적용 대상: 
SQL Server 2016(13.x) 이상 버전
이것은 SQL Server에서 RevoScaleR 함수를 사용하는 방법에 대한 RevoScaleR 자습서 시리즈 중 자습서 3에 해당됩니다.
이전 자습서에서는 데이터를 SQL Server에 로드했습니다. 이 자습서에서는 RevoScaleR을 사용하여 데이터를 탐색하고 수정할 수 있습니다.
- 변수에 대한 기본 정보 반환
- 원시 데이터에서 범주별 데이터 만들기
범주별 데이터 또는 요소 변수는 예비 데이터 시각화에 유용합니다. 히스토그램에 대한 입력으로 사용하여 변수 데이터의 모양을 파악할 수 있습니다.
열 및 형식에 대한 쿼리
R IDE 또는 RGui.exe를 사용하여 R 스크립트를 실행합니다.
먼저, 열과 해당 데이터 형식 목록을 가져옵니다. rxGetVarInfo 함수를 사용하여 분석할 데이터 원본을 지정할 수 있습니다. RevoScaleR 버전에 따라 rxGetVarNames를 사용할 수도 있습니다.
rxGetVarInfo(data = sqlFraudDS)
결과
Var 1: custID, Type: integer
Var 2: gender, Type: integer
Var 3: state, Type: integer
Var 4: cardholder, Type: integer
Var 5: balance, Type: integer
Var 6: numTrans, Type: integer
Var 7: numIntlTrans, Type: integer
Var 8: creditLine, Type: integer
Var 9: fraudRisk, Type: integer
범주별 데이터 만들기
모든 변수가 정수로 저장되었지만 일부 변수는 범주 데이터를 나타내며 R에서는 요소 변수라고 합니다. 예를 들어 주 열에는 50개 주와 콜롬비아 특별구의 식별자로 사용되는 숫자가 포함되어 있습니다. 데이터를 더 쉽게 이해하려면 숫자를 주 약어 목록으로 바꿉니다.
이 단계에서는 약어를 포함하는 문자열 벡터를 만든 다음, 이러한 범주 값을 원래 정수 식별자에 매핑합니다. 그런 다음, colInfo 인수에서 새 변수를 사용하여 이 열이 요소로 처리되도록 지정합니다. 데이터를 분석하거나 이동할 때마다 약어가 사용되며 열이 요소로 처리됩니다.
열을 요소로 사용하기 전에 열을 약어에 매핑하면 실제로 성능도 향상됩니다. 자세한 내용은 R 및 데이터 최적화를 참조하세요.
먼저 R 변수 stateAbb를 만들고 다음과 같이 추가할 문자열 벡터를 정의합니다.
stateAbb <- c("AK", "AL", "AR", "AZ", "CA", "CO", "CT", "DC", "DE", "FL", "GA", "HI","IA", "ID", "IL", "IN", "KS", "KY", "LA", "MA", "MD", "ME", "MI", "MN", "MO", "MS", "MT", "NB", "NC", "ND", "NH", "NJ", "NM", "NV", "NY", "OH", "OK", "OR", "PA", "RI","SC", "SD", "TN", "TX", "UT", "VA", "VT", "WA", "WI", "WV", "WY")다음으로, 범주 수준(주 약어)과 기존 정수 값 간의 매핑을 지정하는 ccColInfo라는 열 정보 개체를 만듭니다.
이 문은 성별 및 카드 소유자에 대한 요소 변수도 만듭니다.
ccColInfo <- list( gender = list( type = "factor", levels = c("1", "2"), newLevels = c("Male", "Female") ), cardholder = list( type = "factor", levels = c("1", "2"), newLevels = c("Principal", "Secondary") ), state = list( type = "factor", levels = as.character(1:51), newLevels = stateAbb ), balance = list(type = "numeric") )업데이트된 데이터를 사용하는 SQL Server 데이터 원본을 만들려면 이전과 같이 RxSqlServerData 함수를 호출하되, colInfo 인수를 추가합니다.
sqlFraudDS <- RxSqlServerData(connectionString = sqlConnString, table = sqlFraudTable, colInfo = ccColInfo, rowsPerRead = sqlRowsPerRead)- table 매개 변수에 대해 앞에서 만든 데이터 원본을 포함하는 sqlFraudTable변수를 전달합니다.
- colInfo 매개 변수에 대해 열 데이터 형식 및 요소 수준을 포함하는 ccColInfo 변수를 전달합니다.
이제 rxGetVarInfo 함수를 사용하여 새 데이터 원본의 변수를 확인할 수 있습니다.
rxGetVarInfo(data = sqlFraudDS)결과
Var 1: custID, Type: integer Var 2: gender 2 factor levels: Male Female Var 3: state 51 factor levels: AK AL AR AZ CA ... VT WA WI WV WY Var 4: cardholder 2 factor levels: Principal Secondary Var 5: balance, Type: integer Var 6: numTrans, Type: integer Var 7: numIntlTrans, Type: integer Var 8: creditLine, Type: integer Var 9: fraudRisk, Type: integer
이제 지정한 변수 3개(gender, state, cardholder)가 요소로 처리됩니다.