Minitab AI로 데이터를 준비하세요
데이터 Minitab Data Center 준비를 안내하는 대화형 인터페이스를 제공합니다.
지원되는 데이터 준비 요청
Minitab AI 자연어 요청을 해석하고 데이터 파이프라인에 단계를 추가함으로써 데이터를 준비할 수 있도록 도와줍니다. 다음 작업 중 하나를 요청 Minitab AI 할 수 있습니다.
- 지원되는 정리 단계를 사용하여 데이터를 정리하거나 변환하세요.
- 두 개의 데이터 소스를 하나의 데이터셋에 합치세요.
- 최대 네 개의 데이터 소스를 통합하세요.
- 선택된 데이터셋을 전치합니다.
파이프라인을 업데이트한 후에는 Minitab AI 변경 사항을 검토, 수정 또는 되돌릴 수 있습니다.
지원되는 데이터 준비 중 추가 도움이 필요하면 다음 링크를 참고하세요.
- 데이터를 결합하고 재구성하기
- 데이터 정렬 및 필터링
- 열 속성 변경
- 변환 열 값
- 데이터 제거
Minitab AI 접근
버튼을 사용하여 창을 Minitab AI 열고 닫습니다.
.
.Minitab AI 빈 데이터셋이나 데이터 파이프라인에 경고나 오류가 있을 때는 사용할 수 없습니다.
단계 생성을 멈추려면 선택을 하세요 
.
중요
AI 기술은 실수를 할 수 있습니다. 결과물이 정확하고 적절하며 귀사의 기준과 요구사항을 충족하는지 확인하는 것은 귀하의 책임입니다. 자세한 내용은 Minitab Trust Center를 참조하십시오.
AI 실행 취소/재 작업 단계
AI가 생성한 단계를 편집하거나 삭제할 수 있습니다. 같은 프롬프트에서 여러 단계를 생성한다면 Minitab AI , 그 단계를 함께 되돌리거나 다시 할 수 있습니다. 실행 취소와 재실행은 창에 표시된 단계에만 적용됩니다.
팁 및 요구 사항
- 데이터셋은 개방되어 있어야 하며 데이터를 포함해야 합니다
- 만약 사전 준비 단계가 데이터셋을 무효화한다면, AI는 사용할 수 없습니다.
- 프롬프트를 최대한 명확하게 작성하세요
- 영어로 된 프롬프트가 최상의 결과를 제공합니다.
AI 속도 제한에 도달한 경우 다시 시도하기 전에 잠시 기다려야 합니다.
- 하나의 복잡한 프롬프트 대신 일련의 작은 프롬프트를 사용합니다
- Minitab AI 최대 30단계까지 생성하고 한 가지 프롬프트가 있습니다. 한 프롬프트가 30단계 이상의 데이터 준비 단계를 생성하면 오류가 발생하고 어떤 단계도 생성되지 않습니다.
일련의 간단한 프롬프트는 생성된 단계의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 요청은 Minitab AI 가산적이다
- Minitab AI가 데이터를 준비할 때, 현재 데이터를 기반으로 파이프라인에 새로운 단계나 변환을 추가합니다. 기존 파이프라인 단계는 변함이 없습니다. 특정 순서로 단계를 삽입하려면 창에서 단계가 선택되어 있는지 확인합니다. 단계
참고
AI가 생성한 단계들이 이전 또는 이후 단계와 충돌할 경우 창에 단계 오류를 반환할 수 있습니다.
- 생성된 단계에 대한 피드백을 제공하세요
- 익명 피드백을 위해 엄지척 또는 반대 신호를 주세요.
- 여러 데이터 정리 단계에서는 데이터가 동일한 길이의 열에 있어야 합니다
- 열이 불등할 때 정렬, 필터, 병합 작업을 시도하면, 열에 누락된 값들이 채워져 열의 길이가 같아집니다.
AI 프롬프트의 예시
다음 예시들은 데이터 파이프라인에 단계를 추가하는 데 사용할 수 있는 요청을 Minitab AI 보여줍니다.
| 목적 | 예시 프롬프트 | 결과 |
|---|---|---|
| 값을 교체하기 | 청력 앱에 관심이 있다면 '예 아니오' 또는 해당 칸에만 입력하세요 | 값을 표준화하는 단계를 추가합니다. |
| 행 필터링 | 관심 있는 청취 앱 열은 행만 유지하세요 | 청력 앱 열에 '아마도'가 있는 행만 보관합니다. |
| 열에서 텍스트 값 추출Extract text values from a column | 원하는 앱 기능을 분할하세요 | 원래 열을 여러 개의 새로운 열로 나누어 쉼표를 구분자로 사용합니다. |
| 두 데이터 소스를 하나의 데이터셋에 합칩니다 | 고객 ID로 주문 데이터와 고객 데이터를 연결하세요 | 파이프라인에 변환을 추가합니다 조인 . |
| 데이터 소스를 결합하세요 | 1월, 2월, 3월 판매 데이터를 합치면 | 파이프라인에 변환을 추가 결합 하고 열을 매칭합니다. |
| 전조 데이터 | 이 데이터셋을 전치합니다 | 파이프라인에 변환을 추가합니다 전치 . |
