분석에 새 페이지를 추가하여 시각화를 위한 공간을 더 확보하거나 정보를 구분하여 유지할 수 있습니다.

Procedure

  • 현재 페이지의 오른쪽을 클릭합니다.

    빈 페이지가 분석에 추가됩니다.


로컬 컴퓨터에 저장한 데이터 파일에서 새 분석을 만들 수 있습니다.

분석할 데이터 파일은 다음과 같은 여러 형식일 수 있습니다. 

- xls, xlsb, xlsx, xls, csv, txt, stdf, sbdf 및 log.


Procedure
  1. 라이브러리 찾아보기의 왼쪽 상단에서 새 분석 만들기를 클릭합니다.
    새 분석 만들기 대화 상자가 표시됩니다.
  2. 찾아보기를 클릭하고 원하는 Excel 파일을 찾습니다.
  3. 파일을 선택하고 열기를 클릭합니다.
    선택한 파일의 이름이 데이터 파일 선택 필드에 표시됩니다.
  4. 만들기를 클릭합니다.

    Excel 파일에 두 개 이상의 워크시트가 포함된 경우 워크시트 선택 대화 상자가 나타납니다. 

    1. 워크시트 드롭다운 메뉴에서 로드할 워크시트를 선택합니다.
      워크시트의 미리보기가 표시됩니다.
    2. 확인을 클릭합니다.

  5. 한 번에 하나의 워크시트만 로드할 수 있으므로 이 대화 상자에서 로드할 워크시트를 선택합니다. 
    워크시트 선택

라이브러리로 데이터 파일 드래그

또는 라이브러리로 데이터 파일을 드래그하여 새 분석을 만들 수 있습니다.
라이브러리로 데이터 드래그
파일이 두 개 이상의 워크시트가 포함된 Excel 파일인 경우 위에서 설명된 대로 원하는 워크시트를 선택합니다.


Microsoft Excel 파일을 분석에 로드하기 전에, 

- 데이터 스프레드시트에 관련 없는 정보가 없어야 하고 

- 잘못 해석되지 않도록 적합한 구조가 있어야 합니다. 


* 데이터를 로드하기 전에 수행할 수 있는 가능한 작업은 

컨텍스트 정보 제거 및 여러 컬럼을 하나로 결합하는 작업입니다.


Excel 스프레드시트에 있는 테이블 형식의 데이터는 분석에서 데이터 테이블로 나타납니다. 

스프레드시트에서 

- 데이터가 있는 첫 번째 행은 테이블의 데이터 컬럼 이름으로 해석되고, 

- 다음 행은 데이터 행으로 해석됩니다.


컨텍스트 정보 제거


다음 그림에서는 실제 데이터 테이블 위에 일부 컨텍스트 정보가 포함된 스프레드시트를 보여 줍니다.

 이 컨텍스트 정보로 인해 데이터가 잘못 해석되게 됩니다.



데이터를 로드하기 전에 컨텍스트 정보를 제거하십시오. 

아래의 시트에서는 실제 데이터 집합 앞에 컨텍스트 정보가 없으므로 제대로 해석되게 됩니다.



컬럼 결합


다음 Excel 스프레드시트에는 유사한 많은 컬럼이 있습니다. 

이러한 컬럼에는 5개의 다른 데스크에 대한 판매된 입장권 수가 포함되어 있습니다.


컬럼 결합

판매 데이터가 하나의 컬럼에 결합된 경우 판매된 총 티켓 수를 더 쉽게 시각화할 수 있습니다. 


다음 테이블에서는 데스크의 값이 하나의 컬럼에 결합되었습니다.



분석에는 페이지 하나 이상의 시각화가 포함되어 있습니다. 

- 분석할 데이터를 로드하고 이 데이터에 기반한 시각화를 만듭니다. 

- 로드된 데이터는 예를 들어, Microsoft Excel 스프레드시트에서 검색할 수 있습니다. 

또는 이미 존재하는 분석을 시작할 수 있습니다. 

- 분석의 페이지에는 두 개 이상의 시각화가 포함될 수 있지만 

추가적인 시각화를 위한 공간을 확보하기 위해 페이지를 더 추가할 수 있습니다. 


* 데이터를 로드하기 전에, 혼동을 피할 수 있게 해당 구조가 올바른지 확인해야 합니다.


TIBCO Spotfire Consumer/Business Author 사용 설명서를 최대한 활용하여

- 데이터 분석을 시작하는 방법에 대한 팁뿐만 아니라 수행할 수 있는 작업과 방법에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

- 여러 가지 시각화 형식으로 데이터를 나타낼 수 있고 

- 다양한 방법으로 시각화와 상호 작용하여 데이터에 대한 더 많은 정보를 얻을 수도 있습니다.


권장 시각화 사용

처음부터 시각화를 만들 필요가 없습니다. 

- 데이터를 추가하고 원하는 데이터 컬럼을 선택하면 권장 시각화가 나타납니다. 

적합하다고 여기는 시각화를 선택하고 이 시각화를 그대로 사용하거나 필요에 따라 조정하면 됩니다. 

뿐만 아니라 언제든지 세션 중에 이 지원을 이용하여 시각화를 만들 수 있습니다. 

- 도구 모음에서 권장 사항 버튼을 클릭하여 권장 시각화에 액세스할 수 있습니다. 



Spotfire 무료 체험판을 신청한지 1달이 지났다. Free Trial을 신청했던 홈페이지에서 로그인해보면 다음과 같이 Renew Data가 경과해서 Status가 Expired로 조회된다. 

실제 Spotfire를 실행시켜서 로그인해보면, 아래와 같이 로그인을 할 수 없다는 창이 메세지가 뜬다.

하지만, 위에서 보듯 Work Offline 버튼은 활성화되어 있다. 설마 되는 걸까? 하고 클릭해보니, 아래와 같이 정상적으로 실행되었다!

라이브러리 접속 등 여러가지 제약사항이야 있지만, 그래도 파일을 가지고 분석하는 것에는 큰 무리가 없다고 하는 듯. 다만, 라이센스 경과시에도 계속 사용할 수 있는지가 궁금한데, 이는 조금 더 써보며 확인해봐야 할 듯 



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Spotfire 아이콘을 클릭하면 다음과 같은 로그인 창이 뜬다. Free Trial을 위한 계정신청시 생성한 아이디와 패스워드를 입력하면 Spotfire의 메인 화면으로 접속하게 되며, Work Offline(오프라인 작업) 버튼 클릭시에는 별도의 로그인 과정 없이 Spotfire가 실행된다.
 * Work Offline 버튼은 인터넷에 최초 한번 접속한 이후에만 활성화된다는 점에 유의. 구글 검색해보니, 버전에 따라 다르지만 정기적으로 Spotfire가 서버에 접속하여 뭔가를 업데이트 하기 때문이라는 듯. 

정상적으로 프로그램 실행 및 로그인이 되었다면(또는 오프라인으로 작업한다면) 다음과 같은 초기 화면을 볼 수 있다. 화면 가운데에는 'Recent Analysis(최근 분석)', 'Recent Data(최근 데이터)', 'Add Data(데이터 추가)', 'Samples(샘플)'의 4가지 탭이 보여지며, 상단에는 어느 프로그램에서나 다 볼 수 있는 'File / Edit / View / Insert / Tools / Help'의 주메뉴를 볼 수 있다.


주메뉴별로 주요한 기능
 - File 메뉴 : 데이터 불러오기 및 저장하기
 - Edit 메뉴 : 컬럼 속성 설정(형식, 자리수, 단위 등)
 - View 메뉴 : 필터, 시각화 테마 등
 - Insert 메뉴 : 시각화, 계산된 컬럼(함수 추가), 행(row) 및 열(column) 추가 등
 - Tools 메뉴 : 회귀 등 통계 분석, TERR*, 데이터함수 등록 등
 - Help : 도움말 등
TERR는 TIBCO® Enterprise Runtime for R이며, Spotfire를 R과 연동시켜주나, R의 모든 기능을 사용가능하지는 않다. 

[ 오프라인 작업시 제한되는 주요 기능 ]
온라인 접속시와 오프라인 작업시의 큰 차이는,
- 오프라인 작업시에는 DB 접속 등의 기능이 제한된다는 것이다. 회사에서 DB에 붙어 이용하는 경우가 대부분일터라 오프라인으로 작업할 경우는 극히 드물겠지만, 오프라인 작업시 비활성화되는 주요 기능을 소개한다. 

1) [File 메뉴] 'Open from Library(라이브러리에서 열기)' 안됨
      - 'Library'는 서버에 데이터/보고서 등 Spotfire에서 작업한 내용을 저장하는 것인데, 온라인 접속을 안하면 당연히 이 'Library'에서 뭔가를 불러올 수가 없다.


2) [Tools 메뉴] 'Manage Data Connections(데이터 연결 관리)' 및 'Library Administration(라이브러리 관리)' 안됨
      - 둘 다 데이터를 DB에서 불러오는 것관 관련된 것이니 당연히 히 이용 불가



□ Spotfire란?
 - 1990년대 초반 미국 University of Maryland의 Human-Computer Interaction Lab에서 개발된 데이터 분석 및 시각화 솔루션이며, 
 - 2007년 미국 SI 회사인 TIBCO의 BI(Business Intelligence) 부문에 인수


□ 그럼 TIBCO('팁코' 라고 읽음)는 뭐하는 회사인가?
 - TIBCO는 1985년 월스트리트에 금융 솔류션 공급을 주요 목적으로 설립된 SI업체이며, 
 - 2008년 S-PlUS의 소유권을 가지고 있는 Insightful Corporation을 매입하였다. 참고로 S-PlUS는  통계 프로그래밍 언어인 R의 전신인 S의 상업적 버전이다. 


□ Spotfire는 누가 쓰고 있는가?
 - 전세계 4,000여개 회사에서 이용중이라고 하며, 
 - 국내에서는 현대카드 / 신한카드 / 메리츠화재 / 삼성 / 현대기아자동차 / 중외제약 / 롯데면세점 등이 주요 고객


□ Spotfire로 할 수 있는 일은?
1) DB에 붙어 데이터 추출 : SQL 또는 Information link 방식
 2) Visualization Chart 작성
 3) 회귀분석, 군집분석 등의 일부 통계 분석

       * 아직은 분석보다는 데이터 추출 및 정리에 더 많이 쓰고 있다..


□ 평가판 같은 무료 버전을 써볼 수 있을까?
 - Spotfire 홈페이지(https://spotfire.tibco.com/)의 우측 상단의 파란색 Free Trial 메뉴를 클릭하면 계정 신청을 하고, 1달간 Spotfire를 무료 이용 가능하다. 
 - 프로그램은 그냥 다운받을 수 있고, 로그인 계정으로 관리되고 있다. 


만일 데이터의 행 수가 많다면, 데이터 행 수에 제약이 있는 .xls 형식보다

.csv나 .txt 형식을 추천한다.

spotfire는 인메모리 기반의 프로그램이므로 PC의 메모리가 충분하다면

대용량 데이터도 저장이나 취급이 가능하다.


필터와 데이터 패널 간의 차이점

필터 : 실제 값들이 필터 타이틀 밑에 항상 표시되므로 각 컬럼마다 상세값을 바로 볼 수 있다

데이터 패널 : 컬럼들을 데이터 형식(문자, 숫자, 날짜 등)에 따라 그룹으로 표시할 수 있다


하위집합 : 비교

-전체 환자군 중에서 선택된 그룹군과 나머지 그룹군의 평균을 비교하거나

대학교 입학 전형에서 선택된 몇 개 학과와 나머지 학과들 간의 점수 평균을 비교


시각화를 보는 대상의 상황과 목적을 고려하여 최대한 간단하고 이해하기 쉽게 만드는 것이

spotfire에서 시각화의 중요한 포인트

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실증검증을 통한 N/A 점검항목이 보안 수준 결과에 미치는 영향에 관한 연구
(Information Security : An Study on the Impact of N/A Check Item on the Security Level Result through Empirical Verification)

 2014년 04월

한국정보처리학회

본 연구는 취약점 분석·평가 수행 시 N/A 점검항목이 보안 수준 결과에 미치는 영향 정도를 분석하였다. 이를 위하여, 본 논문에서는 취약점 분석.평가 범위 및 점검항목과 정량적 산출 방식을 이용하였으며, 항목의 중요성에 따른 등급과 가중치를 부여하였다. 또한, 주위 환경과 IT 기술 발달로 기관은 항상 위험에 노출되어 있으므로 위험 허용 수준을 적용하여 실증적 분석을 수행하였다. 분석한 결과, N/A 점검항목이 보안 수준에 영향을 미치는 요인으로 증명되었다. 즉, 취약점 분석.평가 수행 시 기관 특성상 연계성이 없는 점검항목은 제외시켜야 하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 실증검증을 토대로 기관 특성과 연계성을 갖지 않는 항목을 제외한 후 보안 수준 평가를 수행해야 함을 시사하였으며, 기관 특성을 고려한 취약점 분석.평가 점검항목 정립 모델 연구가 필요함을 제시하였다.

 

This study analyzed that N/A check items affect the results of the security level degree, when performing vulnerability analysis. evaluation. For this, we were used vulnerability analysis.evaluation range, check items and quantitative calculation method. Furthermore, were applied grade and weight for the importance of the items. In addition, because technology develop rapidly, the institution is always exposed risk. therefore, this study was carried out empirical analysis by applying RAL(Risk Acceptabel Level). According to the analyzed result N/A check items factors affecting the level of security has been proven. In other words, this study found that we shall exclude inspection items irrelevant to the institution characteristics, when perform vulnerability analysis.evaluation. In this study suggested that security level evaluation shall performed, after that exclude items irrelevant to the institution characteristics based on empirical verification. And also, it proposed that model research is required for establish check items for which analysis-evaluate vulnerability based on empirical verification.

 

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