A. 데이터 세트를 편집하고 하이픈으로 연결된 열의 작업 메뉴에서 분할 옵션을 선택합니다.

B. 데이터 세트를 편집하고 하이픈으로 연결된 열의 작업 메뉴에서 그룹 옵션을 선택하여 각 요소에 대해 두 개의 새 그룹을 만듭니다.

C. 데이터 세트를 편집하고 하이픈으로 연결된 열의 작업 메뉴에서 만들기 옵션을 선택하여 식 편집기를 호출합니다. String 함수를 사용하여 하이픈 앞의 문자열을 구문 분석하고 추출합니다. 하이픈 다음에 오는 텍스트에 대해 반복합니다.

D. 데이터 세트를 편집하고 하이픈으로 연결된 열의 작업 메뉴에서 편집 옵션을 선택하여 표현식 편집기를 호출합니다. String 함수를 사용하여 하이픈 앞의 문자열을 구문 분석하고 추출합니다. 하이픈 다음에 오는 텍스트에 대해 반복합니다.

A. 이미지

B. 오케스트레이션

C. 인스턴스

D. 개인 게이트웨이

A. 시퀀스에서 항목을 제거하려면 항목이 있는 줄의 맨 오른쪽에 있는 작업 메뉴 아이콘을 클릭한 다음 드롭다운 메뉴에서 제거를 선택합니다.

B. 시퀀스에서 항목의 순서를 변경하려면 항목을 클릭하고 위 또는 아래로 드래그하여 선택할 수 있습니다. 강조 표시된 항목 바로 아래에 배치됩니다.

C. 여러 데이터 흐름을 분기하여 병렬로 실행하도록 시퀀스를 구성하여 흐름을 직렬로 실행하는 것보다 더 빠르게 데이터 준비를 완료할 수 있습니다.

D. 데이터 세트 준비 실행은 다른 시퀀스 내부에 시퀀스를 포함하여 캡슐화할 수 있습니다.

A. 데이터 추출, 로드 및 변환에 사용되는 Oracle Data Integrator 도구는 Oracle Analytics Cloud의 기본 구성 요소이며 데이터 준비에 필수적입니다.

B. 관계형 소스 및 구분된 플랫 파일의 데이터를 형성하는 조인 규칙은 Oracle Analytics Cloud Data Modeler 내에서만 정의할 수 있습니다.

C. 데이터 시각화의 데이터 준비 기능 내의 데이터 흐름을 사용하여 지원되는 모든 데이터 소스에서 데이터 콘텐츠를 추출, 랭글링 및 형식 지정하여 시각적 개체를 구성할 수 있는 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

D. 데이터 소스에는 응용 프로그램 테이블, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 저수지, 구분된 플랫 파일 및 .xlsx 형식의 Microsoft Excel 스프레드시트가 포함될 수 있습니다.

A. 색상 팔레트를 수정하여 고유한 값을 강조 표시합니다.

B. 데이터 세트의 상자 그림 시각화를 만듭니다.

C. 최대/최소 값 참조선을 조합하여 사용합니다.

D. 캔버스에 이상치 시각화를 추가합니다. 이것은 눈에 띄는 데이터 포인트를 강조하고 추가 조사를 정당화할 수 있습니다.