A. 옵션 A

B. 옵션 B

C. 옵션 C

D. 옵션 D

E. 옵션 E

A. 옵션 A

B. 옵션 B

C. 옵션 C

D. 옵션 D

E. 옵션 E

A. 'ALTER TABLE DROP COLUMN'을 사용하여 감성 분석 모델과 관련이 없는 'TIMESTAMP' 열을 직접 제거합니다. SQL: 'ALTER TABLE PRODUCT REVIEWS DROP COLUMN TIMESTAMP;'

B. 'REVIEW _ TEXT', 'REVIEW_ID', 'RATING' 열만 선택하는 VIEW를 생성하여 모델에서 관련 없는 열을 효과적으로 숨깁니다. SQL: 'CREATE OR REPLACE VIEW REVIEWS FOR ANALYSIS AS SELECT REVIEW TEXT, REVIEW ID, RATING FROM PRODUCT REVIEWS;'

C. 'CREATE TABLE AS SELECT'를 사용하여 관련 열 CREVIEW_TEXT, 'REVIEW_ID', 'RATING'만 포함하는 새 테이블 'REVIEWS_CLEANED'를 생성합니다. SQL: 'CREATE OR REPLACE TABLE REVIEWS CLEANED AS SELECT REVIEW TEXT, REVIEW ID, RATING FROM PRODUCT REVIEWS;'

D. REVIEW_TEXT에서 'NULL' 값이 있는 행을 삭제한 다음 'ALTER TABLE. SQL: 'CREATE OR REPLACE TABLE PRODUCT REVIEWS AS SELECT FROM PRODUCT REVIEWS WHERE REVIEW TEXT IS NOT NULL; ALTER TABLE PRODUCT REVIEWS DROP COLUMN PRODUCT ID; ALTER TABLE PRODUCT REVIEWS DROP COLUMN TIMESTAMP;'를 사용하여 'PRODUCT_ID' 및 'TIMESTAMP' 열을 삭제합니다.

E. 위의 모든 것.

A. 통계적 유의성을 보장하고 드문 사기 이벤트에 대한 과도한 적합을 방지하기 위해 지원이 매우 높은(예: > 0.1) 규칙에만 집중합니다.

B. '거래 금액' 및 '시간대'와 같은 연속형 변수를 의미 있는 범주로 신중하게 분리하여 연관 규칙 마이닝을 활성화하고, 다양한 분리 전략이 결과 규칙에 미치는 영향을 고려합니다.

C. 지원이 비교적 낮더라도 신뢰도와 리프트가 높은 규칙을 우선시합니다. 속성의 드물지만 예측 가능성이 높은 조합은 사기 활동의 강력한 지표가 될 수 있기 때문입니다.

D. 고유 값의 수가 많은 거래 속성(예: 특정 위치 좌표)은 무시하세요. 그렇지 않으면 규칙이 폭발적으로 늘어나고 해석이 어려워질 수 있습니다.

E. 외부 Python 환경에서 데이터를 추출하여 처리하는 대신, Snowflake 내에서 SQL을 사용하여 Apriori 알고리즘을 직접 실행하여 성능과 확장성을 극대화합니다.

A. UDF 내에서 'TRY...CATCH' 블록을 사용하여 예외를 포착하고, 오류를 별도의 Snowflake 테이블에 기록하고, 영향을 받은 행에 대한 기본 예측 값(예: NULL)을 반환합니다.

B. UDE 내에서 명시적인 오류 처리 없이 Snowflake의 쿼리 기록에만 의존하여 실패한 예측을 식별하고 모델을 디버깅합니다.

C. 자세한 쿼리 실행 통계를 얻고 잠재적인 성능 병목 현상을 식별하기 위해 예측 호출을 'SYSTEM$QUERY_PROFILE' 함수로 래핑합니다.

D. Snowflake의 이벤트 테이블을 사용하여 UDF 실행과 관련된 오류 및 감사 로그를 캡처합니다.

E. UDE 내부에서 호출되는 외부 함수를 사용하여 외부 파일 저장소(예: AWS S3)에 오류 메시지를 작성하여 사용자 정의 로깅 솔루션을 구현합니다.