클릭하우스를 사용한 탐색적 데이터 분석 - 클릭하우스 표준편차 설명
탐색적 데이터 분석 (EDA) 이란 무엇인가요?
탐색적 데이터 분석 (EDA) 은 주로 시각적 방법을 사용하여 데이터 집합의 주요 특성을 요약하기 위해 데이터 세트를 분석하는 접근 방식입니다.EDA는 데이터를 이해하고, 패턴과 관계를 찾아내고, 잠재적인 문제나 이상값을 식별할 수 있게 해주기 때문에 데이터 분석 프로세스의 중요한 단계입니다.
클릭하우스 표준편차
EDA의 주요 측면 중 하나는 데이터의 분포를 이해하는 것인데, 여기서 중심 경향과 분산 측정이 작용합니다.중심 경향의 가장 일반적인 척도는 데이터셋에 있는 모든 값의 합을 값 수로 나눈 값인 평균입니다.그러나 평균만으로는 데이터 분포에 대한 완전한 그림을 얻을 수 없으며, 여기서 표준 편차와 같은 분산 측정이 작용합니다.
표준 편차는 값 집합이 해당 값 집합의 평균에서 얼마나 벗어나는지를 측정한 것입니다.대용량 데이터세트에서 EDA를 수행하는 데 강력한 오픈 소스 컬럼 데이터베이스인 ClickHouse에서는 내장 함수 stddev () 를 사용하여 값 집합의 표준편차를 계산할 수 있습니다.이 함수는 열 이름을 인수로 사용하여 해당 열에 있는 값의 표준 편차를 반환합니다.
ClickHouse에서 열의 표준 편차를 계산하는 구문은 다음과 같습니다.
코드_블록_플레이스홀더_0
예를 들어, 이름이 value”인 열에 있는 값의 표준 편차를 계산하려는 쿼리는 다음과 같습니다.
코드_블록_플레이스홀더_1
stddev () 함수는 모집단 표준 편차만 반환하고 표본 표준 편차는 반환하지 않는다는 점에 유의해야 합니다.샘플 표준 편차가 필요한 경우 sampleStDDev () 함수를 대신 사용할 수 있습니다.
RATH로 클릭하우스 데이터베이스를 최대한 활용하세요
자동화된 데이터 탐색 및 데이터 시각화를 위해 ClickHouse 데이터베이스를 연결하려면 RATH (opens in a new tab) 가 이러한 목적에 가장 적합한 오픈 소스 옵션입니다.RATH GitHub를 방문하여 차세대 Auto-EDA 도구를 체험해 볼 수 있습니다.RATH 온라인 데모를 데이터 분석 플레이그라운드로 활용할 수도 있습니다!
주요 RATH 기능에는 다음이 포함됩니다.
|기능|설명|미리보기|
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| [AutoEDA](/rath/Explore-data/자동화된 데이터-인사이트) |패턴, 인사이트 및 인과 관계를 발견하기 위한 증강 분석 엔진.클릭 한 번으로 데이터 세트를 탐색하고 데이터를 시각화하는 완전 자동화된 방법입니다.|
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| 데이터 시각화 | 효과 점수를 기반으로 다차원 데이터 시각화를 생성하십시오.|
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| 데이터 랭글러 |데이터 및 데이터 변환의 요약을 생성하기 위한 자동화된 데이터 랭글러.|
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| 데이터 탐색 부파일럿 |자동화된 데이터 탐색과 수동 탐색을 결합합니다.RATH는 데이터 과학 분야의 부조종사로 일하며 관심사를 파악하고 증강 분석 엔진을 사용하여 관련 권장 사항을 생성합니다.|
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| 데이터 페인터 |추가 분석 기능을 사용하여 데이터에 직접 색상을 지정하여 탐색적 데이터 분석을 위한 직관적이고 강력한 대화형 도구입니다.|
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|대시보드|멋진 대화형 데이터 대시보드를 구축하세요 (대시보드에 제안을 제공할 수 있는 자동화된 대시보드 디자이너 포함) .|
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| [인과 분석](/rath/discover-인과 관계/인과 분석) |복잡한 관계 분석을 위한 인과 관계 발견 및 설명 제공.|
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클릭하우스 외에도 RATH는 [다양한 데이터 소스](/rath/Connect-your-data #online -데이터베이스) 를 지원합니다.RATH에 연결할 수 있는 몇 가지 주요 데이터베이스 솔루션은 다음과 같습니다. MySQL, ClickHouse, Amazon Athena, Amazon Redshift, Apache Spark SQL, Apache Doris, Apache Hive, Apache Impala, Apache Kylin, Oracle 및 PostgreSQL이 있습니다.
자주 묻는 질문
ClickHouse에서 열의 표준 편차를 계산하는 구문은 무엇입니까?
ClickHouse에서 열의 표준 편차를 계산하는 구문은 다음과 같습니다.
코드_블록_플레이스홀더_2 예를 들어, 이름이 value”인 열에 있는 값의 표준 편차를 계산하려는 쿼리는 다음과 같습니다.
코드_블록_플레이스홀더_3
클릭하우스의 stddev () 함수와 sampleStDev () 함수의 차이점은 무엇인가요?
stddev () 함수는 모집단 표준 편차를 계산하는 반면, sampleStDDev () 함수는 표본 표준 편차를 계산합니다.일반적으로 모집단 표준 편차는 전체 모집단을 조사할 때 사용되고 표본 표준 편차는 모집단의 표본만 조사할 때 사용됩니다.
RATH는 클릭하우스를 어떻게 지원하나요?
RATH는 데이터 분석을 지원하도록 설계된 오픈 소스 BI 플랫폼입니다.자동 인사이트 및 인과 분석과 같은 고급 기능이 제공되며 ClickHouse 데이터베이스에 연결할 수 있습니다.이를 통해 RATH는 ClickHouse의 강력한 분석 기능을 활용하여 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.RATH는 다른 데이터베이스 엔진도 지원하므로 데이터 분석 및 의사 결정을 위한 다용도 솔루션입니다.또한 RATH를 사용하면 다양한 소스에서 데이터를 쉽게 가져올 수 있으며 ClickHouse를 더 빠른 데이터 처리를 위한 데이터 엔진으로 설정할 수 있습니다.
결론
요약하면 탐색적 데이터 분석은 데이터 분석 프로세스의 중요한 단계이며 ClickHouse는 대규모 데이터 세트에서 이를 수행하기 위한 강력한 도구입니다.표준 편차는 데이터 분산의 주요 척도이며 ClickHouse는 이를 계산하기 위한 내장 지원 기능을 제공합니다.오픈 소스 증강 분석 비즈니스 인텔리전스 플랫폼인 RATH는 기본적으로 ClickHouse를 지원하고 자동 인사이트 및 인과 분석과 같은 고급 기능을 제공하므로 데이터 분석 및 데이터 기반 의사 결정을 위한 훌륭한 옵션입니다.