 선택하여 [**Group/Color**] 필드 모음을 채웁니다.

   다음 필드를 사용하여 산점도가 생성됩니다.

## 다음 단계
<a name="example-next-step-analysis"></a>

[자습서: Amazon Quick Sight 시각적 객체 수정](example-modify-visuals.md)의 절차를 통해 분석에서 시각적 객체를 수정합니다.

# 자습서: Amazon Quick Sight 시각적 객체 수정
<a name="example-modify-visuals"></a>

[자습서: Amazon Quick Sight 분석 생성](example-create-an-analysis.md)의 절차로 만든 시각적 객체를 수정하려면 다음 절차에 따르십시오.

## 선형 차트 시각적 객체 수정
<a name="example-line-visual"></a>

추가적인 측정이 날짜별로 표시되게 설정하고 차트 색을 변경하여 선형 차트의 시각적 객체를 수정합니다.

**선형 차트 시각적 객체 수정하기**

1. 분석에서 선형 차트 시각적 객체를 선택합니다.

1. 시각적 객체에 다른 치수를 추가합니다.

   **필드 목록** 창에서 **새 방문자 SEO** 필드를 선택합니다. 이 치수는 [**Value**] 필드 모음에 추가되고 선형 차트는 선으로 업데이트되어 치수를 나타냅니다. 시각적 제목도 업데이트됩니다.

1. [**Return visitors**] 치수를 나타내기 위해 사용되는 선의 색상을 변경합니다.

   [**Return visitors**]를 나타내는 차트에서 선을 선택합니다. 이렇게 하려면 선의 중간이 아니라 선의 끝을 선택합니다.

   [**Color Return visitors**]를 선택한 다음 색 선택기에서 빨간색 아이콘을 선택합니다.

1. **X축** 필드 모음에서 **데이터** 필드를 선택하고 **집계**를 선택한 다음 **월**을 선택합니다.

## 산점도 시각적 객체 수정
<a name="example-scatter-plot-visual"></a>

데이터의 세부 수준을 변경하여 산점도 시각적 객체를 수정합니다.

**산점도 시각적 객체 수정하기**

1. 분석에서 산점도 시각적 객체를 선택합니다.

1. [**Group/Color**] 필드 모음을 선택하고 [**Aggregate**]를 선택한 다음 [**Month**]를 선택합니다.

   산점도는 기본값인 연도별이 아니라 월별 치수를 표시하기 위해 업데이트됩니다.

## 시각적 객체 레이아웃을 변경하고 필터를 추가하여 시각적 객체 둘 다 수정
<a name="example-both-visuals"></a>

시각적 객체 크기와 위치를 변경하고 필터 추가 및 적용을 수행하여 시각적 객체를 둘 다 수정합니다.

### 시각적 객체 레이아웃 변경
<a name="example-both-visuals-layout"></a>

시각적 객체 크기와 위치를 변경하여 시각적 객체를 둘 다 수정합니다.

**두 시각적 객체 수정하기**

1. 분석에서 선형 차트 시각적 객체를 선택합니다.

1. 시각적 객체의 하단 오른쪽 모서리 부분에서 크기 조정 핸들을 선택하고 시각적 객체가 가로 및 세로 방향으로 모두 이전 크기의 절반이 될 때까지 왼쪽 위로 끕니다.

1. 산점도 시각적 객체에서 이 절차를 반복합니다.

1. 산점도 시각적 객체에서 이동 핸들을 선택하고 선형 차트 시각적 객체의 오른쪽을 향해 위로 끌어서 나란히 놓이게 합니다.

### 필터를 추가하여 시각적 객체 둘 다 수정
<a name="example-both-visuals-filter"></a>

필터 추가 및 적용을 수행하여 시각적 객체를 둘 다 수정합니다.

**두 시각적 객체에 필터 추가**

1. 분석에서 산점도 시각적 객체를 선택합니다.

1. 애플리케이션 모음에서 **삽입**을 선택한 다음 **필터 추가**를 선택합니다.

1. 필터링할 **날짜** 필드를 선택합니다.

1. 새 필터를 선택하여 확장합니다.

1. **필터 편집** 창의 **조건에서** 비교 **후** 유형을 선택합니다.

1. 시작일 값 1/1/2014를 입력합니다.

   **날짜**를 선택하고 연도는 **2014년**, 월은 **1월**을 선택한 다음 달력에서 **1**을 선택합니다.

1. **필터 편집** 창에서 **적용**을 선택하여 필터를 시각적 객체에 적용합니다.

   필터가 산점도 시각적 객체에 적용됩니다. 이는 시각적 드롭다운 메뉴에 필터 아이콘으로 표시됩니다.

1. 필터를 선형 차트 시각적 객체에 적용합니다.

   왼쪽의 **필터** 창에서 **날짜** 필터를 다시 선택하고 **단일 시각적 객체**를 선택한 다음 **이 데이터세트의 모든 시각적 객체**를 선택합니다.

   필터가 선형 차트 시각적 객체에도 적용됩니다.

## 다음 단계
<a name="example-next-step-visuals"></a>

[자습서: Amazon Quick Sight 대시보드 생성](example-create-a-dashboard.md)의 절차를 통해 분석에서 대시보드를 만듭니다.

# 자습서: Amazon Quick Sight 대시보드 생성
<a name="example-create-a-dashboard"></a>

[자습서: Amazon Quick Sight 분석 생성](example-create-an-analysis.md)의 절차로 생성한 분석에서 대시보드를 만들려면 다음 절차에 따르십시오.

**분석을 통해 대시보드 생성하기**

1. 분석에서 **게시**를 선택한 다음 **대시보드 게시**를 선택합니다.

1. **새 대시보드로 게시** 또는 **기존 대시보드 교체**를 선택합니다.

1. 새 대시보드의 경우 **대시보드 이름****Marketing Dashboard**에를 입력합니다. 선택적으로 메모를 추가합니다.

1. **시트 선택**에서 **모든 시트** 또는 **특정 시트를** 선택합니다.

1. 필요에 따라 다음 옵션을 구성합니다.
   + **대시보드 옵션** - **빠른 작업을 활성화**하여 대시보드 사용자가 연결된 서비스에서 시각적 객체 및 알림의 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
   + **생성 기능** - **실행 요약**이 생성 기능을 활용하여 대시보드의 각 시트에 대한 정확한 요약을 구축할 수 있습니다.
   + **데이터 Q&A가이 대시보드에 대해 생성형 Q&A를 활성화하도록 허용합니다**. 이 설정은 QuickSight에서 Amazon Q를 활성화합니다.
   + 이 대시보드의 최종 사용자가 대시보드 시각적 객체의 스냅샷을 포함한 데이터 스토리를 다른 사용자와 공유할 수 있도록 데이터 스토리 공유를 **허용합니다**.
   + **데이터 스냅샷 옵션** -이 대시보드의 최종 사용자가 대시보드의 시각적 객체 스냅샷을 포함하는 시나리오를 다른 사용자와 공유할 수 있도록 시나리오 **공유를 허용합니다**.

1. **게시**를 선택합니다.

   이제 대시보드가 게시되었습니다.

1. 표시되는 **대시보드 공유** 페이지에서 **X** 아이콘을 선택하여 페이지를 닫습니다. 대시보드 페이지의 공유 옵션을 사용하여 나중에 대시보드를 공유할 수 있습니다.

# 샘플 데이터
<a name="sample-data"></a>

Amazon Quick Sight의 작동 방식을 먼저 알아보려면 다음 샘플 데이터를 사용하여 Amazon Quick Sight를 탐색할 수 있습니다.
+ [B2B 판매 데이터](samples/b2b-sales.csv.zip)
+ [비즈니스 개요 데이터](samples/business-overview.csv.zip)(매출)
+ [ML 인사이트 데이터](samples/ml-insights.csv.zip)
+ [인력 개요 데이터](samples/people-overview.csv.zip)(인사(HR))
+ [판매 파이프라인 데이터](samples/sales-pipeline.csv.zip)
+ [웹 및 소셜 미디어 분석 데이터](samples/web-and-social-analytics.csv.zip)(마케팅)

또한 [AWS 퍼블릭 데이터 세트와 같은 Amazon Quick Sight에서 사용할 수 있는 다양한 데이터 세트를 온라인으로 무료로 사용할 수 있습니다](https://aws.amazon.com/public-datasets/). 이러한 데이터 세트는 다양한 형식으로 제공됩니다.