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# 데이터 흐름 샘플링 구성 편집
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테이블 형식의 데이터를 Data Wrangler 데이터 흐름으로 가져올 때 데이터세트 샘플을 가져와 데이터 탐색 및 정리 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 데이터세트 샘플에서 탐색 변환을 실행하는 것은 전체 데이터세트에서 변환을 실행하는 것보다 빠른 경우가 많으며, 데이터세트를 내보내고 모델을 빌드할 준비가 되면 전체 데이터세트에 변환을 적용할 수 있습니다.

Canvas는 다음과 같은 샘플링 방법을 지원합니다.
+ **FirstK** – Canvas가 데이터세트에서 첫 번째 *K* 항목을 선택합니다. 여기서 *K*는 사용자가 지정한 숫자입니다. 이 샘플링 방법은 간단하지만 데이터세트가 무작위로 정렬되지 않은 경우 편향이 발생할 수 있습니다.
+ **무작위** - Canvas가 데이터세트에서 무작위로 항목을 선택하며, 각 항목은 선택될 확률이 동일합니다. 이 샘플링 방법은 샘플이 전체 데이터세트를 대표하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
+ **계층화** - Canvas가 하나 이상의 속성(예: 연령 및 소득 수준)을 기반으로 데이터세트를 그룹(또는 *계층*)으로 나눕니다. 그런 다음 각 그룹에서 비례 항목 수가 무작위로 선택됩니다. 이 방법은 샘플에서 모든 관련 하위 그룹이 적절하게 대표되도록 합니다.

언제든지 샘플링 구성을 편집하여 데이터 탐색에 사용되는 샘플의 크기를 변경할 수 있습니다.

샘플링 구성을 변경하려면 다음을 수행합니다.

1. 데이터 흐름 그래프에서 데이터 소스 노드를 선택합니다.

1. 하단 탐색 모음에서 **샘플링**을 선택합니다.

1. **샘플링** 대화 상자가 열립니다. **샘플링 방법** 드롭다운에서 원하는 샘플링 방법을 선택합니다.

1. **최대 샘플 크기**에 샘플링할 행 수를 입력합니다.

1. **업데이트**를 선택하여 변경 사항을 저장합니다.

이제 샘플링 구성에 대한 변경 사항이 적용됩니다.