다양한 데이터세트에 데이터 흐름 재사용
Amazon Simple Service (Amazon S3) 데이터 소스의 경우 사용자는 파라미터를 생성하고 사용할 수 있습니다. 파라미터는 Data Wrangler 흐름에 저장한 변수입니다. 이 값은 데이터 소스 Amazon S3 경로의 어떤 부분에도 들어갈 수 있습니다. 파라미터를 사용하여 Data Wrangler 흐름으로 가져오거나 처리 작업으로 내보내는 데이터를 빠르게 변경할 수 있습니다. 또한 사용자는 파라미터를 사용하여 데이터의 특정 하위 집합을 선택하고 가져올 수 있습니다.
Data Wrangler 흐름을 만든 후에는 변환한 데이터를 기반으로 모델을 훈련시켰을 수 있습니다. 스키마가 동일한 데이터세트의 경우 사용자는 파라미터를 사용하여 다른 데이터세트에 동일한 변환을 적용하고 다른 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 사용자는 새 데이터세트를 사용하여 모델을 추론하거나, 새 데이터세트를 사용하여 모델을 재훈련시킬 수 있습니다.
일반적으로 파라미터의 속성은 다음과 같습니다.
-
이름 - 파라미터에 지정하는 이름
-
유형 - 파라미터가 나타내는 값의 유형
-
기본값 - 새 값을 지정하지 않은 경우의 파라미터 값
참고
날짜시간 파라미터에는 기본값으로 사용하는 시간 범위 속성이 있습니다.
Data Wrangler는 중괄호({{}}
)를 사용하여 Amazon S3 경로에서 파라미터가 사용되고 있음을 나타냅니다. 예를 들어 사용자는 s3://amzn-s3-demo-bucket1/
과 같은 URL을 사용할 수 있습니다.{{example_parameter_name}}
/example-dataset.csv
가져온 Amazon S3 데이터 소스를 편집할 때 파라미터를 생성합니다. 사용자는 파일 경로의 어느 부분이든 파라미터 값으로 설정할 수 있습니다. 사용자는 파라미터 값을 값 또는 패턴으로 설정할 수 있습니다. 다음은 Data Wrangler 흐름에서 사용 가능한 파라미터 값 유형입니다.
-
숫자
-
String
-
패턴
-
날짜시간
참고
Amazon S3 경로에는 버킷 이름에 대한 패턴 파라미터 또는 날짜시간 파라미터를 생성할 수 없습니다.
숫자를 숫자 파라미터의 기본값으로 설정해야 합니다. 사용자는 파라미터를 편집하거나 처리 작업을 시작할 때 파라미터 값을 다른 숫자로 변경할 수 있습니다. 예를 들어, S3 경로 s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-1.csv
에서 사용자는 1
대신 number_parameter
로 불리는 숫자 파라미터를 생성할 수 있습니다. 이제 S3 경로가 s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-{{number_parameter}}.csv
로 표시됩니다. 파라미터 값을 변경할 때까지 경로는 계속해서 example-file-1.csv
데이터세트를 가리킵니다. number_parameter
의 값을 2
로 변경하면 경로는 s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-2.csv
이/가 됩니다. Amazon S3 위치에 파일을 업로드한 경우 사용자는 Data Wrangler로 example-file-2.csv
을/를 가져올 수 있습니다.
문자열 파라미터는 문자열을 기본값으로 저장합니다. 예를 들어, 사용자는 S3 경로 s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-1.csv
에서 파일명 example-file-1.csv
대신 string_parameter
로 불리는 문자열 파라미터를 생성할 수 있습니다. 이제 경로가 s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/{{string_parameter}}
로 표시됩니다. 파라미터 값을 변경할 때까지 계속 s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-1.csv
로 유지됩니다.
파일 이름을 문자열 파라미터로 지정하는 대신 사용자는 전체 Amazon S3 경로를 사용하여 문자열 파라미터를 생성할 수 있습니다. 사용자는 모든 Amazon S3 위치의 데이터세트를 문자열 파라미터로 지정할 수 있습니다.
패턴 파라미터는 정규 표현식(Python REGEX) 문자열을 기본값으로 저장합니다. 사용자는 패턴 파라미터를 사용하여 동시에 여러 데이터 파일을 가져올 수 있습니다. 한 번에 두 개 이상의 객체를 가져오려면 가져오려는 Amazon S3 객체와 일치하는 파라미터 값을 지정하세요.
사용자는 다음 데이터세트에 대한 패턴 파라미터를 생성할 수도 있습니다.
-
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-file-1.csv
-
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-file-2.csv
-
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-file-10.csv
-
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-0123.csv
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-file-1.csv
의 경우, 사용자는 1
대신 패턴 파라미터를 생성하고 파라미터의 기본값을 \d+
로 설정할 수 있습니다. \d+
REGEX 문자열은 하나 이상의 십진수와 매칭합니다. pattern_parameter
이라는 패턴 파라미터를 생성하면 S3 경로가 s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-file-{{pattern_parameter}}.csv
로 표시됩니다.
사용자는 패턴 파라미터를 사용하여 버킷 내 모든 CSV 객체를 매칭시킬 수도 있습니다. 버킷의 모든 객체를 매칭시키려면 기본값이 .*
인 패턴 파라미터를 생성하고 경로를 s3://amzn-s3-demo-bucket/{{pattern_parameter}}.csv
로 설정합니다. .*
문자는 경로에 있는 모든 문자열 문자와 매칭합니다.
s3://amzn-s3-demo-bucket/{{pattern_parameter}}.csv
경로는 다음 데이터세트와 매칭할 수 있습니다.
-
example-file-1.csv
-
other-example-file.csv
-
example-file-a.csv
날짜시간 파라미터는 다음 정보를 포함하는 형식을 저장합니다.
-
Amazon S3 경로 내에서 문자열을 파싱하기 위한 형식.
-
매칭하는 날짜시간 값을 제한하기 위한 상대 시간 범위
예를 들어, Amazon S3 파일 경로 s3://amzn-s3-demo-bucket/2020/01/01/example-dataset.csv
에서 2020/01/01은 year/month/day
의 형식으로 된 날짜시간을 나타냅니다. 사용자는 파라미터의 시간 범위를 1 years
또는 24 hours
와/과 같은 간격으로 설정할 수 있습니다. 1 years
의 간격은 현재 시간과 현재 시간보다 정확히 1년 전 시간 사이에 해당하는 날짜시간을 가진 모든 S3 경로와 매칭합니다. 현재 시간은 데이터에 수행한 변환을 내보내기 시작하는 시간입니다. 데이터 내보내기에 대한 추가 정보는 내보내기 섹션을 참조하세요. 현재 날짜가 2022/01/01이고 시간 범위가 1 years
인 경우 S3 경로는 다음과 같은 데이터세트와 매칭합니다.
-
s3://amzn-s3-demo-bucket/2021/01/01/example-dataset.csv
-
s3://amzn-s3-demo-bucket/2021/06/30/example-dataset.csv
-
s3://amzn-s3-demo-bucket/2021/12/31/example-dataset.csv
상대 시간 범위 내의 날짜시간 값은 시간이 경과함에 따라 변경됩니다. 상대 시간 범위에 속하는 S3 경로도 다를 수 있습니다.
Amazon S3 파일 경로가 s3://
인 경우 amzn-s3-demo-bucket1
/20200101
/example-dataset.csv20220101
는 날짜시간 파라미터가 될 수 있는 경로의 예입니다.
Data Wrangler 흐름에서 생성한 모든 파라미터의 표를 보려면 Amazon S3 경로가 포함된 텍스트 상자 오른쪽에 있는 `{{}}'를 선택합니다. 생성한 파라미터가 더 이상 필요하지 않으면 사용자는 편집하거나 삭제할 수 있습니다. 파라미터를 편집하거나 삭제하려면 파라미터 오른쪽에 있는 아이콘을 선택합니다.
중요
파라미터를 삭제하기 전에 Data Wrangler 흐름의 어느 곳에서도 이를 사용하지 않았음을 확인하세요. 흐름 내에 남아 있는 삭제된 파라미터는 오류를 발생시킬 수 있습니다.
사용자는 Data Wrangler 흐름의 모든 단계에 대한 파라미터를 만들 수 있습니다. 사용자는 생성한 파라미터를 편집하거나 삭제할 수 있습니다. 사용 사례와 더 이상 관련이 없는 데이터에 변환을 적용하는 경우 사용자는 파라미터 값을 수정할 수 있습니다. 파라미터의 값을 수정하면 가져오는 데이터가 변경됩니다.
다음 섹션에서는 파라미터 사용에 대한 추가 예제와 일반 지침을 제공합니다. 사용자는 이 섹션을 사용하여 자신에게 가장 적합한 파라미터를 이해할 수 있습니다.
참고
다음 섹션에는 Data Wrangler 인터페이스를 사용하여 파라미터를 재정의하고 처리 작업을 생성하는 절차가 포함되어 있습니다.
사용자는 다음 절차를 사용하여 파라미터를 재정의할 수도 있습니다.
Data Wrangler 흐름을 내보내고 파라미터 값을 재정의하려면 다음을 수행하세요.
-
내보내고자 하는 노드 옆에 있는 +를 선택합니다.
-
Export to(내보내기)를 선택합니다.
-
데이터를 내보낼 위치를 선택합니다.
-
parameter_overrides
에서 생성한 파라미터에 대해 다른 값을 지정합니다. -
Jupyter notebook 실행.
사용자는 파라미터를 사용하여 Data Wrangler 흐름의 변환을 Amazon S3 URI 경로의 패턴과 매칭하는 여러 파일에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 S3 버킷에서 매우 구체적으로 변환하려는 파일을 지정할 수 있습니다. 예를 들어 경로가 s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-0/example-prefix-1/example-prefix-2/example-dataset.csv
인 데이터세트가 있을 수 있습니다. 이름이 example-dataset.csv
인 여러 데이터세트가 다양한 예제 접두사 아래에 저장됩니다. 접두사에 순차적으로 번호가 매겨질 수도 있습니다. 사용자는 Amazon S3 URI에서 숫자 패턴을 생성할 수 있습니다. 패턴 파라미터는 REGEX를 사용하여 표현식의 패턴과 일치하는 파일을 원하는 수만큼 선택합니다. 다음은 유용할 수 있는 REGEX 패턴입니다.
-
.*
- 개행 문자를 제외한 모든 문자를 0개 이상 매칭합니다 -
.+
- 개행 문자를 제외한 모든 문자 중 하나 이상과 매칭합니다 -
\d+
- 하나 이상의 십진수와 매칭합니다 -
\w+
- 하나 이상의 영숫자 문자와 매칭합니다 -
[abc-_]{2,4}
- 괄호 세트 내에 제공된 문자 세트로 구성된 문자열(2, 3 또는 4자)을 매칭합니다 -
abc|def
- 한 문자열 또는 다른 문자열을 매칭합니다. 예를 들어, 연산은abc
또는def
와 매칭합니다
사용자는 다음 경로의 각 숫자를 값이 \d+
인 단일 파라미터로 바꿀 수 있습니다.
-
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-3/example-prefix-4/example-prefix-5/example-dataset.csv
-
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-8/example-prefix-12/example-prefix-13/example-dataset.csv
-
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-4/example-prefix-9/example-prefix-137/example-dataset.csv
다음 절차는 경로가 s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-0/example-prefix-1/example-prefix-2/example-dataset.csv
인 데이터세트의 패턴 파라미터를 만듭니다.
패턴 파라미터를 생성하려면 다음을 수행합니다.
-
가져온 데이터세트 옆의 Edit dataset(데이터세트 편집)를 선택합니다.
-
example-prefix-0
에 있는0
을 강조 표시합니다. -
다음 필드에 값을 입력합니다.
-
Name(이름) - 파라미터의 이름
-
Type(유형) - 패턴
-
Value(값) -\d+ 하나 이상의 숫자에 해당하는 정규 표현식
-
-
생성(Create)을 선택합니다.
-
S3 URI 내
1
및2
를 파라미터로 바꿉니다. 경로는 다음과 같은 형식이어야 합니다:s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-{{example_parameter_name}}/example-prefix-{{example_parameter_name}}/example-prefix-{{example_parameter_name}}/example-dataset.csv
다음은 패턴 파라미터를 만드는 일반적인 절차입니다.
-
Data Wrangler 흐름으로 이동합니다.
-
가져온 데이터세트 옆의 Edit dataset(데이터세트 편집)를 선택합니다.
-
패턴 파라미터 값으로 사용 중인 URI의 일부분을 강조 표시합니다.
-
Create custom parameter(사용자 지정 파라미터 생성)를 선택합니다.
-
다음 필드에 값을 입력합니다.
-
Name(이름) - 파라미터의 이름
-
Type(유형) - 패턴
-
Value(값) - 저장하려는 패턴이 포함된 정규 표현식.
-
-
생성(Create)을 선택합니다.
사용자는 파라미터를 사용하여 Data Wrangler 흐름의 변형을 경로가 비슷한 여러 파일에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 경로가 s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-0/example-prefix-1/example-prefix-2/example-dataset.csv
인 데이터세트가 있을 수 있습니다.
example-prefix-1
의 데이터세트에 적용한 Data Wrangler 흐름의 변환이 있을 수 있습니다. example-prefix-10
또는 example-prefix-20
의 example-dataset.csv
에 동일한 변환을 적용하기를 원할 수도 있습니다.
사용자는 값 1
을 저장하는 파라미터를 만들 수 있습니다. 변환을 다른 데이터세트에 적용하려는 경우 사용자는 파라미터 값을 다른 값으로 바꾸는 처리 작업을 만들 수 있습니다. 파라미터는 Data Wrangler 흐름의 변형을 새 데이터에 적용하려는 경우 변경할 수 있는 자리 표시자 역할을 합니다. 사용자는 Data Wrangler 처리 작업을 생성하여 Data Wrangler 흐름의 변환을 다른 데이터세트에 적용할 때 파라미터 값을 재정의할 수 있습니다.
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-0/example-prefix-1/example-prefix-2/example-dataset.csv
을 위한 숫자 파라미터를 생성하려면 다음 절차에 따르세요.
이전 S3 URI 경로에 대한 파라미터를 생성하려면 다음과 같이 하세요.
-
Data Wrangler 흐름으로 이동합니다.
-
가져온 데이터세트 옆의 Edit dataset(데이터세트 편집)를 선택합니다.
-
example-prefix-
의 예제 접두사에서 숫자를 강조 표시합니다.number
-
Create custom parameter(사용자 지정 파라미터 생성)를 선택합니다.
-
Name(이름)에 파라미터의 이름을 입력합니다.
-
Type(유형)에서 정수를 선택합니다.
-
Value(값)에 숫자를 지정합니다.
-
이 절차를 반복하여 나머지 숫자에 대한 파라미터를 생성합니다.
파라미터를 만든 후 데이터세트에 변환을 적용하고 해당 변환의 대상 노드를 만드세요. 대상 노드에 대한 추가 정보는 섹션 내보내기을/를 참조하세요.
다음 절차를 사용하여 Data Wrangler 흐름의 변환을 다른 시간 범위에 적용하세요. 흐름의 변환을 위한 대상 노드를 이미 만들었다고 가정합니다.
Data Wrangler 처리 작업에서 숫자 파라미터 값을 변경하려면 다음과 같이 하세요.
-
Data Wrangler 흐름에서 Create job(작업 생성)을 선택합니다
-
날짜시간 파라미터가 포함된 데이터세트에 대한 변환이 포함된 대상 노드만 선택합니다.
-
Configure job(작업 구성)을 선택합니다.
-
Parameters(파라미터)를 선택합니다.
-
앞서 생성한 파라미터 이름을 선택합니다.
-
파라미터 값을 변경합니다.
-
다른 파라미터에 대해서도 이 절차를 반복합니다.
-
Run(실행)을 선택합니다.
사용자는 파라미터를 사용하여 Data Wrangler 흐름의 변형을 경로가 비슷한 여러 파일에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 경로가 s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-dataset.csv
인 데이터세트가 있을 수 있습니다.
example-prefix
의 데이터세트에 적용한 Data Wrangler 흐름의 변환이 있을 수 있습니다. another-example-prefix
또는 example-prefix-20
의 example-dataset.csv
에 동일한 변환을 적용하기를 원할 수도 있습니다.
사용자는 값 example-prefix
을 저장하는 파라미터를 만들 수 있습니다. 변환을 다른 데이터세트에 적용하려는 경우 사용자는 파라미터 값을 다른 값으로 바꾸는 처리 작업을 만들 수 있습니다. 파라미터는 Data Wrangler 흐름의 변형을 새 데이터에 적용하려는 경우 변경할 수 있는 자리 표시자 역할을 합니다. 사용자는 Data Wrangler 처리 작업을 생성하여 Data Wrangler 흐름의 변환을 다른 데이터세트에 적용할 때 파라미터 값을 재정의할 수 있습니다.
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-dataset.csv
의 문자열 파라미터를 생성하려면 다음 절차에 따르세요.
이전 S3 URI 경로에 대한 파라미터를 생성하려면 다음과 같이 하세요.
-
Data Wrangler 흐름으로 이동합니다.
-
가져온 데이터세트 옆의 Edit dataset(데이터세트 편집)를 선택합니다.
-
예제 접두사
example-prefix
을/를 강조 표시합니다. -
Create custom parameter(사용자 지정 파라미터 생성)를 선택합니다.
-
Name(이름)에 파라미터의 이름을 입력합니다.
-
Type(유형)에서 문자열을 선택합니다.
-
값에 접두사를 지정합니다.
파라미터를 만든 후 데이터세트에 변환을 적용하고 해당 변환의 대상 노드를 만드세요. 대상 노드에 대한 추가 정보는 섹션 내보내기을/를 참조하세요.
다음 절차를 사용하여 Data Wrangler 흐름의 변환을 다른 시간 범위에 적용하세요. 흐름의 변환을 위한 대상 노드를 이미 만들었다고 가정합니다.
Data Wrangler 처리 작업에서 숫자 파라미터 값을 변경하려면 다음과 같이 하세요.
-
Data Wrangler 흐름에서 Create job(작업 생성)을 선택합니다
-
날짜시간 파라미터가 포함된 데이터세트에 대한 변환이 포함된 대상 노드만 선택합니다.
-
Configure job(작업 구성)을 선택합니다.
-
Parameters(파라미터)를 선택합니다.
-
앞서 생성한 파라미터 이름을 선택합니다.
-
파라미터 값을 변경합니다.
-
다른 파라미터에 대해서도 이 절차를 반복합니다.
-
Run(실행)을 선택합니다.
날짜시간 파라미터를 사용하여 Data Wrangler 흐름의 변환을 다양한 시간 범위에 적용할 수 있습니다. Amazon S3 URI에서 타임스탬프가 있는 부분을 강조 표시하고 해당 부분에 대한 파라미터를 생성합니다. 파라미터를 생성할 때 현재 시간에서 과거 시간까지의 시간 범위를 지정합니다. 예를 들어 다음과 같은 Amazon S3 URI가 있을 수 있습니다: s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2022/05/15/example-dataset.csv
. 사용자는 날짜시간 파라미터로 2022/05/15
을/를 저장할 수 있습니다. 연도를 시간 범위로 지정하는 경우 시간 범위에는 날짜시간 파라미터가 포함된 처리 작업을 실행한 순간과 정확히 1년 전의 시간이 포함됩니다. 처리 작업을 실행하는 시점이 2022년 9월 6일이나 2022/09/06
인 경우 시간 범위에는 다음이 포함될 수 있습니다:
-
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2022/03/15/example-dataset.csv
-
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2022/01/08/example-dataset.csv
-
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2022/07/31/example-dataset.csv
-
s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2021/09/07/example-dataset.csv
Data Wrangler 흐름의 변환은 위의 모든 접두사에 적용됩니다. 처리 작업에서 파라미터 값을 변경해도 Data Wrangler 흐름의 파라미터 값은 변경되지 않습니다. 다른 시간 범위 내의 데이터세트에 변환을 적용하려면 다음을 수행합니다.
-
사용하려는 모든 변환이 포함된 대상 노드를 생성합니다.
-
Data Wrangler 작업을 생성합니다.
-
파라미터에 다른 시간 범위를 사용하도록 작업을 구성합니다. 처리 작업에서 파라미터 값을 변경해도 Data Wrangler 흐름의 파라미터 값은 변경되지 않습니다.
대상 노드 및 Data Wrangler 작업에 대한 추가 정보는 내보내기를/을 참조하세요.
다음 절차는 Amazon S3 경로에 대한 날짜시간 파라미터를 생성합니다: s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2022/05/15/example-dataset.csv
.
이전 S3 URI 경로에 대한 날짜시간 파라미터를 생성하려면 다음과 같이 하세요.
-
Data Wrangler 흐름으로 이동합니다.
-
가져온 데이터세트 옆의 Edit dataset(데이터세트 편집)를 선택합니다.
-
날짜시간 파라미터 값으로 사용 중인 URI 부분을 강조 표시합니다.
-
Create custom parameter(사용자 지정 파라미터 생성)를 선택합니다.
-
Name(이름)에 파라미터의 이름을 입력합니다.
-
Type(유형)에서 날짜시간을 선택합니다.
참고
기본적으로 Data Wrangler는 날짜 형식을 선택할 수 있는 드롭다운 메뉴를 제공하는 Predefined(사전 정의)을 선택합니다. 하지만 사용 중인 타임스탬프 형식은 사용할 수 없을 수도 있습니다. Predefined(사전 정의)를 기본 옵션으로 사용하는 대신 사용자는 Custom(사용자 지정)을 선택하고 타임스탬프 형식을 수동으로 지정할 수 있습니다.
-
Date format(날짜 형식)의 경우 Predefined(사전 정의) 다음에 드롭다운 메뉴를 열고 yyyy/MM/dd를 선택합니다. yyyy/MM/dd 형식은 타임스탬프의 연도/월/일에 해당합니다.
-
Time zone(표준 시간대)에서 시간대를 선택합니다.
참고
분석 중인 데이터에 사용자의 시간대와 다른 시간대에서 찍힌 타임스탬프가 있을 수 있습니다. 선택한 시간대가 데이터의 시간대와 일치하는지 확인하세요.
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Time range(시간 범위)에 파라미터의 시간 범위를 지정합니다.
-
(선택 사항) 파라미터를 사용하는 방법을 설명하는 설명을 입력합니다.
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생성(Create)을 선택합니다.
날짜시간 파라미터를 만든 후 데이터세트에 변환을 적용하고 해당 변환의 대상 노드를 만드세요. 대상 노드에 대한 추가 정보는 섹션 내보내기을/를 참조하세요.
다음 절차를 사용하여 Data Wrangler 흐름의 변환을 다른 시간 범위에 적용하세요. 흐름의 변환을 위한 대상 노드를 이미 만들었다고 가정합니다.
Data Wrangler 처리 작업에서 날짜시간 파라미터의 값을 변경하려면 다음과 같이 하세요.
-
Data Wrangler 흐름에서 Create job(작업 생성)을 선택합니다
-
날짜시간 파라미터가 포함된 데이터세트에 대한 변환이 포함된 대상 노드만 선택합니다.
-
Configure job(작업 구성)을 선택합니다.
-
Parameters(파라미터)를 선택합니다.
-
앞서 생성한 날짜시간 파라미터 이름을 선택합니다.
-
Time range(시간 범위)에서 데이터세트의 시간 범위를 변경합니다.
-
Run(실행)을 선택합니다.