Smart Data Discovery & Visual Analytics



 AI-DRIVEN VISUAL ANALYTICS - Recommendation



DATA WRANGLING – 즉각적인 데이터 처리 및 탐색



 DATA WRANGLING - 데이터 결합 및 그룹핑



Conceptual Architecture Overview




Spotfire Platform Architecture




Enterprise Data Access




Self-Service BI - Author it




다양한 Chart의 지원과 Chart간 전환





예측 분석 기능 - Pre-Built 예측분석




요약

 사용자가 대용량 데이터를 쉽고 다양한 관점에서 추출 및 분석할 수 있도록 지원하는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 기술이다.

OLAP(On-Line Analytical Processing) 즉 온라인 분석 처리는 다차원 데이터 구조를 이용하여 다차원의 복잡한 질의를 고속으로 처리하는 데이터 분석 기술이다. 기업의 분석가, 관리자 및 임원들은 OLAP 기술을 통해 필요한 정보에 대해 대화형으로 빠르게 접근 가능하다. 기업 성능 관리(Corporate Performance ManagementCPM), 전사적 자원관리(Enterprise Resource PlanningERP), 예산, 재무 보고, 시뮬레이션 모델(Simulation Models), 지식 탐사(Knowledge Discovery) 등의 많은 BI(Business Intelligence) 응용은 OLAP 기술에 기반을 두고 있다. 

OLAP의 개념은 1970년대부터 시작되었지만, 용어는 1993년 E.F. Codd 박사가 OLAP 제품을 위한 12가지 규칙을 제안한 논문에서 처음 소개되었다. 첫 OLAP 제품은 1975년에 출시된 Express로 후에 Oracle 9i OLAP으로 그 기술이 흡수되었다. 1990년에서 2000년에 걸쳐 Cognos의 PowerPlayHyperion의 EssbaseMicrostrategy의 DSSMicrosoft OLAP ServicesSAP의 Business Objects 등과 같이 다양한 벤더들이 OLAP 제품들을 내놓았다. 

OLAP은 데이터를 다차원 큐브 형태로 저장하고 측정 항목(measure)과 차원(dimensions)이라는 두 가지 기본 형태로 구분한다. 측정 항목은 의사 결정 시 참고할 대상이 되는 수치 데이터를 의미하고, 차원은 이러한 측정 항목을 조직화 하기 위해 사용되는 계층 형태의 속성, 즉 카테고리 값을 말한다. 예를 들어, 특정 회사의 매출액을 제품별, 지역별, 기간별로 분석하고자 할 때 매출액은 측정 항목 값 데이터가 되고, 제품/지역/기간은 차원 데이터가 된다.  

일반적으로 OLAP은 기존의 데이터의 입력과 조회 업무 위주의 운영 시스템인 온라인 트랜잭션 처리(On-LineTransaction ProcessingOLTP) 시스템과 비교된다. 은행 업무나 항공 티켓 예약과 같은 트랜잭션 중심의 OLTP시스템에서는 개별 정보의 입력, 조회, 삭제, 수정이 효율적으로 이루어지도록 데이터가 정규화되어 저장되며, 한 번에 소량의 데이터를 처리하는 연산에 초점을 맞춘다. 반면 OLAP 시스템은 사용자가 관심을 가지는 주제를 중심으로 분석을 수행하기 위해 보고서 및 계획 작성에 초점을 가지고 있으며 데이터를 다차원적으로 저장한다. 또한 대량의 데이터에 다양한 패턴으로 접근하고 요약 정보를 빠르게 조회하도록 중복 데이터의 저장을 허용한다. 

OLAP 시스템은 분석하고자 하는 데이터를 저장하는 방식(저장 모델)에 따라 일반적으로 MOLAP(Multidimensional OLAP), ROLAP(Relational OLAP), HOLAP(Hybrid OLAP)으로 크게 구분할 수 있다. MOLAP은 데이터를 최적화된 다차원 배열 형태로 저장하고, ROLAP은 기존의 관계형 데이터베이스(RelationalDatabase)에 직접 데이터를 저장한다. MOLAP은 빠른 질의 성능을 보장하는 반면 ROLAP은 다른 방식에 비해 확장성(scalability)이 좋다. HOLAP은 MOLAP과 ROLAP의 장점을 결합시킨 OLAP 시스템이다. 이 외에도 WOLAP(Web-based OLAP), DOLAP(Desktop OLAP), 그리고 RTOLAP(Real-Time OLAP)과 같은 시스템도 사용된다.

[네이버 지식백과] OLAP [On-Line Analytical Processing] (두산백과)


투자자본수익률. 어느 회사건 투자를 한다. 

건물, 기계, 유가증권 등 투자의 대상이 아닌 것은 아무것도 없다. 


따라서 개념상 ""투자=자산""이라는 등식이 성립한다. 

그러나 투자재원은 주주들이 납입한 자기자본과 외부차입금으로 나눠진다. 

문제는 투자가 얼마나 수익성이 있는가에 달려 있다. 

자금이 효율적으로 이용되면 수익이 올라가고 비효율적으로 운영되면 수익성은 떨어진다. 


A라는 회사와 B라는 회사가 겉으로는 똑같이 7억원의 이익을 냈다고 하더라도 

투자자본이 A는 50억원이고 B는 60억원이었다면

 A가 훨씬 효율적인 경영을 했다는 얘기다.


 ROI는 그만큼 효율성에 초점을 맞춘 개념이다.

최근 국내경기가 둔화되면서 기업들도 과거처럼 몸집키우기식 경영형태에서 벗어나 

효율 및 수익성을 주시하는 경영평가기법에 관심을 갖기 시작했다. 

ROI 이외에도 회사가 보유하고 있는 자산(asset)에 대한 수익률(ROA), 

주주자본(equity)에 대한 수익률(ROE)등도 기준만 다를 뿐 수익성 위주의 경영을 강조하는 개념들이다.


[네이버 지식백과] ROI [return on investment] (한경 경제용어사전, 한국경제신문/한경닷컴 )



클라우드라는 용어를 접하게 되면,뒤에 따라오는 용어로 On-Premise라는 영어로 된 말이 자주나오게 된다. 왜냐면, 클라우드와 상반된 개념이기 때문이다.

클라우드 (Cloud)는 사전적 의미로구름이다. 간혹 영업실적이 안나오거나 자신이 추진하는 일에 대해
성과물이 나오지 않을때 간혹 별명으로 "Cloud적인 인물"라고 말하는 사람도 있다..왜냐면, 뜬구름만 
잡는다는 의미라고 생각해서 일지 모른다. 그러나, 21세기 AI,AR/VR,제4차혁명,커넥티드카 등의 신규비즈니스가 급속하게 나오고, 회사의 경쟁력은 빠른 개발과 마케팅에 필요한 인프라 구축도 이에 맞게
빠르게 움직여 줘야 강해진다. 이러한 조건을 맞추기 위해서는  클라우드 기반의 구축은 뜬 구름만을 
잡은 것이 아닌, 구름을 위를 나르는 손오공의 분신술같은 지금 시대에 꼭 필요한 인프라 및 기술이라
생각한다.

지금 2017년 한국은 클라우드와 기본 On-Premise(물리서버) 형태의 구축 및 이전에 아주 미온적으로 클라우드 기반으로 정부 주도하에 움직이고 있는 것으로 저는 개인적으로 판단하고 있다.

그러나, 지금은 신규로 사업하는 아이템들은 클라우드 형태의 인프라 구축이 당연시 여기고 있는 것이며,예로 신규 창업을 시작하는 개발사, 서비스를 불특정 다수에게 제공하는 홈쇼핑이나, 게임사,그리고 ,지금 이슈가 되고있는 인공지능 서비스 업체등 일시적으로 많은 서버 인프라 공급이 필요한 기업위주로 많이 사용하고 있다. 

그러면, 왜 아직 2017년 한국에서는 클라우드 사업이 활성화 되지 않을까?
저의 개인적인 생각이니 참고 부탁드리면, 간략하게 저의 의견을 제시해 본다.
우선 기업에서  자산은 기업내에 위치 하여야 한다는 보수적인 생각과 클라우드 서비스에 대한 약간의 불신이 있다.
또, 기존 On-Premise(물리서버)환경에서 클라우드 서버로 이전하기 위한 했을 때 경험도 없을 뿐더러 
이에 대한 리스크에 대한 두려움이 많을 거라 생각한다.
 
기업에서 클라우드를 도입코자 하면 많은 항목을 가지고 비료를 하게 됩니다. 
아래의 여러 항목의 팩트을 가지고 클라우드와 On-Premise(물리서버)의 비교를 해보고자 합니다 .

구  분
클라우드 
온프라미스 (기존 서버 구축방식)
초기도입비용
월정액기반으로 사용한만큼 요금을 지불 
일회성 비용으로 구매시 많은 비용예산이 소요됨
인력운영비
시스템 엔지니어의 업무 감소
시스템 엔지니어의 업무 증대 
( 서버 운영 및 관리/ 전산실 유지관리 등)
활용성/ 효율성
시스템 설계시 서버사양이 과도하게 설정할 필요없이
운영상에 맞게 시스템 증설이 가능함
최대용량을 산정하여 시스템설계가 이루어져 자원낭비요소가 있음
구 축 기 간
늦어도 1일 만에 시스템 변경 및 구축이 가능
장비의 수급과 기타 인프라조건에 의해 구축기간이 
최소 2주이상 소요
확장성 / 민첩성
원하는 만큼 예산상황에 맞게 쉽게 시스템 증설이 가능
클라우드에 비해 많이 느림 
트래픽 비용
기본적으로 클라우드기준으로 outbound 트래픽에 기준이상 초과시 트래픽 요금 부과
인터넷 전용회선 요금기준으로 적용하며 트래픽 증가시
별도 요금 발생하지 않음

위 항목별로 볼때 On-Premise(물리서버) 환경 보다 클라우드 서버 환경이 비용적이나 효율적이 면에서 많은 장점을 가집니다.
그러나, 비용적인 부분은 어떨까요 ?
비용분석은  보통 구매시 소요비용과 5년간  사용요금을 합산하여 비교를 주로 합니다..
예를 들면  
On-Premise(물리서버) SPEC 사양이  CPU 4Core Memory 8G 이라고 가정할때 , 비교대상이 클라우드 서버 Spec 사양도  CPU 4Core Memory 8G 로 비교 하게 됩니다.
그런데 , 여기서 약간 생각해보야 하는 사안이 있습니다.

1) On-Premise(물리서버)를 설계를 할때  순간트래픽 발생을 대비 해서 가급적 최대용량을 가정하고 설계를 합니다.
    그래서, On-Premise(물리서버)환경에서는 고사양으로 설계를 하게 됩니다.
2) 서버 증설시 부가적으로 발생하는 시간적인 비용이나 시스템을 운영하는 간접적인 비용은 보통 반영을 안하는 경우입니다

위 두가지를 고려하지 않고 5년 정산법을 계산하면, 클라우드 비용이 당연히  높습니다.
여기서 한가지 염려해 두어야 하는 점은 클라우드의 접근 방식입니다.
클라우드의 접근 방식은 사용한 만큼만 사용료를 정산하는 방식이고 , 필요에 따라 언제든지 증설과 축소를 하는것이
클라우드 사용방식의 기본 철학입니다. 

그래서 , 클라우드와 온-프라미스 서버 환경에서의 비용를 비교하는 올바른 방법은  현재 쓰고 있는 시스템 자원 ( cpu 사용 / 메모리 사용) 을 근거로 비교를 해야 한다는 것입니다.

그러면, 당연히 클라우드가 약 50%정도는 저렴합니다. 왜냐면, 보통의 경우 온-프라미스 환경에서의 자원 사용률은 전체 시스템
운영가능량의 25%정도 밖에 되지 않기 떄문입니다 .



문제를 여럿으로 세분화하면서 분석하는 기법이다. 

이 기법은 문제를 여러 세부 문제로 나누고, 

나누어진 문제를 다시 세분화하는 “drill down” 과정이 핵심이다. 


적용방법은 

① 의사결정하고자 하는 문제를 큰 종이의 왼쪽에 적는다. 

② 문제를 구성하고 있는 하위요소 혹은 가능한 원인들을 찾아서 바로 오른쪽에 적는다.

③ 문제의 하위요소 혹은 가능한 원인들에 관련한 사실, 대안, 조사할 항목들을 오른쪽에 적는다.

④ 이처럼 문제의 구조를 분석하면서 문제에 대한 이해를 넓혀가고, 그에 대한 새로운 정보를 찾아가면서 문제를 분석한다.

[네이버 지식백과] 드릴다운 분석 [Drill Down Analysis] (HRD 용어사전, 2010. 9. 6., (주)중앙경제)


개요


TIBCO VS SAS



분석 공유

라이브러리, 분석, 시각화 내부 등에서 다른 사용자들과 다양한 방법으로 정보를 공유할 수 있습니다.


전체 분석 공유

자신이 만들어서 라이브러리에 저장한 분석을 동료가 열 수 있도록 하려면 

-분석에 대한 링크 복사를 수행한 후 전자 메일로 링크를 보내 

-전체 분석을 수정하지 않고 그대로 공유할 수 있습니다. 

-동료는 링크를 클릭하여 로그인한 다음 라이브러리의 분석에 액세스할 수 있습니다. 


또한 다른 웹 페이지에 분석을 포함하도록 선택하고 

-분석을 여는 사용자가 사용 가능한 UI 구성 요소를 지정할 수도 있습니다. 

동료가 TIBCO Spotfire Professional에 대한 액세스 권한이 있는 경우

분석을 DXP 파일로 다운로드한 후 파일을 동료에게 보낼 수도 있습니다.


분석의 선택한 부분 공유

분석의 일부를 선택하여 다른 사용자와 다양한 방법으로 공유할 수 있습니다. 

관심 있는 일부 시각화 또는 페이지를 포함하여 PDF 만들기를 수행하면

Spotfire에 로그인할 수 없는 사용자와도 정보를 공유할 수 있습니다. -

사용자와 동료가 tibbr@ 또는 Twitter@를 사용하여 공동작업을 하는 경우

- 사용자가 분석에서 발견한 중요한 정보를 보여 주는 페이지, 시각화 또는 즐겨찾기가 포함된 메시지를 게시할 수 있습니다.



분석에 대한 링크 복사

URL을 특정 분석에 복사하여 다른 사용자와 쉽게 공유할 수 있습니다.

Procedure

  1. 라이브러리에서 라이브러리 찾아보기를 클릭하여 모든 사용 가능한 항목을 보여주는 보기를 엽니다.
  2. 링크를 복사할 분석을 찾은 다음 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
    인포메이션 링크, SBDF 파일 또는 폴더에는 링크를 복사할 수 없습니다.
  3. 이 분석에 링크 복사...를 선택합니다.
  4. 분석에 링크 복사 대화 상자에서 키보드의 Ctrl + C를 동시에 눌러 링크 주소 필드에 표시된 링크를 복사합니다.
  5. 닫기를 클릭합니다.

Result

이제 복사된 링크를 전자 메일에 붙여 넣은 다음 분석을 공유할 동료에게 이 전자 메일을 보낼 수 있습니다.



분석 다운로드

분석을 전자 메일로 보내 동료와 공유하려면 분석을 DXP 파일로 다운로드할 수 있습니다.

Procedure

  1. 다운로드할 분석을 엽니다.
  2. 도구 모음에서 을 클릭하여 기본 메뉴를 엽니다.
  3. DXP 파일로 다운로드를 선택합니다.
    웹 브라우저 설정에 따라 분석이 컴퓨터에 즉시 다운로드되거나,
  4.  분석을 열거나 저장할지를 묻는 메시지가 표시됩니다. 
  5. 분석을 다른 사용자에게 보내려면 분석을 저장합니다.

What to do next

TIBCO Spotfire Professional 클라이언트에 대한 액세스 권한이 있는 경우 

다운로드한 파일을 열거나 분석을 공유할 동료에게 다운로드한 파일을 전자 메일로 보낼 수 있습니다.



웹 페이지에 분석 포함

다른 사람들과 공유하고자 하는 분석에 대한

 HTML embed 코드나 링크를 복사할 수 있으며, 

공유 분석에 포함될 내용을 지정할 수 있습니다.

Procedure

  1. 공유할 분석을 엽니다.
  2. 도구 모음에서 을 클릭하여 기본 메뉴를 엽니다.
  3. 공유 > 링크 또는 embed 코드 복사를 선택합니다. 
  4. 선택적으로 고급 옵션을 클릭하여 링크 또는 embed 코드 복사 대화 상자를 확장한 후,
     공유 분석에 포함시키려는 메뉴 옵션과 UI 구성 요소를 선택할 수도 있습니다.
     사용 가능한 옵션에 대한 상세 정보는 링크 또는 embed 코드 복사 대화 상자를 참조하십시오.
  5. 포함시킬 것을 지정했다면 Web Player analysis URL의 링크나 HTML embed code 필드의 HTML 코드를 복사합니다.
  6. 확인을 클릭하여 대화 상자를 닫습니다.
    이제 복사된 링크나 코드를 사용해 분석을 공유할 수 있습니다.


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분석을 여러 파일 형식으로 내보내서 다른 사용자와 공유할 수 있습니다.

다른 사용자와 분석의 발견 내용을 공유하려는 경우
- 전체 분석이나 일부를 PDF 또는 Microsoft PowerPoint 문서로 내보낼 수 있습니다.


PDF로 내보내기

전체 분석 또는 일부를 PDF 문서로 내보낼 수 있습니다.

Prerequisites

내보낼 분석이 열립니다.

Procedure

  1. 도구 모음에서 메뉴, 를 클릭하고 내보내기 > PDF로...를 선택합니다.

    사용 가능한 설정이 포함된 대화 상자가 표시됩니다.
  2. 내보낼 분석 부분을 지정하고 원하는 내보내기 레이아웃을 정의합니다.
  3. 마침을 클릭합니다.

Result

웹 브라우저 설정에 따라 분석이 컴퓨터에 즉시 다운로드되거나, 분석을 열거나 저장할지를 묻는 메시지가 표시됩니다.

Microsoft PowerPoint로 내보내기

전체 분석 또는 일부를 Microsoft PowerPoint 문서로 내보낼 수 있습니다.

Prerequisites

내보낼 분석이 열립니다.

Procedure

  1. 도구 모음에서 메뉴, 를 클릭하고 내보내기 > Microsoft® PowerPoint®로...를 선택합니다.

    사용 가능한 설정이 포함된 대화 상자가 표시됩니다.
  2. 내보낼 분석 부분을 지정하고 원하는 내보내기 레이아웃을 정의합니다.
  3. 확인을 클릭합니다.

Result

웹 브라우저 설정에 따라 분석이 컴퓨터에 즉시 다운로드되거나, 분석을 열거나 저장할지를 묻는 메시지가 표시됩니다.


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데이터 형식

이 목록에서는 사용 가능한 데이터 형식을 보여 줍니다.

데이터 형식설명
IntegerInteger 값은 연속된 숫자로 작성되며
- 앞에 + 또는 - 기호가 붙을 수 있습니다.

지정할 수 있는 Integer 값의 범위는 -2147483648에서 2147483647까지입니다.
10진수 값이 예상되는 경우에 사용하면 Integer 값은
-자동으로 10진수 값으로 변환됩니다.

사용자 지정 표현식 및 계산된 컬럼에서 16진수 값을 사용할 수 있습니다. 

데이터를 열 때는 16진수 값을 사용할 수 없습니다.

 16진수 형식의 값은 크기가 8글자로 제한되어 있습니다.


예:

0

101

-32768

+55

0xff = 255

0x7fffffff = 2147483647

0x80000000 = -2147483648

LongIntegerLongInteger는 표준 정수의 범위로는 충분하지 않은 경우에 사용할 수 있습니다.
값 범위는 -9223372036854775808부터 9223372036854775807까지입니다.
 LongInteger를 실수로 변환하면 정확도가 낮아지지만
- 통화로 변환하는 경우에는 정확도 손실이 없습니다.

참고: 사용자 지정 표현식 및 계산된 컬럼에서 16진수 값을 사용할 수 있습니다. 

데이터를 열 때는 16진수 값을 사용할 수 없습니다.


예:

2147483648

0x7FFFFFFFFFFFFFFF = -9223372036854775808

0x8000000000000000 = 9223372036854775807

RealReal는 소수점으로 마침표를 사용하며 천 단위 구분자가 없는 표준 부동 소수점 수로 작성됩니다.
실수로 지정 가능한 범위는 -8.98846567431157E+307에서 8.98846567431157E+307까지입니다.

계산에서는 16자리를 사용할 수 있더라도 표시될 수 있는 중요 자릿수는 15자리로 제한됩니다.


Real 데이터 형식으로 표현할 수 없는 결과를 산출하는 실수에 대한 산술 연산에서는 숫자 오류가 발생합니다. 

이 특수한 경우는 결과 데이터 테이블에서 필터링되며 Null로 대체됩니다.


예:

0.0

0.1

10000.0

-1.23e-22

+1.23e+22

1E6

SingleRealSingleReal 값은 실수보다 낮은 정확도와 범위를 가진 표준 부동 소수점 수로 작성됩니다.
 SingleReal은 실수보다 50% 적은 메모리를 차지합니다.
SingleReal 값으로 지정 가능한 범위는 -1.7014117E+38에서 1.7014117E+38까지입니다.

계산에서는 8자리를 사용할 수 있더라도 표시될 수 있는 중요 자릿수는 7자리로 제한됩니다.

SingleReal은 실수로 변환할 수 있으며 정확도 손실은 미미한 정도입니다.

CurrencyCurrency 상수는 접미사 'm'이 붙은 정수 또는 실수 상수로 작성됩니다.

Currency 유형의 데이터 형식은 10진수입니다. 

10진수 데이터 형식은 계산 시에 10을 기본 수로 사용하므로

- 2진 계산 시에 발생할 수 있는 반올림 오류를 피할 수 있습니다. 


그러나 대량의 계산을 수행하려면 시간이 더 오래 걸리기도 합니다.

계산에서는 29자리를 사용할 수 있더라도 Currency 값으로 표시될 수 있는 중요 자릿수는 28자리입니다.


 Currency 값으로 지정할 수 있는 범위는 

-39614081257132168796771975168에서 39614081257132168796771975168까지입니다.


데이터 함수에서는 Currency 컬럼을 사용할 수 없습니다.

Date날짜 및 시간 형식은 컴퓨터의 로케일 설정에 따라 다릅니다.
 1583년 1월 1일 이후 날짜가 지원됩니다.

예:

6/12/2006

June 12

June, 2006

DateTime날짜 및 시간 형식은 컴퓨터의 로케일 설정에 따라 다릅니다.
1583년 1월 1일 이후 날짜가 지원됩니다.

예:

6/12/2006

Monday, June 12, 2006 1:05 PM

6/12/2006 10:14:35 AM

Time날짜 및 시간 형식은 컴퓨터의 로케일 설정에 따라 다릅니다.

예:

2006-06-12 10:14:35

10:14

10:14:35

TimeSpanTimeSpan는 두 날짜 간의 차이를 설명하는 값입니다.

사용 가능한 필드는 5개입니다.

  1. 최소값: -10675199
  2. 최대값: 10675199

시간

  1. 최소값: 0
  2. 최대값: 23

  1. 최소값: 0
  2. 최대값: 59

  1. 최소값: 0
  2. 최대값: 59

분수(초의 소수)

  1. 예를 들어, 최대 3개의 소수까지는 정확도가 1ms입니다.

TimeSpan 값은 압축된 형식으로 [-]d.h:m:s.f([-]일.시:분:초.소수)로 표시하거나 

-사용 가능한 각 필드에 해당하는 단어 또는 약어로 쓸 수 있습니다. 


일부 설명 형식을 현지화할 수 있습니다.


분 합계: -10675199.02:48:05.477

최대 합계: 10675199.02:48:05.477

BooleanTrue 및 false 값이 있습니다.
부울 값은 비교 연산자 및 논리 함수가 반환하는 true 및 false 값을 표현하는 데 사용됩니다.

표시 값을 현지화할 수 있습니다.

예:

true

false

1 < 5

StringString 값 양쪽에는 겹따옴표 또는 홑따옴표가 붙습니다.

행에 분리 기호('' 또는 "")를 두 번 입력하여 이스케이프합니다.
String 값에는 UNICODE 문자 시퀀스가 포함될 수 있습니다.
 이스케이프하기 전에는 String에 겹따옴표를 사용할 수 없습니다.
특수 문자를 이스케이프할 때는 백슬래시를 사용하므로 백슬래시 역시 이스케이프해야 합니다.

기본 이스케이프 규칙은 아래 정의된 문자만을 백슬래시(\) 다음에 사용할 수 있다는 것입니다. 

나머지 모든 문자를 사용하면 오류가 발생합니다.


예:

"Hello world"

"25""23"

"1\n2\n"

"C:\\TEMP\\image.png"

Binary2진 형식으로 인코딩된 데이터 형식을 포함할 수 있습니다.

예:

이미지

화학적 구조 정보


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텍스트 함수

목록에는 표현식에 사용할 수 있는 텍스트 함수가 나와 있습니다.

함수설명
~=If 또는 Case 문의 일부일 수 있습니다. 

Arg2
 표현식 문자열이 Arg1 문자열과 일치하는 경우 true를 반환합니다.

예:

If( "aab" ~= "a+" , "true", "false" )

Case when "aba" ~= ".a+$" then "true" else "false" end

Concatenate(Arg1, ...)문자열에 모든 인수를 연결(추가)합니다.
인수를 한 개 지정한 경우 결과는 모든 행의 연결이 됩니다.
인수를 여러 개 지정한 경우 각 행이 연결됩니다.
인수는 임의의 형식이며 문자열로 변환됩니다.
결과는 문자열 형식입니다. Null 인수는 무시됩니다.

예:

Concatenate("April ", 20+1, "st") -> "April 21st"

Concatenate(null, "Ape") -> "Ape"

Concatenate (null, null) -> (Empty)

Find(Arg1Arg2Arg3)Arg2에서 발생한 문자열 Arg1의 색인을 반환합니다.
 Arg3 인수(선택 항목)는 반환할 일치를 나타냅니다.
세 번째 인수가 지정되지 않으면 첫 번째 일치가 반환됩니다.
 일치가 없으면 0이 반환됩니다.

검색은 대/소문자를 구분합니다.


 처음 두 인수는 문자열 형식이며 

세 번째 인수와 결과는 정수 형식입니다. 

Arg1이 비어 있는 문자열이면 0이 반환됩니다.


예:

Find("lo", "Hello") -> 4

Find("a", "Hello") -> 0

Find("", "Hello") -> 0

Find("", null) -> (Empty)

If(Find("Pri 1", [Col1])>0, "Important", "Not important")

Find("a", "ababab") -> 1

Find("a", "ababab", 2) -> 3

Find("a", "ababab", 10) -> 0

Left(Arg1Arg2)문자열 Arg1의 첫 Arg2개 문자를 반환합니다. Arg1 및 결과는 문자열 형식입니다. 
Arg2는 실수 형식이지만 정수 부분만 사용됩니다
Arg2가 Arg1의 길이보가 큰 경우 전체 문자열이 반환됩니다. 
Arg2가 음수인 경우 오류가 반환됩니다.

예:

Left("Daddy", 3.99) -> "Dad"

Left("Daddy", 386) -> "Daddy"

Left("Daddy", -1) -> (Empty)

Len(Arg1)Arg1의 길이를 반환합니다. 
Arg1은 문자열 형식이고 결과는 정수 형식입니다.

예:

Len("Hello") -> 5

Len(null) -> (Empty)

Lower(Arg1)Arg1을 소문자로 변환하여 반환합니다. Arg1 및 결과는 문자열 형식입니다.
Mid(Arg1Arg2Arg3)Arg2번째 문자에서 시작하며 길이가 Arg3인 Arg1의 하위 문자열을 반환합니다
Arg1 및 결과는 문자열 형식입니다.
 Arg2 및 Arg3은 실수 형식이지만 정수 부분만 사용됩니다.

 Arg2 > Len(Arg1)인 경우 비어 있는 문자열이 반환됩니다.
 Arg2Arg3 > Len(Arg1)인 경우
Arg3은 1+Len(Arg1)- Arg2로 조정됩니다. 

Arg2
 또는 Arg3 중 하나가 음수이거나 Arg2가 0이면 오류가 반환됩니다.

예:

Mid("Daddy", 2, 3) -> "add"

Mid("Daddy", 386, 4) -> ""

Mid("Daddy", 4, 386) -> "dy"

Mid("Daddy", -1, 2) -> (Empty)

Mid("Daddy", 2, -1) -> (Empty)

MostCommon(Arg1)지정된 컬럼의 가장 일반적인 값을 반환합니다.
 여러 값이 균등하게 공통되는 경우 첫 번째 값이 사용됩니다.

예:

MostCommon([Column])

NameDecode(Arg1)모든 하위 문자열 코드를 디코딩된 문자로 바꿉니다.

-TIBCO Spotfire®의 컬럼 이름은 UTF-16 인코딩된 문자열로 저장되지만, 

-TIBCO Spotfire® Statistics Services의 변수 이름은 8비트 ASCII 문자 일치[.0-9a-zA-Z] 

-또는 억음 악센트 기호로 묶인 ASCII 문자열을 기반으로 표시됩니다. 


따라서 TIBCO Spotfire® Statistics Services로 전송되는 컬럼 이름은 인코딩되어야 합니다. 

TIBCO Spotfire® Statistics Services에서 수신되는 컬럼 이름은 

-기본 제공 데이터 함수 출력 처리기를 통해 자동으로 디코딩됩니다


. 이 함수를 사용하여 자동으로 디코딩되지 않은 결과를 디코딩할 수 있습니다.

예:

NameDecode("Column %02D")

NameEncode(Arg1)문자열에 표현식 [.0-9a-zA-Z]와 일치하는 문자만 포함되도록 문자열의 문자를 인코딩합니다.

TIBCO Spotfire®의 컬럼 이름은

 UTF-16 인코딩된 문자열로 저장되지만,

 TIBCO Spotfire® Statistics Services의 변수 이름은

 8비트 ASCII 문자 일치[.0-9a-zA-Z]를 기반으로 표시됩니다.


 따라서 TIBCO Spotfire® Statistics Services로 전송되는 컬럼 이름은 인코딩되어야 합니다. 

기본 제공 데이터 함수 입력 처리기를 통해 

데이터를 TIBCO Spotfire® Statistics Services로 전송하면

- 이 작업이 자동으로 수행됩니다. 


다른 방법(예: 문서 속성)으로 컬럼 이름 입력을 제공해야 하는 경우

 데이터 함수를 적용하기 전에 이 함수를 사용하여 컬럼 이름을 인코딩해야 할 수 있습니다.


예:

NameEncode("Column £")

Repeat문자열을 지정된 횟수만큼 반복합니다.

예:

Repeat("Hello", 2) -> "HelloHello"

Right(Arg1Arg2)문자열 Arg1의 마지막 Arg2개 문자를 반환합니다.
Arg1 및 결과는 문자열 형식입니다.
Arg2는 실수 형식이지만 정수 부분만 사용됩니다.
Arg2가 Arg1의 길이보가 큰 경우 전체 문자열이 반환됩니다.
Arg2가 음수인 경우 오류가 반환됩니다.

예:

Right("Daddy", 3.99) -> "ddy"

Right("Daddy", 386) -> "Daddy"

Right("Daddy", -1) -> (Empty)

RXReplace(Arg1Arg2,Arg3Arg4)표현식에 따라 하위 문자열을 바꿉니다.

 Arg1에서 Arg2 표현식을 검색하여 Arg3으로 바꿉니다.

Arg4는 대체 옵션을 지정합니다.


"g"는 Arg2와 일치하는 항목이 여러 개인 경우 모든 일치 항목을 대체하도록 지정합니다.

"i"는 비교 시 대/소문자를 구분하도록 지정합니다.


한 줄 모드에서 "s"는 점(.)이 모든 문자(새 줄을 제외한 모든 문자 대신)와 일치하도록 지정합니다.


백슬래시("\") 문자와 괄호("(" 및 ")") 등 일부 문자는 

-계산된 컬럼을 사용할 때 작동하려면 이스케이프해야 합니다. 

괄호는 정규식에서 그룹화할 때 사용되므로

- ( 또는 ) 기호를 일치시켜야 하는 경우 "("와 ")"는 둘 다 이스케이프해야 하며 

-이 문자가 정규식에서 사용될 때는 

-Spotfire 문자열과 정규식 둘 다 이스케이프하기 위해 이중 백슬래시가 필요합니다. 



예:

RXReplace("Hello", "L+", "LL", "i") -> "HeLLo"

RXReplace("3 Minor", "(\\d).*", "$1", "") -> 3

RXReplace([Column with values within parenteses], "\\(89\\)", "", "")

RXReplace("change\\slashdirection","\\\\","/","") -> change/slashdirection

(마지막 예에서는 Spotfire 문자열 및 표현식에 대해서 각각 백슬래시를 한 번씩 이스케이프해야 합니다.)

Substitute(Arg1Arg2,Arg3)Arg1의 모든 Arg2 항목을 Arg3으로 바꿉니다. 검색은 대/소문자를 구분합니다.

예:

Substitute("Test","t","ting") -> "Testing"

Trim(Arg1)문자열의 시작과 끝에서 공백을 제거합니다.

예:

Trim(" Example ") ->"Example"

UniqueConcatenate(Arg1)문자열로 변환된 고유한 값을 연결합니다.
값은 비교 연산자에 따라 정렬됩니다.

예:

UniqueConcatenate([Column])

Upper(Arg1)Arg1을 대문자로 변환하여 반환합니다. 
Arg1 및 결과는 문자열 형식입니다.

예:

Upper("hello") ->"HELLO"


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