데이터 준비의 예

이 예에서 규정 준수 팀은 자동차 산업의 사기 탐지 정확도에 대해 우려하고 있습니다. 그러나 분석을 시작하기 전에 데이터를 준비해야 합니다. 다음 단계에 따라 추가 분석을 위해 insurance_fraud_data.csv 준비합니다. 이러한 수정 작업을 수행하려면 열을 선택하고 열을 열어 데이터 준비 옵션 열 정리 옵션에 액세스합니다.

1. 에서 Minitab Data Center엽니다 보험 사기 데이터 .
2. 예를 claim_number 경우 데이터 유형을 숫자에서 텍스트로 변경합니다.
3. 예를 claim_number 경우 열 값 앞에 #을 추가합니다.
4. 예를 age_of_driver 경우 100년 이하인 드라이버만 포함하도록 필터링합니다.
5. 성별에서 M 을 남성 으로, F 를 여성으로 변경합니다.
6. 예를 annual_income 경우 1보다 큰 드라이버만 포함하도록 필터링합니다.
7. address_change의 경우 데이터 유형을 숫자에서 텍스트로 변경합니다.
8. address_change에서 1 을 예 로, 0 을 아니요로 변경합니다.
9. 우편 번호의 경우 데이터 유형을 숫자에서 텍스트로 변경합니다.
10. 사기, 부상 청구 및 우편 번호를 기준으로 정렬하는 데 사용합니다 고급 정렬.

모든 준비 단계를 적용한 후 동일한 열이 있는 향후 데이터 세트에 사용할 단계를 저장합니다. 단계를 저장하려면 .mdcs 파일로 내보냅니다.

1. Steps (단계) 창의 드롭다운 메뉴에서 선택합니다 단계 내보내기.
2. 파일은 다운로드 폴더 또는 다른 저장 위치에 저장되며 데이터 파일과 동일한 이름을 사용합니다. 그에 따라 이름을 변경합니다.

각 열에는 데이터의 모양, 데이터 범위 및 데이터 형식을 나타내는 아이콘을 표시하는 요약이 있습니다.

을 데이터 요약 열어 이러한 열의 요약 통계에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.