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ACL 9
August 2006
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the property of their respective owners.
200607271119
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제 1장 ACL 살펴보기 ……………………………………………………………………….
효과적인 비즈니스 의사 결정하기 …………………………………………………...
ACL로 할 수 있는 것? ……………………………………………………………………...
ACL이 데이터를 읽는 방법 ……………………………………………………………....
프로젝트 구성하기 …………………………………………………………………………….
프로젝트 아이템 구성 ……………………………………………………………………….
테이블 보기 및 수정 ………………………………………………………………………...
뷰에서 컬럼 변경하기 ………………………………………………………...
계산된 값을 컬럼으로 추가하기 ………………………………………..
계산된 값을 필드로 추가하기 …………………………………………...
Quick Sort를 이용한 뷰 정렬 …………………………………………….
데이터로부터 결과 도출하기 …………………………………………………………...
적절한 명령어 선택하기 …………………………………………………….
명령어 실행 ………………………………………………………………………..
명령어 결과 보기 ……………………………………………………………….
필터를 사용하여 필요한 레코드 분리하기 ………………………..
화면에서 Quick Filter 사용하기 ………………………………………….
레코드 찾기 ………………………………………………………………………..
지난 작업에 대한 로그 리뷰 ……………………………………………..
도움말 찾기 ……………………………………………………………………………………….
제 2장 프로젝트 계획 수립 ……………………………………………………………….
프로젝트 목적 정의하기 …………………………………………………………………...
기술적 사항 정의하기 ………………………………………………………………………
분석 절차 정의하기 ………………………………………………………………………….
제 3장 프로젝트를 위한 데이터 획득 ………………………………………………….
데이터 획득을 위한 가이드 라인 …………………………………………………….
파일 및 레이아웃 요청하기 ……………………………………………………………..
데이터 요청서 예 ……………………………………………………………………………..
서버에서 데이터 획득하기 ……………………………………………………………….
PC에서 데이터 획득하기 ………………………………………………………………….
제 4장 데이터로 접근하기 ………………………………………………………………...
ACL에서 새로운 프로젝트 시작하기 ………………………………………………..
데이터 접근을 하기 위해 테이블 생성하기 …………………………………….
마법사를 통한 데이터 접근하기 ………………………………………..
수동으로 데이터 접근하기 ………………………………………………...
Client/Server 프로세스를 통한 데이터 접근 …………………………………..
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제 5장 데이터 무결성 확인 ……………………………………………………………….
레코드 수량 파악하기 ……………………………………………………………………….
숫자 필드 합계 구하기 ……………………………………………………………………..
유효성 오류 체크하기 ……………………………………………………………………….
제 6장 데이터 분석 ………………………………………………………………………….
데이터 합치기 …………………………………………………………………………………...
숫자 구간별 합계 구하기 …………………………………………………...
연령 분석결과 생성하기 …………………………………………………….
문자 필드 기준으로 레코드 분류하기 ……………………………….
문자 필드 기준으로 요약하기 …………………………………………...
문자 필드 기준으로 표 만들기 ………………………………………….
순차가 있는 데이터 검사하기 …………………………………………………………..
레코드의 순차배열 여부 테스트하기 ………………………………...
순차가 있는 데이터에 대한 누락 및 중복 테스트 …………...
레코드 추출 및 외부로 보내기 ………………………………………………………...
새로운 테이블로 데이터 추출 …………………………………………...
다른 응용프로그램에서 사용 가능한 포맷으로 파일
생성하기 ……………………………………………………………………………...
테이블 정렬 및 색인(Index) ……………………………………………………………...
데이터 파악하기 ………………………………………………………………………………..
숫자 필드에 대한 간략한 통계수치 생성하기 …………………..
숫자 필드에 대한 간략한 통계치 생성하기 ……………………...
Benford digital analysis 실행하기 ……………………………………...
다중 테이블로 작업하기 …………………………………………………………………..
두개 이상의 테이블 연결하기 …………………………………………...
테이블 합치기 …………………………………………………………………….
두개의 테이블 합치기(세로) ………………………………………………
Extract with Append option 사용하기 ………………………………
레코드에 노트 추가하기 …………………………………………………………………..
ACL을 활용한 샘플링 ……………………………………………………………………….
제 7장 발견된 사항 보고 ………………………………………………………………….
Crystal Reports와 같이 ACL 사용하기 ……………………………………………
보고서 구성하고 출력하기 ………………………………………………………………
데이터로 그래프 작성하기 ………………………………………………………………
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ACL은 거의 대부분의 플랫폼의 다양한 포맷의 데이터 분석을 해주고,
대용량 데이터에서 의미 있는 정보를 보여줍니다.
ACL은 자체 고유한 방법으로 데이터 분석을 지원합니다. 여기서는 데이터
접근, ACL 핵심 개념, 그리고 ACL을 활용한 데이터 분석 기법에 대해 배울
것 입니다.
제 1장
ACL 살펴보기
데이터 바라보는 관점 배우기 및 필요한 분석 도구 찾기
- 3 -
효과적인 비즈니스 의사 결정하기
효과적인 의사결정은 적시에 정보를 얻어야만 합니다. 이러한 정보는 여러
전산 시스템 내에서 여러 곳에 산재하여 찾기가 쉽지 않습니다. 의사
결정자와 데이터 분석가는 이러한 상황을 극복할 수 있도록 다양한
데이터 타입 접근과 대용량 파일 처리 등이 가능한 툴이 반드시
필요합니다.
데이터 분석가는 통계적인 기법에 의존하여 분석을 해왔습니다. 이러한
통계적 기법은 데이터에 대해 유용한 해석을 하게 해주었지만, 전체
데이터에 비해 샘플링을 통한 소수의 데이터에 의지하는 것입니다.
스프레드시트와 같은 통상적인 프로그램은 해당 프로그램이 인지할 수
있는 포맷으로 전환된 한정된 수량의 레코드만을 분석할 수 있습니다.
이로 인해 많은 양의 데이터는 읽지 못하는 상태로 남아 있게 됩니다.
데이터를 효과적으로 분석하기 위해서는 스프레드시트를 능가하는
무엇인가가 필요합니다. 여러분은 다양한 포맷과 환경에 제한을 받지 않고
데이터를 읽고 분석할 수 있는 툴의 필요성을 느꼈을 것입니다. 또한
동시에 여러 곳의 소스데이터로의 접근과 파일 사이즈의 제한으로부터의
제약에 벗어나야 할 필요성을 느꼈을 것입니다.
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ACL로 할 수 있는 것?
ACL은 대부분의 경우에, 별도의 준비 및 변환 과정없이 어떠한 데이터
소스로의 접근이 가능합니다. 여러분은 ACL 프로그램에서 제공하는
질의문을 읽고 파일에 대한 데이터 가공 및 변환을 할 수 있습니다.
ACL은 또한 전혀 다른 시스템에서 받은 데이터를 조합하여 분석할 수
있습니다. 이는 시스템 무결성 측면에서 필수적인 요소입니다. 여러분은
각각 다른 파일을 동일한 화면에서 처리가 가능하고, 마치 하나의 파일인
것처럼 분석을 할 수 있습니다. 게다가, ACL은 강력한 데이터 클린징 및
가공 기능 그리고 레포팅 옵션을 제공합니다.
효과적인 의사결정을 위한 필수 정보 모으기
ACL은 대용량의 데이터 전체를 분석할 수 있습니다. 제약을 받지 않는
처리 파일 사이즈 및 속도는 수백만건의 레코드의 분석을 가능케 합니다.
서버 데이터로의 접근
여러분은 ACL Sever Edition의 네트워크 기능을 통해 서버 데이터로
접근할 수 있습니다.
데이터 무결성 보장
ACL은 소스 데이터 파일로 read-only 접근을 합니다. ACL은 존재하는
데이터의 수정 및 삭제가 안 되기 때문에 원본 데이터로 접근하여도
데이터의 손상이 발생되지 않습니다.
다양한 데이터 타입 처리
COBOL에서 지원되는 데이터 및 Legacy 데이터를 포함한 보편적인
데이터베이스 포맷을 읽어 들일 수 있습니다.
대용량 데이터의 신속한 처리
ACL은 기가바이트 용량의 데이터를 손쉽게 분석할 수 있습니다. 수십
메가바이트 용량의 데이터는 거의 즉시에 처리가 됩니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “uses of ACL”을 찾아 봅니다.
- 5 -
ACL이 데이터를 읽는 방법
ACL은 소스데이터의 위치, 레이아웃, 그리고 내용을 나타내는데 테이블을
사용합니다.
새로운 데이터 소스를 가지고 작업을 하고자 하면, 다음과 같이 새로운
테이블을 생성합니다:
- Data Definition Wizard(데이터 정의 마법사) 사용
- 직접 데이터 정의 하기
테이블을 생성한 후에, 필요에 따라서 분석하고자 하는 필드를 추가, 삭제
또는 수정을 할 수 있습니다. 또한, 프로젝트 내에서 복사, 링크 그리고
공유도 가능합니다.
☞ACL을 통한 데이터 접근에 대해 좀 더 자세한
내용을 알고자 하면,
Help》Index을 선택하여, “accessing data”를 찾아 봅니다.
소스 데이터는 프로젝
트를 위해 받아야 하는
데이터 입니다.
테이블은 소스 데이터의
위치, 레이아웃, 내용을
보여줍니다.
뷰는 테이블의 데이터를 보여주는 방법을
정렬해 놓은 것입니다. 하나의 테이블에
여러 개의 뷰를 생성할 수 있습니다.
- 6 -
프로젝트 구성하기
ACL을 가지고 여러분의 데이터 분석 프로젝트를 처음부터 끝까지 관리할
수 있습니다. 일반적으로 다음 6단계를 따릅니다: 계획, 획득, 접근, 확인,
분석 그리고 보고.
프로젝트 단계에 대해 더 알아보기
ACL Help는 프로젝트 구성단계에 대한 도움말을 제공하고 있습니다.
Help》Index를 선택하고, “phase of a project”를 검색해 봅니다.
6. 결과물 보고
보고를 위한 결과물 준비
5. 데이터 분석
예외사항 정의를 위해 데이터 가공.
4. 데이터 무결성 확인
손상된 데이터가 있는지 확인하고, 테이블이 올바르게 구성되었는지
확인. 이를 위해, 유일성, 데이터 관계, 그리고 신뢰성 테스트 실시.
3. ACL을 활용하여 데이터로 접근
프로젝트에 ACL이 데이터를 읽어 들이는 형태인 테이블로 데이터 추
가.
2. 데이터 획득
얻고자 하는 소스데이터의 위치와 포맷을 정의하여 물리적/논리적 접
근허가를 받음.
1. 프로젝트 계획
목적을 정의합니다. 목적을 이루기 휘해 필요한 단계을 결정합니다.
- 7 -
프로젝트 아이템 구성
ACL의 프로젝트는 데이터 분석 프로젝트를 조직화 합니다. ACL
프로젝트를 구성하는 아이템은 다음과 같습니다: 테이블, 뷰, 스크립,
인덱스, 로그, 그리고 폴더.
Project Navigator의 Overview 탭에서 프로젝트 아이템의 구성을 조정할
수 있습니다. 폴더를 추가하여 기존의 프로젝트 아이템을 드래그를 하면
해당 폴더로 이동시킬 수 있습니다.
Overview에 데이터 추가하기
ACL을 사용하여 데이터로 접근하기 위해서는, Data Definition Wizard를
이용하여 테이블을 생성합니다. File》New》Table을 선택합니다.
Overview에 폴더 추가하기
프로젝트 아이템을 관련되는 것끼리 정리하기 위해서, 폴더를 추가할 수
있습니다. File》New》Folder를 선택합니다.
Overview에 기타 프로젝트 아이템 추가하기
Overview에 새로운 테이블, 스크립, 워크스페이스를 생성할 수 있습니다.
File》New를 선택하고 나서, Table, Script 또는 Workspace를 선택합니다.
폴더 안에 비슷한 내용 또는 관련
된 프로젝트 아이템을 넣어 둘 수
있습니다.
☞프로젝트 및 프로젝트 아이템 생성하는 방법을 찾고자 하면, Help》Index을 선택하여, “new”를 찾아 봅니다.
- 8 -
테이블 보기 및 수정
뷰는 ACL의 화면을 보여주는 창이라고 할 수 있습니다. 하나의 테이블로
여러 개의 뷰를 만들 수 있습니다. 테이블의 전체 또는 일부 필드를
보여주는 뷰의 보여지는 순서는 사용자가 조정할 수 있습니다.
기존의 뷰를 닫고 새로운 뷰를 열게 되면, ACL은 기존 뷰를 저장할지
물어봅니다.
테이블 기본 뷰(default view) 열기
테이블을 열기 위해서는, Overview에서 해당 테이블을 더블클릭 합니다.
테이블을 만들게 되면, ACL은 모든 필드를 보여주는 기본 뷰를 생성합니다.
보여지는 뷰 변경
하나의 테이블에서 여러 개의 뷰를 저장하게 되면, 각 뷰는 화면 아래에
탭으로 나타나게 됩니다. 이때, 보고자 하는 뷰의 탭을 클릭합니다.
☞뷰를 구성하는 방법에 대해 알고 싶다면, 컬럼을 선택하고, F1을 누릅니다.
컬럼은 추가, 재정렬 그
리고, 포맷변경이 가능
합니다.
- 9 -
뷰에서 컬럼 변경하기
각각의 테이블에서 원하는 만큼 뷰를 만들수 있습니다. 컬럼을 추가하거나
삭제할 수도 있고, 다음을 포함하여 보이는 형태도 바꿀 수 있습니다:
- Width
- Column title
- Display format
- Print options
뷰를 변경한 후, 닫게 되면 ACL은 바뀐 내용을 저장할 것인지를
물어봅니다. 다른 이름으로 저장함으로써, 새로운 뷰를 생성합니다.
뷰에 새로운 컬럼 추가하기
뷰에서 오른쪽 클릭을 한 후, Add Columns를 선택하고, Add Columns
대화상자에서 필드를 선택합니다.
뷰에서 컬럼 모양 변경하기
컬럼을 변경하기 위해서는, 컬럼 타이틀 부분을 더블클릭 합니다. 컬럼
내용에 맞게 길이를 변경하고자 할 때는 컬럼 머리부분의 오른쪽을
더블클릭 하면 됩니다.
테이블의 뷰 관리하기
Table Properties 대화상자에서 뷰를 추가, 복사, 이름변경 및 삭제를 할
수 있습니다. Overview에서, 테이블 아이콘을 더블클릭하고, Properties를
선택합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알고 싶다면, Help》Index를 선택하고, “columns”를 입력합니다.
빈칸을 추가하기 위해서 구분선을 아래
로 드래그 합니다.
컬럼을 왼쪽, 오른쪽, 또는 다른 라인
으로 드래그 합니다.
- 10 -
계산된 값을 컬럼으로 추가하기
뷰에 보여지는 컬럼은 테이블의 물리적인 데이터일 필요는 없습니다.
Microsoft Excel처럼 계산 및 가공된 필드 값을 가지는 컬럼을 추가할 수
있습니다.
예를 들어, 미국 달러로 표시된 금액을 유로화로 전환한 컬럼을 추가할 수
있습니다. 이럴 경우, 빠른 참조를 위해 미국 달러 금액 옆에 유로 금액을
보이게 위치할 수 있습니다. 이와 같이, 계산을 위한 식을
expression이라고 합니다.
계산된 값을 컬럼으로 추가하기
뷰에서 오른쪽 클릭을 한 뒤, Add Columns를 선택하고, Expr을
클릭합니다. Expression 상자에서 식을 입력합니다(Excel과 유사). 예를
들어, 미국 달러를 원화로 변경하고자 하면, Amount * 980.54를
입력합니다. 이 식은 Amount 필드의 값에 환율을 곱한 것입니다.
☞계산된 값을 생성하는 것에 대한 내용을 보고자 한다면, Help》Index를 선택하고, “building expression”을 입력합니다.
새로 추가된 컬럼
은 달러를 원화로
변경한 것과 같은
계산된 값을 보여
줍니다.
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계산된 값을 필드로 추가하기
뷰에 가공된 값을 추가하는 기능은 강력한 장점입니다. 왜냐하면,
소스데이터에 있는 것 보다 많은 정보를 얻을 수 있기 때문입니다.
ACL 명령어에 대해 더 많이 알아 갈수록, 계산된 값을 가지고 테스트를
하게 됩니다. 이 경우에 식을 계산된 필드(computed field)로 저장하게
되면, 계산된 컬럼보다 활용도가 높아집니다.
예를 들어, Amount * 980.54라는 식을 “Amount_in_Won”으로 저장하게
되면 해당 테이블의 모든 필드 리스트에 “Amount_in_Won”이 포함되어,
해당 필드에 대해 명령어 수행도 가능하게 됩니다.
계산된 값을 테이블에 추가하기
뷰에서 오른쪽 클릭하고, Add Columns를 선택 후, Expr를 클릭합니다.
Expression 상자에서, 식을 입력합니다. Save As 상자에, 새로운 필드
이름을 입력하고, OK 클릭합니다.
계산된 필드 수정하기
계산된 필드는 테이블 레이아웃에 저장이 되었기 때문에 수정이
가능합니다. Edit》Table Layout을 선택하고, 수정하고자 하는 계산된
필드를 더블클릭 합니다.
☞computed field에 대해 알고 싶다면, Help》Index를 선택하고, “computed fields”를 입력합니다.
식을 저장하게 되면, 저장
된 식이 마치 물리적인 필
드인 것처럼 명령어에 사용
할 수 있습니다.
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Quick Sort를 이용한 뷰 정렬
Quick Sort를 이용하여 해당 필드 기준으로 정렬할 수 있습니다. Quick
Sort는 화면에서만 적용되어 보여지는 정렬 방식입니다. Quick Sort 사용을
하고나서, 뷰를 원상태로 되돌릴 수 있습니다.
Quick Sort는 명령어가 아니라, 뷰에서만 적용이 되는 정렬 기능입니다.
테이블의 레코드를 정렬할 때는 Sort 명령어를 사용합니다. 하나 이상의
필드에 대해 테이블을 주소값을 사용하여 정렬할 때는 Index 명령어를
사용합니다.
Quick Sort를 사용하여 컬럼에 대해 정렬
컬럼 헤더부분을 오른쪽 클릭하고, Quick Sort Ascending 또는 Quick Sort
Descending을 선택합니다.
정상적인 레코드 순서로 되돌리기
컬럼 헤더 부분을 오른쪽 클릭하고, Quick Sort Off를 선택합니다.
☞Sort 및 Index 명령어 에 대해 알고 싶다면, Help》Index를 선택하고, “Sort”또는 “Index”를 입력
합니다.
오른쪽 클릭을 하여, Quick Sort 옵션 중 하나를 택 일 합니다. ACL은 뷰의 레코드를 정렬 했습니다.
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데이터로부터 결과 도출하기
데이터로부터 결과를 도출하기 위해서는, 적절한 명령어와 명령어 결과
화면을 선택해야 합니다. 작업을 수행하게 되면, 여러분은 명령어를
수행하고, 화면에서 필터를 이용하여 레코드를 걸러내고, 지난 작업에 대해
로그를 통해 리뷰를 할 수 있습니다.
수행할 작업에 대한 계획단계에서 목적에 맞는 명령어를 선택하는 것이
좋습니다. 다음에 나올 명령어에 대한 개략적인 내용은 어느 상황에서
어떠한 명령어를 사용할지에 대한 참고가 될 것입니다.
명령어는 여러분이 선택한 결과물 유형에 따라 그 내용을 생성합니다.
결과물 유형으로는 스크린 및 그래프, 파일, 테이블 등이 있습니다.
명령어에 필터를 적용하여 조건에 맞는 레코드만을 가지고 그 명령어
수행 결과를 볼 수도 있습니다. 명령어 필터는 명령어를 수행할 때 임시로
불필요한 레코드를 제외시킨 것이고, 뷰 필터는 필요한 레코드만을 가지고
해당 레코드에 대해 테스트를 수행하는 것입니다.
분석을 다 마친 후에, 그 결과를 다시 보고 싶으면 명령어에 대한 로그를
확인하면 됩니다. 명령어 로그는 모든 단계를 기록하고 있기 때문에 보고
목적이나, 자동화 목적으로도 사용할 수 있습니다.
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적절한 명령어 선택하기
테스트 설명 명령어 관련 데이터 타입
확인 & 발견 테이블에 대한 일반적인 정보 획득 Verify 문자, 숫자, 날짜
Count 레코드 기준
Total 숫자
Statistics 숫자, 날짜
배열 레코드가 순차 배열인지 테스트.
이를 통해 sort 및 index 수행
여부를 판단
Sequence 문자, 숫자, 날짜
완전성 모든 레코드가 순차적으로
되어있는지 테스트. 송장 번호 확인
등에 사용
Gaps 문자, 숫자, 날짜
유일성 레코드가 하나 이상 존재하는지
테스트. 특정 필드의 값들이
유일한지 테스트
Duplicates 문자, 숫자, 날짜
집중화 특정 기준에 대해 각 카테고리별
레코드 수 및 합계 값을 파악.
Stratify 숫자
Classify 문자
Age 문자, 날짜
Cross-tabulate 문자
Summarize 문자, 날짜
재배열 활성화된 테이블의 순서 변경 및
정렬된 순서로 새로운 테이블 생성
Sort 문자, 숫자, 날짜
Index 문자, 숫자, 날짜
멀티 테이블
결합
별도의 테이블의 데이터를 합쳐주는
기능
Extract/Append 레코드/필드 기준
Join 문자, 숫자, 날짜
Relations 문자, 숫자, 날짜
통계적 샘플링 모집단으로부터 샘플을 추출하여
오류 정도를 추정
Sample 레코드 기준
Size 레코드 기준
Evaluate 레코드 기준
Benford Aanlysis 실제 leading digits의 분포를
Benford curve와 비교
Benford 숫자
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명령어 실행
ACL의 명령어를 통해 데이터에 대한 결과를 파악하게 해줍니다. 테스트
유형이나 목적에 따라 하나 이상의 명령어를 사용해야 합니다.
일단, 어떠한 명령어를 사용하여 필요한 결과를 얻을 수 있는지 결정하게
되면, 테이블을 열고 메뉴에서 해당 명령어를 선택합니다. 명령어
대화상자는 올바른 명령어를 사용할 수 있도록 해줍니다.
명령어 실행하기
Data, Analyze, 또는 Sampling 메뉴에서 명령어를 선택합니다. 명령어
옵션을 지정하고 다음을 클릭합니다.
명령어 수행 범위 제한하기
대부분의 명령어는 명령어 수행 범위를 제한하기 위해 명령어 필터를
지정하게 해줍니다. 이 필터는 모든 레코드에 대해서 설정된 기준에
맞는지를 테스트 합니다. 필터 기준에 맞지 않는 레코드에 대해 명령어
실행 대상에서 제외됩니다. 예를 들어, Amount >= 0으로 입력되면 음의
값을 가지는 레코드는 해당 명령어 실행 대상에서 제외되어 명령어
결과에 아무 영향을 미치지 않는 것입니다.
명령어가 수행될 필드
를 선택합니다. 버튼
을 눌러 식을 입력할
수 있습니다.
command filter를 입력
할 수 있습니다. 이는
명령어가 수행되는 동
안 유효합니다.
Output탭에서는, 결과물의 타입
을 선택할 수 있습니다.
많은 명령어들은 숫자 필드의 소계를 보여줍니다. 이 리스트에서 필드를 선택하거
나 식을 입력할 수 있습니다.
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명령어 결과 보기
명령어를 실행하게 되면, ACL은 화면의 탭에 명령어 결과를 보여줍니다.
대부분의 명령어는 Text 탭에서 정형화된 테이블로 결과를 보여줍니다.
일부 명령어는 그래프도 지원하는데, 이를 보기 위해서는 Graph 탭을
클릭합니다.
명령어 결과 보관하기
명령어 결과 탭 옆의 압정 아이콘을 클릭하면 다음 명령어가 수행되어도
해당 탭은 그대로 보존 됩니다. 압정 아이콘 설정과 상관없이, 명령어
결과는 명령어 로그에 보관되어 있습니다.
명령어 결과에서 특정 내역 보기
명령어 결과의 첫번째 컬럼의 파란색 부분을 클릭하게 되면, ACL은 해당
내역만 적용되게 자동으로 필터를 적용한 뷰로 전환됩니다.
결과물을 텍스트 또는 그래프로 보기 위해서
이 탭을 클릭합니다.
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필터를 사용하여 필요한 레코드 분리하기
레코드 수량이 많은 테이블은 종종 필요한 레코드만 보여지도록 레코드
수량을 줄일 필요가 있습니다. Excel에서는 컬럼 내용에 필터링을 하여
이러한 작업을 합니다. ACL에서도 동일하게 하면 됩니다.
필터는 뷰 화면의 Filter 상자에 식을 입력하는 논리식(logical expression)
입니다. 예를 들어, Amount < 0 로 입력하게 되면, ACL은 “금액이 0보다
작은가?”라고 물어봅니다. 만약 그렇다고 하면, 해당 레코드는 보이는
상태로 남아 있습니다. 그렇지 않다면 그 레코드는 뷰에서 숨겨지게
됩니다.
필터가 적용되면, 그 이후에 실행되는 명령어는 눈에 보여지는 레코드만
적용합니다.
뷰에 필터 추가하기
Filter 상자에서, 논리식을 입력하고 Enter를 누릅니다.
Expression Builder를 사용하여 필터 추가하기
Expression Builder를 사용하면 필드, 연산자, 그리고 함수를 마우스를
이용하여 선택할 수 있습니다. Edit View Filer 버튼을 클릭합니다.
눈에 보이는 레코드로 새로운 테이블 생성하기
레코드 일부를 가지고 분석을 하고자 한다면, 필요한 레코드만 보이게
필터를 설정하고 나서, Extract 명령어를 실행합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “filtering a view”을 찾아 봅니다.
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화면에서 Quick Filter 사용하기
Quick Filter를 사용하여 선택한 필드에 대해 필터를 적용할 수 있습니다.
이 방법은 필터에 식을 입력하는 것보다 빠르고, 화면에서 직접 조작이
가능합니다. Quick Filter는 어느 데이터 타입에도 사용 가능합니다.
예를 들어, 외상매입 테이블을 검토해야 하는데, 고객 번호가 795401인
레코드만을 보고 싶다면, 고객 번호 필드에서 Equal 옵션을 적용하면
됩니다.
그 결과, 필터에 Customer = “795401”가 적용되어, 해당 고객 번호를 가진
레코드만을 보여줍니다. 반대로 Not Equal 옵션을 선택하게 되면, 해당
고객을 제외한 레코드만을 보여줍니다.
하나의 값에 대해 필터 생성하기
하나의 값을 선택하고 오른쪽 클릭을 한 후, Quick Filer를 선택을 하여
필터에 적용될 논리 연산자를 선택합니다.
값의 범위에 대해 필터 생성하기
셀을 선택하고 나서 마우스 포인터를 드래그하여, 레코드 범위를
선택합니다. 이 상태에서 오른쪽 클릭을 하여, Quick Filter를 선택하고
나서, 사용할 논리 연산자를 선택합니다.
Quick Filter를 사용하여 기존 필터에 추가하기
필터가 이미 적용된 상태에서, 화면에서 하나 또는 그 이상의 값을 오른쪽
클릭합니다. Quick Filter를 선택하고, AND 또는 OR를 선택한 후에, 논리
연산자를 선택합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Quick Filter”를 찾아 봅니다.
- 19 -
레코드 찾기
다음과 같은 레코드를 찾을 때, Search 명령어를 사용합니다:
- 특정 레코드 번호
- 특정 조건을 만족하는 첫번째 레코드
- 인덱스가 적용된 테이블에서 특정 문자 키값을 만족하거나
초과하는 첫번째 레코드
레코드를 찾게 되면, 여러분은 찾은 레코드에 대해 계산을 수행하거나
다른 레코드와 그 내용을 비교활 수 있습니다.
레코드 찾기
메뉴에서 Data》Search 선택합니다.
locate a record에 필터 사용하기
필터는 레코드 위치 찾는데 상당히 효과적입니다. 필터 사용법에 대해 좀
더 알고 싶으시면, Help》Index에서 “filtering a view”를 찾아 봅니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Search command”를 찾아 봅니다.
여러분이 입력한 조건과 일치하는 첫번째 레코드를 찾을 수 있습니다.
ACL은 첫번째로일치하는 레코드를
선택합니다.
- 20 -
지난 작업에 대한 로그 리뷰
ACL을 통해 작업을 하게 되면, 명령어 로그에 지난 작업에 대한 기록이
남겨집니다. Log 탭에서 시간 순서대로 나뉘어진 세션을 볼 수 있습니다.
선택한 로그 엔트리를 HTML 파일, WordPad, text 파일, ACL log 파일, 또는
Windows Clipboard로 보내 작업한 지난 결과 및 보고서를 준비할 수
있습니다. 또한 선택된 로그를 향후, 자동 분석을 위해 스크립으로 저장할
수도 있습니다.
명령어 로그 보기
로그를 보기 위해서는 Project Navigator에 있는 Log 탭을 클릭합니다. 큰
화면에서 보고자 하면, Overview에 있는 로그 아이콘을 더블클릭 합니다.
기록 목적으로 세션에 이름 붙이기
세션을 시작하게 되면, 이름을 붙일 수 있습니다. 향후, 로그를 리뷰할 때,
이름으로 그 내용을 기억해 낼 수 있습니다. 새로운 세션을 시작하고자
하면, Tools》Add New Session을 선택합니다.
명령어 로그를 다른 형식으로 보내기
보내고자 하는 세션 및 명령어의 체크 박스를 선택합니다. 오른쪽 클릭을
해서, Save Selected Items를 선택하고, 저장하고자 하는 파일 포맷을
선택합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “command log”를 찾아 봅니다.
섹션과 명령어를 선택하고, 오른쪽 클릭을 하여 하고자 하는 메뉴를 선택합니다.
- 21 -
도움말 찾기
ACL을 사용하다 보면, 도움이 필요할 때가 있습니다. 이때, 필요한 도움을
여러 경로를 통해 받을 수 있습니다.
- ACL Help. 이는 ACL 사용하는데 있어서 가장 완벽한 가이드
입니다. ACL Help를 보려면, Help》Contents를 선택합니다.
- ACL dialog and window help. 도움말을 얻고자 하는 대화상자와
창에서 F1을 누르게 되면, 관련된 도움말을 볼 수 있습니다.
- ACL in Practice. 이 내용은 ACL과 관련된 개념과 실제적인
시나리오의 데모를 소개합니다.
- The Data Access Guide. 이는 ACL에서 데이터를 얻고 정의하는
최선의 방법을 이해하는데 도움을 줍니다.
- Online support. 서포트 웹 사이트는 일반적인 질문에 대한 답변,
사용 팁, 제품 업데이트 등을 제공합니다.
www.acl.com/supportcenter로 접속하면 됩니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Contents를 선택하여, “About ACL Help”를 찾아 봅니다.
- 22 -
일부 사람들은 데이터 분석 프로젝트의 가장 중요한 부분은 ACL 사용하기
전 단계라고 말하기도 합니다. 신중하게 계획을 수립하여, 여러분의 목적을
명확히 하고, 잠재적인 기술적 측면의 문제를 피해야 합니다. 분석의
이정표를 설정하고, 주요 목적을 정의하는데 소요되는 시간은 결과적으로
분석에 소요되는 시간을 단축하게 해줍니다.
데이터 분석 프로젝트를 준비하는데 있어, 여러분은 프로젝트 목표, 기술적
요구사항 그리고 분석 절차를 정의하여야 합니다.
제 2장
프로젝트 계획 수립
목적 및 목적 달성을 위한 단계 정의
- 23 -
프로젝트 목적 정의하기
프로젝트를 시작하기 앞서 펜과 종이를 사용하여 프로젝트에 대해
정확하게 정의할 필요가 있습니다. 목표를 정확하게 설정되면, 그 과정이
좀 더 명료해 질 것 입니다.
보편적인 내용 보다는 목적에 대한 정확 내용 정의를 내려야 합니다.
정의를 내린 것에는 감사할 프로세스와 발견하고자 하는 정보가 있어야
합니다. 예를 들어, 프로젝트 목적이 “사전 설정된 금액을 초과하는 제품
공급업자 파악”이라 할 수 있습니다. 구체적으로 목적을 설정할수록, 목적
달성이 쉬워집니다.
이러한 목적들은 또한 기술적인 측면에도 영향을 미칩니다. 만약 최종
보고서에 특정 정보를 포함시키고 싶다면, 해당 데이터 필드가 나오도록
데이터를 처리해야 합니다.
- 24 -
기술적 사항 정의하기
작성한 목적 리스트를 가지고, 목적을 달성할 수 있는 기술적인 스텝을
결정할 수 있습니다. 데이터에 따라 이러한 기술적인 단계가 영향을 받기
때문에 이 작업은 반복될 수 있습니다.
분석 가능성 타진하기
필요한 정보(input) 및 원하는 결과물(output)을 정의한 목적 정의 내역을
가지고, 분석이 가능한지 결정할 수 있습니다. 목적을 달성하기에 충분한
데이터가 존재하지 않을 경우가 예가 될 수 있습니다.
필요한 데이터 파일 정의하기
필요한 데이터 필드가 어느 데이터 파일에 들어 있는지를 파악해야
합니다. 예를 들어, 공급업자의 계약 금액과 송장 금액을 비교하고자
한다면 각각의 제품에 대해서 계약 금액과 송장 금액이 들어있는 파일이
필요합니다. 필요한 모든 필드를 얻기 위해서는 하나 이상의 데이터
파일이 필요할 수도 있습니다.
데이터 파일 수용 가능성 확인하기
요청한 데이터에 대해 최대한 정확하게 데이터 사이즈를 예측해야 합니다.
데이터를 전달받은 전송 매체와 저장 공간에 대해서 고려해야 합니다.
- 25 -
분석 절차 정의하기
모든 요소가 준비가 되면, 각각의 목적을 달성할 방법에 대해 계획을
수립합니다. 이는 사용할 소스데이터, 명령어, 식 그리고 변수 등에 대해
지정하는 것을 포함합니다.
목적을 달성하기 위해서는 하나 이상의 단계를 거쳐야 하기 때문에,
세부적인 단계별 접근 방법에 대해 분석 시작 전에 검토하여야 합니다.
이는 분석 작업 도중에 예상치 못한 일이 발생하지 않도록 도와주고, 모든
가능한 결과가 도출하도록 해줍니다. 또한 좀더 효율적으로 수행할 수
있도록 프로세스에 대한 총체적인 그림을 보게 해줍니다.
예를 들어, 공급업자에 대해서 단가 비교를 실행하는 감사를 하게 되면
다음과 같은 단계를 밟습니다:
1. 송장 세부 내역 테이블과 재고 테이블을 제품 번호를 키 값으로
하여 relation을 생성합니다.
2. 송장 테이블의 각각의 제품에 대해 표준 단가와 비교하여 초과된
비율을 보여주는 계산된 필드를 생성합니다.
3. 초과 비율이 계산된 필드에 대해 일반적인 정보를 얻기 위해
Statistics 명령어를 실행합니다.
4. 각각의 내역에 대해 초과한 금액의 합계를 보여주는 계산된
필드를 생성합니다.
5. 초과 금액에 대하여 일반적인 정보를 얻기 위해 해당 필드에
대해서 Statistics 명령어를 실행합니다.
6. 공급업체 번호에 대해 Classify 명령어를 실행하여 공급업자별
초과금액 분포를 알아봅니다.
- 26 -
수행하고자 하는 분석에 따라, 여러분은 필요한 데이터를 얻기 위해 다른
사람의 도움이 필요할 수 있습니다.
소스 데이터는 메인프레임 컴퓨터, 미니컴퓨터 또는 개인 컴퓨터에 있을
수 있습니다. 이는 다양한 레코드 구조 및 데이터 타입을 가질 수 있고,
저장 위치도 하드 디스크, 플로피 디스크 및 개인 컴퓨터에서 읽어들 일
수 있는 다른 저장 매체가 될 수 있습니다.
게다가, ACL Server Edition을 사용하면, 네트워크 연결을 통해 직접 서버
데이터에 접근하는 client/server 장점을 취할 수 있습니다.
여러분이 필요로 하는 데이터를 취득하는 것은 계획 수립이 필요할 수도
있습니다. 특히, 메인프레임 컴퓨터 시스템 환경이라면 여러분은 다른
사람의 지원 및 허락을 받아야 할 지 모릅니다.
제 3장
프로젝트를 위한 데이터 획득
분석에 필요한 데이터 얻기
- 27 -
데이터 획득을 위한 가이드 라인
데이터를 얻는 방식에 상관없이 다음의 가이드 라인인 적용됩니다:
- 데이터를 ODBC 또는 flat 파일로 요청합니다. 데이터 접근하는
방식 중에서 ODBC가 가장 선호되고, 그 다음으로는 Flat 파일
입니다. 데이터가 논리 데이터베이스에 존재한다면, 다운로드를
하기 전에 flat 파일로 전환 시킵니다. IT 부서의 지원이
필요하다면 요청하시길 바랍니다. 또한 ODBC를 사용하여 논리
데이터베이스를 읽어올 수 있습니다.
다른 대안으로는 데이터베이스를 flattening하여 보고서 형태로
생성한 다음에, ACL의 print-image 파일로 분석을 하면 됩니다.
- 원시 데이터를 사용합니다. ACL은 mainframe 및 minicomputer
데이터 타입을 EBCDIC로 읽어 들입니다.
- 데이터 복사본을 요청해야 합니다.
백업본이 아니라 카피본은 요청합니다. 백업을 사용할 경우는
정기적으로 받을 데이터를 처음으로 저장할 때 뿐이고, 그 후에는
복사본을 이용하여 사용합니다.
- 파일 레이아웃 또는 구조를 요청해야 합니다.
받을 파일에 대한 내용 및 구조 등을 포함한 자세한 정보를
알수록 좋습니다. 이런 정보들은 데이터를 정의하는데 도움이
되기 때문입니다.
☞좀더 자세한 내용에 대해 알고 싶다면, Help》Index를 선택하고, “preparing file”을 입력합
니다.
- 28 -
파일 및 레이아웃 요청하기
프로젝트에 필요한 파일 및 레이아웃을 얻기 위해서는, 데이터에 대한
포괄적인 요청을 해야 합니다. 요구하는 데이터의 내역에 대해 상세하게
기술해 놓으면 그만큼 요구하는 데이터 대로 받는데 도움이 될 것입니다.
받아야 하는 파일 레이아웃에는 다음과 같은 내용이 포함되어야 합니다;
- 데이터 파일 이름
- 레코드 길이
- 파일 이름
- 필드 시작 포인트
- 필드 길이
- 필드 타입
- 필드 포맷
- 필드 설명
이러한 정보는 테이블을 생성할 때 꼭 필요한 내역들 입니다.
데이터 제공자에게 요청할 때 좋은 질문은, “전송하기 가장 쉬운 방법은
무엇입니까?”입니다. 이는 여러분의 요청을 빨리 진행되게 할 뿐만 아니라,
IT팀의 의견 및 권유 사항에 대한 고려를 하게 해줍니다.
☞ACL이 자동으로 테이블
을 생성할 수 있는 방법
은, 데이터베이스를 재
생성하는 쉬운 방법중의
하나인 ODBC를 사용하는
것입니다.
- 29 -
데이터 요청서 예
데이터 공급자에게 요청할 때, 다음 양식을 참조하시기 바랍니다.
참조:
날짜:
요청인:
요구하는 파일 또는 테이블:
호스트 시스템:
레코드 시작 (시작일자):
레코드 종료 (종료일자):
발송일:
데이터 접근 모드:
데이터 접근 방법:
레코드 길이:
레코드 수량:
Field name Start position Length Type Format Description
ProdNo 1 7 Character Product
Number
ProdDesc 8 20 Character Description
UnitPrice 28 6 Numeric 9,999.99 Unit price
PriceDate 34 10 Date mm/dd/yy Price date
- 30 -
서버에서 데이터 획득하기
서버에서 데이터를 얻기 위해서 다음 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다:
개인 컴퓨터 하드 디스크로 데이터 복사
Server Edition 사용
많은 서버 타입에서, 여러분은 네트워크 연결을 통해 서버의 데이터를
PC로 복사할 수 있습니다. 여러분은 네트워크 관리자에게 문의하여 서버
또는 서버의 특정 폴더에 접근할 수 있는 권한을 받아야 합니다.
메이프레임 데이터 경우, 서버 데이터에 접근하는 가장 보편적인 방법은
다운로드 또는 터미널 에뮬레이터를 사용하는 것입니다. 대부분의 경우,
개인 컴퓨터에서 터미널을 에뮬레이트 합니다. 여러분은 메이프레임에서
개인 컴퓨터로 데이터를 다운로드 하는 소프트웨어를 요청해야 합니다.
여러분은 하드 디스크에 서버 데이터를 저장할 수 있는 충분한 공간을
남겨둬야 하는걸 염두해 두셔야 합니다. 때때로, 대용량 공간이 필요할
수도 있습니다.
☞client/server
computing에 대해 좀 더
자세한 내용을 알고자 하
면, Help》Index을 선택하
여, “about client/server”를 찾아 봅니다.
- 31 -
PC에서 데이터 획득하기
PC에서 데이터를 얻기 위해서 다음 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다:
ACL이 설치된 PC로 파일 이동.
데이터 파일이 위치한 PC에 ACL 설치.
- 32 -
새로운 데이터 파일을 가지고 업무를 하기 전에, 여러분은 ACL이 어떻게
데이터를 읽고 해석하는지 알아야 합니다. ACL의 프로젝트에서 테이블을
추가함으로써 할 수 있습니다.
테이블의 레이아웃은 소스 데이터의 구조 및 내용을 보여줍니다. 이는 각
필드의 데이터를 보여주고, 분석하고자 하는 필드 및 보여지는 방식에
대해 정의해 줍니다. Data Definition Wizard는 자주 쓰이는 데이터 타입에
대해 손쉽게 테이블을 생성할 수 있도록 도와줍니다.
테이블을 생성하기 전에, 여러분은 이미 존재하는 ACL 프로젝트를 열거나
또는 새로운 프로젝트를 생성해야 합니다.
제 4장
데이터로 접근하기
소스 데이터 접근을 위한 테이블 생성
- 33 -
ACL에서 새로운 프로젝트 시작하기
프로젝트를 통해 데이터 분석 업무를 구성할 수 있습니다. ACL 프로젝트에
포함되는 아이템들은 다음과 같습니다:
- 테이블 (Table)
- 뷰 (View)
- 스트립 (Script)
- 인덱스 (Index)
- 명령어 로그 (Command Log)
- 폴더 (Folder)
ACL 프로젝트는 파일 캐비닛과 비슷한 개념입니다: 프로젝트 안에 해당
프로젝트와 관련된 프로젝트 아이템인 테이블, 뷰, 스크립, 인덱스, 로그
그리고 폴더를 담아둡니다.
새로운 프로젝트 시작하기
File》New》Project 선택합니다. 분석 목적에 따라 별도의 ACL 프로젝트를
생성하는 것을 추천합니다.
다음 단계
프로젝트에 관련된 테이블을 추가합니다.
- 34 -
데이터 접근을 하기 위해 테이블 생성하기
분석을 하고자 하는 데이터에 대해, ACL 프로젝트에 새로운 테이블을
추가해야 합니다.
테이블의 레이아웃은 소스데이터의 구조와 내용을 보여줍니다. 이는 각
필드의 데이터를 보여주고, 필드를 정의하고, 화면에 보여지는 양식을
설정하게 해줍니다.
데이터 정의 마법사(Data Definition Wizard)는 일반적인 데이터 타입의
테이블 생성을 손쉽게 해줍니다.
테이블 생성하기
File》New》Table을 선택합니다. 소스 데이터를 불러들이기 위해 Data
Definition Wizard가 자동으로 실행됩니다. 테이블 생성 도움말을 보기
위해서는 마법사 사용중에, F1을 누르십시오.
다양한 종류의 데이터를 가지고 테이블 생성하기
비록 많은 데이터 타입의 데이터가 마법사를 통해 정의될 수 있지만,
보편적이지 않은 포맷의 데이터는 직접 테이블 레이아웃을 설정해야
합니다. Help》Index에서 “manually creating tables”를 찾아 봅니다.
소스 데이터는 ACL에서 테이블을 통해 나타납니다. 소스 데이터 타입에 따라, 소스 데이터를 복사하거나 소스 데이터로 직접 링크 됩니다.
- 35 -
마법사를 통한 데이터 접근하기
데이터 정의 마법사 (Data Definition Wizard)를 따라 소스데이터를
정의하는 과정을 수행하게 되면, 그 결과를 테이블이 생성 됩니다.
각 단계마다 마법사에서 지정한 내역과 내가 알고 있는 내역을 비교하여
이상이 없으면, Next를 클릭하여 계속 진행해 나가면 됩니다.
마법사를 통한 단계
마법사는 여러분이 정의하고자 하는 데이터 타입을 지정하면, 해당 데이터
타입에 맞는 단계를 실행하게 됩니다. 각각의 화면에서 다음을 클릭하기
전에, 설정한 것이 정확한지를 반드시 확인하여야 합니다.
마법사를 이용하여 print-image 파일을 테이블로 불러오기
ACL은 다른 프로그램에서 만든 print-image (report 파일)을 읽어 들일 수
있습니다. 보고서에 머리말, 꼬리말 부분을 테이블에 포함시킬 수 있고,
또한 다중 라인을 가지고 있더라도 테이블을 생성하는데 지장이 없습니다.
ODBC를 통한 데이터 접근
ODBC는 데이터베이스 어플리케이션에 접근을 가능하게 하는 인터페이스
입니다. 이를 통해 손쉽게 데이터를 테이블로 불러 올 수 있습니다.
체크리스트는 진행 단계를 보여줍니다.
이 영역은, 정의하고자하는 데이터 타입 정보를 제공합니다.
마법사는 소스 데이터의 내용을 보여줍니다.
- 36 -
수동으로 데이터 접근하기
테이블을 수동으로 생성하여 각각의 필드에 대하여 일일이 지정을 할 수
있습니다. 한번에 모든 필드에 대해 정의할 필요는 없습니다. 먼저 필요한
부분에 대해 정의를 내려 사용을 하고 나서, 후에 더 필요한 부분이
있으면 그때 정의를 하면 됩니다.
Table Layout 창에서, 새로운 필드를 정의하거나, 계산된 필드(computed
field) 생성, 또는 데이터 필터를 정의합니다. 이미 정의된 필드는 Edit
Fields/Expressions 탭에 보여집니다.
마법사에서 수동으로 설정하기
수동으로 테이블을 만들기 위해서는, File》New》Table을 선택하여
진행하다가, Skip to Finish 옵션이 나오게 되면 이를 클릭합니다.
Overview 탭에서 열고자 하는 테이블을 더블클릭을 한 후, Edit》Table
Layout을 선택합니다.
필드 및 파일 정의된 내역 변경하기
언제든지, Table Layout에서 소스데이터로부터 테이블을 읽어 들이는
방식을 변경할 수 있습니다. 여러분은 필드와 레코드를 재정의 할 수 있고,
새로운 필드를 정의할 수 있습니다. Edit》Table Layout을 선택합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “manually creating tables”를 찾아 봅니다.
- 37 -
Client/Server 프로세스를 통한 데이터 접근
ACL Server Edition은 서버 데이터로의 접근함에 있어 놀라운 진보를
이루었습니다. 이는 다음과 같은 장점을 제공합니다:
ACL은 서버로부터 직접 데이터 읽어 들임
Client 또는 Server에서 파일 처리 가능
익숙한 ACL 인터페이스를 통해 서버 데이터로 접근
동시에 다중 사용자의 서버 접근 가능
Client/Server 구성은 네트워크로 링크된 두개 혹은 그 이상의 컴퓨터로
처리를 분산 시켜줍니다. ACL을 위한 Client/Server 환경을 설정하기 위해
다음 사항이 필요합니다:
Client/Sever 옵션이 가능한 하나 이상의 Client 작동
ACL Server Edition 작동되는 하나 이상의 서버
컴퓨터 링크를 위한 TCP/IP 네트워크 연결
ACL client에서 client/server 사용하기
client/server 연결하기 위해서, 여러분은 client로써 ACL을 설정해야 합니다.
ACL에서 client/server 옵션이 가능하게 하고, server profile 설정을
해주어야 합니다. 설정 방법은 Help》Index에서 “Enabling Client/Server
option”을 찾아보면 됩니다.
서버에서 client/server 사용하기
ACL이 서버로 연결되기 전에, ACL Server Edition을 구성해야 합니다.
서버를 구성하는 방법은 ACL Server Edition 설치 가이드를 참조하시기
바랍니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알고
자 하면, Help》Index을 선택하여, “about client/server”를 찾아 봅니다.
☞여러분은 오프라인 모드
로 ACL Server Edition을
구동하면, ACL Client를
사용하지 않고 서버 데이
터 처리가 가능합니다. 좀
더 자세한 내용을 알고자
하면, Help》Index을 선택
하여, “offline server scripts”를 찾아 봅니다.
- 38 -
데이터 분석의 첫번째 작업 중 하나는 완전하고 유효한 데이터를 가지고
있는지를 확인하는 것입니다. 확인 작업은 특히, 자체 레코드 레이아웃
정보가 없을 때, 매우 중요합니다.
Counting records, Totaling fields 및 Verifying data와 같은 테스트를 통해
다음 사항을 확인할 수 있습니다:
올바른 레코드 수량
데이터 제공자(소유자)가 알려준 숫자 필드 합계값 일치
유효한 데이터로만 필드 구성
제 5장
데이터 무결성 확인
데이터가 완전하고 유효한지 확인하기
- 39 -
레코드 수량 파악하기
활성화된 테이블의 수량을 파악하거나, 필터의 조건을 만족하는 레코드의
수량을 파악하려면 Count 명령어를 사용합니다. Count 명령어를 수행하게
되면, 다른 명령어와는 달리, 결과 화면이 생성되는 것이 아니라, 명령어
로그에 그 결과가 저장이 되면서, status bar에 결과를 보여줍니다.
뷰 필터(view filer)가 적용되어 있으면, Count는 뷰에 보여지는 레코드
수량을 나타냅니다.
활성화된 테이블의 모든 레코드 수량 카운트하기
Analyze》Count Records를 선택합니다. 필요에 따라 명령어
필터(command filter)를 적용할 수 있습니다.
화면에 필터 적용 후, Count 사용하기
어떠한 조건을 통과한 레코드 수량이 얼마나 되는지 파악하는데, Count
명령어는 아주 유용하게 사용 됩니다. 이를 위해서는 필터를 먼저
적용하고 나서, Count 명령어를 수행하면 됩니다.
☞Count 명령어의 내용을
알고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Count command”를 찾아 봅니다.
필터 적용 후, Count를 사용하여 status bar 업데이트
Count 명령어를 사용하면, 로그를 통해 결과 확인 가능
- 40 -
숫자 필드 합계 구하기
숫자로 만들어진 필드의 합계를 구하기 위해서는 Total 명령어를
사용합니다.
Total 명령어를 사용하면 데이터의 완전성 및 정확성을 파악할 수
있습니다. Total 명령어는 숫자 필드와 수식을 가지는 필드의 합계를
구합니다.
숫자 필드의 합계 구하기
메뉴에서 Analyze》Total Fields를 선택하고 나서, 합계를 구하고자 하는
하나 이상의 숫자 필드를 지정합니다.
숫자가 아닌 필드의 합계 구하기
송장번호와 같이 문자 필드이면서, 숫자를 포함하는 경우가 있습니다.
이러한 데이터 타입의 합계를 구하고자 하면, VALUE() 함수를 사용하여
문자 데이터를 숫자 데이터로 변경하면 됩니다.
테이블의 숫자 필드의 합계를구할 수 있습니다.
- 41 -
유효성 오류 체크하기
Verify 명령어를 사용하여, 데이터에 대한 유효성을 체크할 수 있습니다.
테이블 내의 데이터를 table layout과 맞는지 확인을 하고, 발생된 오류에
대해 보여줍니다.
테이블레이아웃에서 정의된 내역과 실제 데이터를 비교하여 일치하는지는
분석하는 것입니다. 예를 들면, 문자 필드에는 문자 데이터만 들어있어야
하고, 숫자 필드에는 숫자 데이터만 들어있어야 합니다.
숫자 필드의 예를 들면, 숫자 앞에 두개 이상의 “+” 또는 ”-”기호가
들어가거나, 소수점이 두개 이상일 경우, 오류를 나타냅니다.
하나 이상의 필드에 대해 유효성 체크하기
메뉴에서, Data》Verify를 선택합니다. 확인하고자 하는 필드를 선택하여
OK 클릭합니다.
유효성 확인하고자 하는 필드 선택
명령어 결과는 테이블에서 유효하지 않은 데이터가 있는 곳을
알려줍니다.
- 42 -
ACL은 한번에 하나의 테이블을 사용합니다. 그러나, 다양한 방법으로 여러
테이블을 사용할 수도 있습니다: 테이블 붙여넣기(append), 병합(merge),
결합( join) 또는 연결(relate).
여러 테이블이 하나로 연결이 되면, 연결된 테이블에서 ACL 명령어를
사용하여 분석을 수행할 수 있습니다.
제 6장
데이터 분석
분석 목적 달성을 위한 ACL 적용
- 43 -
데이터 합치기
ACL을 통하여 정렬하는 것과 합치는 것을 혼합하여 사용할 수 있습니다.
수행하고자 하는 목적 및 데이터 타입에 맞게 다음에서 명령어를
선택합니다:
- Stratify: 숫자 범위에 근거하여 데이터 취합
- Age: 날짜 범위에 근거하여 데이터 취합
- Classify: 하나의 문자 필드에 대해 동일한 문자값을 가지는 것
끼리 취합
- Summarize: 여러 개의 문자 및 날짜 필드를 기준으로 데이터
취합
- Cross-tabulate: 문자 필드를 행과 열로 구분하여 숫자 값을 취합
- 44 -
숫자 구간별 합계 구하기
Stratify 명령어를 사용하게 되면, 미리 지정한 숫자 구간의 발행 건수 및
소계를 보여줍니다. ACL은 COUNT라는 필드를 자동으로 생성하여 각
구간에 포함된 레코드 수량을 보여줍니다.
Stratify 명령어는 테이블이 정렬 여부에 상관없이 정확한 결과가 나올 수
있게 실행되기 되기 때문에 데이터 내용을 빠르게 살펴보는데 도움이
됩니다. Stratify 명령어는 해당 구간에 속하는 레코드 수량을 자동으로
카운트하여 결과로 보여주고, 또한 숫자 필드를 선택하게 되면, 각 구간에
대해서 선택한 필드에 대한 소계 값을 보여줍니다. 또한 구간을 사용자가
임의로 정하여 분석을 할 수 있습니다.
설정한 구간내의 레코드 수량 카운트 하기
메뉴에서, Analyze》Stratify를 선택합니다. 구간을 나누고자 하는 필드를
선택하고, 필요에 따라 추가 옵션을 선택하고 다음을 클릭합니다.
그래프로 결과 보기
Stratify 명령어 대화상자의 Output 탭에서, Graph를 선택하게 되면
그래프로 결과를 보여줍니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Stratify command”를 찾아 봅니다.
- 45 -
연령 분석결과 생성하기
Age 명령어는 연령을 실시한 결과를 보여주는 명령어 입니다. 예를 들어,
특정 일자를 기준으로 역으로 날짜 구간을 지정하여 거래 금액 및 송장을
분류함으로써, 매출 추세를 판단할 수 있습니다.
Age 명령어는 테이블 내에 있는 레코드 수량을 카운트 하고 나서, 다음을
수행합니다:
- 날짜 또는 aging period 기준으로 레코드를 분류합니다.
- 각 구간에 포함되는 레코드 수량을 카운트 합니다.
- 각 구간에 포함되는 하나 이상의 숫자 필드의 소계를 구합니다.
- 전체 레코드 수량 및 금액 대비 해당 구간의 비율을 계산해
줍니다.
연령분석 결과 생성하기
메뉴에서 Analyze》Age를 선택합니다. 필요한 옵션을 선택하고 다음을
클릭합니다.
연령분석 구간 지정하기
Aging Periods 리스트에서, 각 구간의 시작 포인트를 입력함으로써
사용자가 필요에 따라 구간을 설정할 수 있습니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Age command”를 찾아 봅니다.
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문자 필드 기준으로 레코드 분류하기
Classify 명령어를 사용하여, 문자 필드 기준으로 동일한 문자를 가지고
있는 레코드끼리 분류하여 지정한 숫자 필드의 소계를 보여줍니다.
Classify 명령어는 실행하기 전에, 미리 레코드를 정렬할 필요가 없기
때문에, 그 활용도가 매우 광범위 합니다. 예를 들어, 정렬되지 않은
계정원장을 가지고 손쉽게 시산표를 생성해낼 수 있습니다. Classify를
실행하게 되면, 자동으로 정렬된 상태로 소계 값의 결과가 나오게 됩니다.
문자 필드 기준으로 레코드 분류하기
메뉴에서, Analyze》Classify를 선택합니다 분류 기준이 되는 필드를
선택하고 나서, 필요한 옵션을 선택한 후, 다음을 클릭합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Classify command”를 찾아 봅니다.
- 47 -
문자 필드 기준으로 요약하기
정렬된 상태의 테이블을 가지고, 키 필드의 각각의 동일한 문자에 대해
레코드 수량 및 숫자 필드의 합계를 생성해 줍니다.
Summarize는 키 필드의 값을 기준으로 숫자 필드의 소계를 보여줍니다.
또한 ACL에서 자동으로 COUNT라는 필드를 생성하여, 각각의 키 필드 별
발생 빈도수를 보여줍니다.
문자 필드 기준으로 요약하기
메뉴에서, Analyze》Summarize를 선택합니다.
중복되는 레코드를 제거하기 위하여 Summarize 사용하기
테이블에서 동일하게 중복되는 레코드를 제거하기 위해서 Summarize를
사용할 수 있습니다. 이를 위해, 합쳐야 할 문자 필드를 지정하고, 소계를
구할 필드는 지정하지 않습니다. 대신에, Other Fields에서 Add All을
선택하고, 결과물을 테이블로 생성하면 됩니다. 이로써, 새로운 테이블은
키 필드에 대해 유일하게 존재하게 됩니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Summarize command”를 찾아 봅니다.
- 48 -
문자 필드 기준으로 표 만들기
Cross-tabulate은 행과 열로 문자 필드에 대해 분석하는 기능을
제공합니다. 문자 필드 기준으로 행과 열로 구성된 표를 만듦으로써,
다양한 요약 내용과 관심 대상 도출, 그리고 숫자 필드의 소계를 구할 수
있습니다. Cross-tabulate 결과를 테이블, 스크린 또는 그래프로 생성할 수
있습니다.
Cross-tabulate은 테이블의 레코드를 카운트하고, 다음을 수행합니다:
- 각각의 행을 기준으로 각 열의 레코드 값을 카운트 합니다.
- 각각의 행을 기준으로 각 열의 숫자 필드 값의 소계를 구합니다.
- 각 열에 대한 금액 합계를 구합니다.
문자 필드로 표 형식 만들기
메뉴에서, Analyze》Cross-tabulate을 선택합니다. 행과 열이 될 필드를
선택합니다. 소계를 구하고자 하는 숫자 필드를 선택하고, 명령어 필터를
적용할 수도 있습니다.
그래프로 결과 보내기
Cross-tabulate 명령어를 사용하여 그래프를 생성할 수 있습니다. Cross-
tabulate 대화상자의 Output 탭에서 Graph를 선택하면 됩니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Cross-tabulate command”를 찾아 봅니다.
- 49 -
순차가 있는 데이터 검사하기
수표번호나 날짜와 같이 순차가 존재하는 데이터를 포함한 필드를
분석하기 위해 ACL은 3가지 명령어를 제공합니다. 이러한 필드는 숫자
또는 문자를 포함할 수 있습니다.
명령어마다 다른 결과를 보여주기 때문에, 이 세가지 명령어를 활용하여
분석에 필요한 통찰력을 제공해줍니다.
- 50 -
레코드의 순차배열 여부 테스트하기
Sequence 명령어를 사용하여, 키 필드에 대해 순차적으로 정렬이 되어
있는지 확인할 수 있습니다. 만약 테이블이 키 필드 기준으로 정렬되어
있으면, Sequence 명령어는 아무 오류도 찾아내지 못 할 것입니다.
순차배열 여부 테스트 하기
메뉴에서, Analyze》Examine Sequence를 선택합니다.
순차 오류가 발생한 파일 수정하기
Sort 명령어를 사용하여, 손쉽게 순차적으로 레코드를 정렬할 수 있습니다.
이 테스트에서, Sequence 명령어는 이러한 레코드에 대해 문제 있음을 보여줍니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Sequence command”를 찾아 봅니다.
- 51 -
순차가 있는 데이터에 대한 누락 및 중복 테스트
Gap 명령어를 사용하여 순차적인 키 필드에서 누락된 것이 존재하는지
확인할 수 있습니다. 만약, “A12345”처럼 숫자와 섞여 있는 문자가 포함된
필드에 대해 Gap 명령어를 실행할 때, 다음 레코드가 “B12346”이 나오게
된다면 ACL은 “A”와 “B”를 무시하고, 오류가 없는 것으로 보여줍니다.
Duplicate 명령어는 중복된 키 필드 존재 여부를 파악하게 해줍니다.
누락 테스트하기
메뉴에서, Analyze》Look For Gaps를 선택합니다.
중복 테스트하기
메뉴에서, Analyze》Look For Duplicates를 선택합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Gaps command”또는 “Duplicates command”를 찾아 봅니다.
이 테스트는, 추가 조사가 필요한 여러 개의 중복된 송장번호를 보여줍니다.
- 52 -
레코드 추출 및 외부로 보내기
추가 분석이 필요한 레코드를 뽑아내는 방법으로는 해당 레코드를 가지고
새로운 테이블을 생성하여 분석을 진행합니다. 또한, ACL은 다른 응용
프로그램에서 활용이 가능하도록 다양한 파일 포맷으로 테이블 내용을
보낼 수 있습니다.
- Extract: 뷰에 보여지는 레코드를 가지고 새로운 테이블을
생성합니다.
- Export: 뷰에 보여지거나 또는 모든 레코드를 다른
응용프로그램에서 사용 가능한 포맷으로 파일을 생성합니다.
- 53 -
새로운 테이블로 데이터 추출
Extract 명령어를 사용하여, 선택한 필드 또는 레코드를 가지고 새로운
테이블을 생성할 수 있습니다. 원래 테이블의 일부를 추출하여 새로운
테이블을 생성하는 이유는 다양합니다. 예를 들어, 정렬을 하기 전에
데이터를 추출하는 것을 정렬 작업으로 인한 테이블 사이즈 및 처리
시간을 줄이고자 함입니다. 또 다른 예로는, 필터를 적용한 추출 명령어를
사용함으로써, 특이한 레코드에 대해 추가 분석을 수행할 준비를 할 수
있습니다.
테이블을 추출할 때, 추출 대상을 레코드의 일부인 특정 필드로 하거나,
레코드 전체를 선택할 수 있습니다.
테이블에서 레코드 추출하기
메뉴에서, Data》Extract Data를 선택합니다. Record 부분을 선택하고,
필요한 옵션을 지정한 후에, 다음을 클릭합니다.
테이블에서 필드 추출하기
메뉴에서, Data》Extract Data를 선택합니다. Fields 부분을 선택하고,
필요한 옵션을 지정한 후에, 다음을 클릭합니다.
특정한 레코드를 새로운 테이블로 추출하기
특정한 레코드를 추출하기 위해서는, Extract 명령어를 사용하기 전에
화면에 필터를 적용하거나, Extract 대화상자에서 If 칸에 명령어 필터를
적용하면 됩니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Extract command”를 찾아 봅니다.
새로운 테이블은 필터식을 만족 시키는 레코드만을 포함하고 있습니다. 이 예에서는, 모든 레코드는 음의 금액을 가지고 있습니다.
필터 식을 만족하는 레코드만을 추출하기 위해 명령어 필터를
적용할 수 있습니다.
- 54 -
다른 응용프로그램에서 사용 가능한 포맷으로 파일 생성하기
Export는 데이터를 읽어 들여서, 다른 응용프로그램에서 사용할 수 있는
포맷으로 변경해주는 데이터 변환 툴입니다. 예를 들어, Excel, Access 및
XML 등을 포함한 다양한 파일 타입으로 변환할 수 있습니다.
Export는 2가지 방식으로 데이터를 변환시켜 줍니다:
- Fields 옵션을 선택하게 되면, 테이블 레이아웃에 존재하는 필드를
선택하여, 그 순서대로 다른 응용프로그램에 나오도록 해줍니다.
- View 옵션을 선택하게 되면, 테이블의 뷰에 보여지는 방식대로
나타나도록 파일을 생성합니다.
다른 파일 포맷으로 데이터 변화하기
메뉴에서, Data》Export to Other Application을 선택합니다. Export As
리스트에서, 데이터 포맷을 선택합니다.
대량 메일발송을 위한 merge 파일 생성하기
여러분은 고객 마스터 테이블에서 Microsoft Word 또는 Wordperfect
merge 파일로 정보를 보낼 수 있습니다. Export 대화창에서 이름과 주소
필드를 선택하고, Export As 리스트에서 merge file 포맷을 선택합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Export command”를 찾아 봅니다.
여러분은 스프레드시트 및 메일머지파일을 포함한 다른 응용프로그램으로 데이터를 보낼 수 있습니다.
- 55 -
테이블 정렬 및 색인(Index)
컴퓨터는 순차적인 순서에 따라 맨 처음 레코드부터 파일을 처리하기
때문에, 미리 정렬이 되어 있으면 처리 속도가 더욱 빠르게 됩니다. 다중
테이블을 사용하는 것과 같은 운영에서는 키 필드 기준으로 테이블을
정렬해야 합니다.
소트 명령어를 사용하여 키 필드로 지정된 필드에 대해서, 오름차순 및
내림차순으로 활성화된 테이블을 정렬 시킵니다. 소트 명령어는
물리적으로 하나의 새로운 테이블을 생성 합니다.
인덱스 명령어를 사용하면 활성화된 테이블에 직접 접근을 하여
논리적으로 정렬을 시켜주는 인덱스 파일을 생성하여 줍니다.
테이블의 레코드 정렬하기
메뉴에서, Data》Sort Records를 선택합니다.
인덱스 생성하기
메뉴에서, Data》Create Index를 선택합니다.
순차적인 순서로 레코드를 위치 시킬 때, 최상의 방법 선택하기
Sort와 Index 중 선택할 때, Help》Index에서 “Sort or Index”를 참조하시기
바랍니다.
소트와 인덱스의 결과는 유사하게 보여집니다: 소트의 결과는 새롭게 정렬된 테이블이 되고; 인덱스의 결과는 동일하게 보여지지만 이는 인덱스가 적용된 상태입니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Sort command”또는 “Index command”를 찾아 봅니다.
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데이터 파악하기
다음과 같은 명령어들을 사용하여 추가 프로세스가 필요한 부분에 대해
파악할 수 있습니다. 이러한 명령어를 사용하면, 전체 데이터로부터
이상치를 손쉽게 찾아 낼 수 있습니다.
- Statistics: 숫자 필드에 대한 총체적인 내역을 보여줍니다.
- Profile: Stratify, Histogram 및 Sampling 명령어에서 필요한
값들을 불러 올 수 있게 해줍니다.
- Benford digit analysis: Benford 법칙을 적용하여, 숫자 필드의
이상치를 파악하게 해줍니다.
- 57 -
숫자 필드에 대한 간략한 통계수치 생성하기
활성화된 테이블의 숫자 필드에 대하여 간단한 통계적인 계산 결과를
보여줍니다.
Statistics 명령어는 세부 분석을 하기 전에, 미리 테이블 데이터의 윤곽을
파악하는데 주로 사용됩니다. 테이블에 대한 이상치에 대해 대략적인
파악이 가능하기 때문에, 향후 분석 방향을 설정하는데 참조할 수
있습니다.
숫자 필드에 대한 통계적 계산 하기
메뉴에서, Analyze》Statistical》Statistics를 선택합니다. 명령어의 결과는
Range, Positive, Negative, Zeros, Totals, Absolute Value, 그리고 Highest 및
Lowest 값을 포함합니다.
날짜 필드에 대한 통계적 계산 하기
날짜 필드에 대해서도 Statistics 명령어 사용이 가능합니다. 명령어의
결과는 Range, Positive, Zeros 그리고 Highest 및 Lowest 값을 포함합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Statics command”를 찾아 봅니다.
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숫자 필드에 대한 간략한 통계치 생성하기
Profile 명령어를 사용하면, 하나 이상의 숫자 필드의 간략한 통계치를
제공합니다.
Profile 명령어 사용 결과는 다음과 같은 내용을 보여줍니다:
- Total value
- Absolute value
- Minimum value
- Maximum value
Stratify, Histogram 및 Sample 명령어 수행 전에, Profile 이나 Statistics
명령어를 사용하여 최소값/최대값/절대값/합계값을 지정해줘야 합니다.
숫자 필드에 대한 간략한 통계치 생성하기
메뉴에서, Analyze》Statistical》Profile을 선택합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Profile command”를 찾아 봅니다.
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Benford digital analysis 실행하기
Benford 명령어는 숫자 데이터에 Benford 공식을 적용하여 분석을 가능케
해줍니다.
이 명령어는 각각의 선행하는 숫자 또는 숫자 조합의 발생 빈도를
카운트하여, 실제 발생 횟수와 예상 발생 횟수를 비교해 줍니다. 예상되는
횟수는 Benford 공식을 통해 계산됩니다. 명령어 결과를 그래프로 볼 수
있습니다.
Benford와 같은 분석은 감사인이나 다른 데이터 분석가들이 대용량
데이터 세트에서 이상이 있는 부분에 집중할 수 있도록 해줍니다. 이를
통해, 오류나 부정이 발생되었다고 단정하지는 못하지만, 추가 분석이
필요한 부분을 지정하는데 도움이 됩니다.
Benford 명령어 사용하기
메뉴에서, Analyze》Perform Benford Analysis를 선택합니다.
Benford digital analysis에 대한 추가 정보
digit analysis에 대해 좀 더 자세히 알고 싶으시면, Digital Analysis Using
Benford’s Law: Tests & Statistics for Auditor (저자: Mark J. Nigrini, Ph.D.,
출판사: Global Audit Publications)를 참조 바랍니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Benford command”를 찾아 봅니다.
- 60 -
다중 테이블로 작업하기
ACL을 사용하면, 다음 기능들을 활용하여 여러 테이블에 산재되어 있는
데이터를 불러올 수 있습니다:
- Relations 명령어
- Join 명령어
- Merge 명령어
- Extract with Append 명령어
Join 이나 Relations에 사용될 두개의 테이블은 사번이나 송장번호처럼
공통된 문자 필드를 가지고 있어야 합니다. 이러한 필드를 키 필드라고
합니다. 키 필드는 반드시 동일한 필드 길이, 동일한 내용, 그리고 동일한
데이터 구조를 가지고 있어야 합니다. ACL의 많은 함수들은 이러한 키
필드를 생성할 수 있게 필드를 수정할 수 있게 해줍니다.
- 61 -
두개 이상의 테이블 연결하기
Relations 명령어는 동시에 2개 이상의 테이블의 데이터에 접근하여
분석을 할 수 있게 해줍니다. Relations를 사용하면 마치 하나의 테이블에
데이터가 있는 것처럼 뷰로 필드를 추가할 수 있습니다.
다른 테이블에 있는 데이터와 연계하여 작업을 수행하기 때문에, 예상되는
관계를 검토하거나, 예상치 못한 관계를 발견하는데 Relations 명령어를
사용할 수 있습니다.
테이블 연결하기
메뉴에서, Data》Relate Tables 선택합니다. Relations 작업 화면에서
테이블을 추가하고, 테이블 사이에 존재하는 키 필드를 연결합니다.
연결된 테이블의 필드로 접근하기
테이블을 연결 시킨 후에, 연결된 테이블의 필드를 사용하기 위해서는
Expression Builder 상자 하단에 위치한 From Table에서 해당 테이블을
선택하면 됩니다. 필드는 연결된 테이블 이름.필드명의 형태로 보여집니다.
이 화면에서 키 필드를 드래그 하여 테이블끼리 연결 시킵니다.
필드 선택 창에서, 선택하고자 하는필드가 있는 테이블을 선택할 수 있
습니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Relations command”를 찾아 봅니다.
☞Extract 명령어를 사용
하여 연결된 데이터 필드
를 포함하는 새로운 테이
블을 생성할 수 있습니다.
- 62 -
테이블 합치기
Join 명령어를 사용하여 두개의 테이블에 존재하는 필드를 조합하여
새로운 테이블을 생성합니다.
Join 명령어는 주로 마스터 테이블과 처리내역 테이블의 일치 여부를
파악하는데 사용됩니다. 예를 들면, 외상매입 테이블의 송장 데이터와 고객
정보 마스터 테이블의 데이터 사이의 일치 여부를 파악하거나, 두개
테이블의 내용을 비교할 수 있습니다.
합치고자 하는 테이블은 동일한 ACL project 내에 존재해야만 합니다.
비슷한 개념으로, ACL Server Edition을 사용할 경우에는, 한번에 하나의
서버밖에 접속하므로 합쳐야 할 테이블은 동일한 서버 내에 존재해야만
합니다.
Primary 및 Secondary 테이블 정의하기
처리내역 테이블과 마스터 테이블을 합칠 때, 처리내역이 들어있는
테이블이 주로 Primary 테이블이 되고, 마스터 테이블이 Secondary
테이블이 됩니다. Primary와 Secondary 테이블의 지정을 반대로 하게 되면
Join의 타입에 따라 그 결과가 달라질 수 있으니, 주의하시기 바랍니다.
두개의 테이블 합치기
메뉴에서, Data》Join Data Files를 선택합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Join command”를 찾아 봅니다.
일치하는 각각의 레코드에 대해, primary 파일에 secondary 파일이 합쳐집니다.
- 63 -
두개의 테이블 합치기(세로)
Merge는 동일한 레이아웃을 가지고 있는 두개의 정렬된 테이블을 합쳐
새로운 테이블을 생성하게 해주는 명령어입니다. 새로 생성된 테이블을
가지고 추가 분석 및 보고를 하는데 사용할 수 있습니다.
예를 들면, Merge 명령어를 사용하여 동일한 레이아웃을 가지고 있는
두개의 기간이 다른 테이블이나, 두개의 다른 지점 테이블을 합칠 수
있습니다.
Merge는 Primary 와 Secondary 테이블의 데이터를 새로운 세번째
테이블로 합쳐서 보내줍니다. 모든 레코드는 변경되지 않고, 정렬된 순서는
그대로 남아있게 됩니다.
두개의 테이블 합치기(세로)
메뉴에서, Data》Merge Tables를 선택합니다.
테이블이 정렬된 상태인지 확인하기
테이블을 합치기 전에, 정렬 여부를 확인하기 위해서 Sequence 명령어를
실행해 봅니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Merge command”를 찾아 봅니다.
동일한 레이아웃을 가진 정렬된 테이블에 대해서, Merge 명령어는 레코드를 정렬된 상태로 합쳐 줍니다.
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Extract with Append option 사용하기
Merge 명령어의 대안으로, Extract 명령어에서 Append to Existing Table
옵션을 사용하게 되면, 기존 테이블 밑에 추가로 활성화된 테이블
레코드를 붙여 넣게 됩니다. Merge와 다른 점은 정렬되지 않는 파일에
대해서 수행됩니다.
예를 들어, 매월 발생되는 고객별로 정렬된 거래 레코드로 구성된
테이블을 Extract with Append option으로 합치게 되면, 고객별로 정렬된
상태로 월별로 구별된 레코드가 생성됩니다.
테이블 레이아웃 비교하기
Extract with Append option을 사용하기 전에, 동일한 테이블 레이아웃을
가지고 있는지 확인해봐야 합니다. Window》Show Command Line을
선택하여 명령문을 입력할 수 있게 만듭니다. 해당되는 테이블을 열고,
Command Line에 Display를 입력하고, Display 탭의 압정 아이콘을
고정시킵니다. 다른 테이블에 대해서도 동일한 작업을 한 후에, 테이블
레이아웃을 비교합니다.
데이터를 추출하여 다른 테이블에 덧붙이기
Data》Extract Data를 선택합니다. 추출하고자 하는 필드를 선택하거나,
Records를 클릭하여 전체 필드를 선택합니다. To 버튼을 누르고 붙여
넣기를 하고자 하는 테이블이 있는 위치를 선택합니다. More 탭에서,
Append to Existing File을 선택합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Extract command”를 찾아 봅니다.
활성화된 테이블에서 동일한 레코드 레이아웃을 가지는 테이블로 레코드를 추가하기 위해서, Extract-and-append를 사용 합니다. 합쳐진 결과는 정렬이 되지 않습니다.
☞Extract-and-append를
사용하기 위해서는, 두개
테이블의 레이아웃이 동일
해야 합니다.
- 65 -
레코드에 노트 추가하기
ACL 테이블의 레코드에 노트를 사용하여 특이사항을 기록해 놓을 수
있습니다. 이러한 노트는 수정 가능하며, 보고 목적에 따라 필요한 정보를
저장할 수 있으며, 또한 부서원들간의 정보 공유도 가능합니다. 처음
레코드 노트를 생성하게 되면, 테이블 레이아웃에 필드가 생성되어 필드를
추가함으로써, 레코드 내용을 볼 수 있습니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “record notes”를 찾아 봅니다.
- 66 -
ACL을 활용한 샘플링
샘플링은 모집단에서 적은 수량의 샘플을 추출하여 통계적으로 유효한
결론을 내릴 수 있도록 도와줍니다. ACL은 두가지 샘플링 기법을
제공합니다:
- Monetary unit sampling(MUS)은 선택 되어지는 레코드를 정하기
위해 레코드 필드의 절대값을 사용합니다. 금액단위 샘플링을
사용하게 되면, 금액 크기에 비례하여 선택될 확률이 높아집니다.
- Transaction sampling(record sampling이라고도 함)은 모집단이
레코드 수량이 됩니다. 모든 레코드는 선택되어질 가능성이 모두
동일 합니다.
아이템을 선택하기 위해서는 다음에서 하나를 선택합니다:
- Fixed interval sampling
- Random interval sampling (cell sampling 이라고도 함)
- Random sampling
통계적 샘플링과 관련하여 ACL은 세가지 명령어가 있습니다:
- Size는 통계적으로 적당한 샘플 사이즈 및 간격을 결정하게
해줍니다.
- Sample은 모집단으로부터 샘플을 도출해냅니다.
- Evaluate은 샘플에서 찾아낸 오류의 영향을 파악하게 해줍니다.
샘플링 명령어 효과적으로 사용하기
통계적 샘플링에 대한 이론은 복잡합니다. 통계적 샘플링을 수행하는데
있어 판단을 내릴 수 없다면 Size, Sample 및 Evaluate 명령어를 사용하기
전에, 통계 전문가와 상담하도록 합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Sample command”를 찾아 봅니다.
- 67 -
ACL에서 뷰 화면에 기초한 보고서를 작성하거나, 명령어 및 뷰에서
그래프를 생성할 수 있습니다. ACL은 또한 Crystal Reports®와 연동하여
보고서를 작성할 수 있습니다.
제 7장
발견된 사항 보고
데이터를 가지고 보고서 및 그래프 만들기
- 68 -
Crystal Reports와 같이 ACL 사용하기
ACL에서 Crystal Reports®의 보고서 작성 기능을 사용할 수 있습니다.
여러분은 ACL을 사용하여 ACL 테이블의 데이터를 가지는 보고서
템플릿으로 업데이트 할 수 있습니다. 이러한 방법으로, ACL과 같이
사용하기 위한 사용자 템플릿을 구성하고 배포함으로써 기업은 보고서
양식을 표준화 할 수 있습니다.
Crystal Reports 템플릿 구성하기
테이블을 열고 Data》Crystal Reports》Create Template을 선택합니다.
템플릿에 필드를 추가하고 저장하게 되면, Crystal Reports 풀버젼 기능을
사용하여 파일을 편집할 수 있습니다.
사용자 템플릿에 기초하여 보고서 생성하기
Crystal Reports를 사용하여 생성한 템플릿을 가지고, 여러분은 ACL을 통해
보고서를 작성할 수 있습니다. 템플릿에 사용될 테이블을 열고,
Data》Crystal Reports》Update Template을 선택합니다.
보고서 보기 및 출력하기
생성한 템플릿에서 보고서를 생성한 후에, Data》Crystal Reports》View
Report를 선택하여 Crystal Reports 뷰어를 시작합니다.
테이블에서 ACL을 통해 Crystal Reports를 시작하면, Crystal Reports 풀버젼을 사용하여 편집할 수 있습니다.
테이블의 데이터를 통해 Crystal Reports 템플릿이 업데이트 됩니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Crystal Reports”를 찾아 봅니다.
- 69 -
보고서 구성하고 출력하기
ACL의 보고서는 뷰에 기초하여 생성됩니다. 보고서에 대한 기술은 뷰의
일부로 “저장”됩니다. 보고서를 위해, 뷰를 생성하여 보고서 포맷으로
구성하고 이름을 저장합니다.
보고서를 생성하는데 3가지 단계가 있습니다: 뷰 구성, 보고서 레이아웃
디자인, 그리고 보고서 출력.
뷰 구성하기
뷰를 열고, 보고서에 사용하고자 하는 필드 포맷을 지정합니다. 이는
display format, break columns, 그리고 suppressing duplicates 등의 옵션을
포함하고 있습니다. Help》Index를 선택하여, “formatting views”를 찾아
보도록 합니다.
보고서 레이아웃 디자인하기
화면을 구성한 후에, Data》Report를 선택하고, 보고서 페이지 양식을
구성합니다. 도움말이 필요하면 Report 대화창에서 F1을 누르시면 됩니다.
보고서 미리보기 및 출력하기
ACL은 보고서를 출력하는데 있어, page setup, margins, numbering, 및
date and time stamping 을 포함한 여러 옵션을 제공합니다. 출력 옵션에
대해 자세한 내용을 보시려면, Help》Index를 선택하고, “printing a
report”를 찾아봅니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “Report command”를 찾아 봅니다.
- 70 -
데이터로 그래프 작성하기
그래프는 테이블 내용에 대해 시각적으로 전체적인 윤곽을 보여줍니다.
ACL에서는 여러가지 방법으로 그래프를 만들 수 있습니다.
그래프를 만든 뒤에, 그래프 타입 변경, 비트맵 파일로 저장, Windows
클립보드로 복사, 또는 프린트로 보내기를 할 수 있습니다.
뷰에서 그래프 생성하기
뷰에서 하나 이상의 숫자 필드를 선택하여, 오른쪽 클릭을 한 후에, Graph
Selected Data를 선택합니다.
명령어로 그래프 생성하기
숫자값에 대해 시각적인 결과를 보여주는 명령어로 그래프를 생성합니다.
명령어 대화창에서 Graph 옵션을 선택하거나 결과가 있는 곳에서 Graph
탭을 클릭합니다.
Histogram 명령어를 사용하여 그래프 생성
필드 또는 식의 값에 걸쳐있는 레코드 분포 막대 그래프를 보여줍니다.
메뉴바에서 Analyze》Histogram을 선택합니다.
☞좀 더 자세한 내용을 알
고자 하면, Help》Index을 선택하여, “generating graphs”를 찾아 봅니다.
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