Amazon S3 には、2020年3月1日午後8時14分のようなタイムスタンプ列を含むCSVファイルがあります。曜日、月、時間がターゲット変数に影響すると仮定しているため、データセットに3つの新しい特徴量（曜日、月、時間）を追加する必要があります。新しいファイルをS3に生成するために、運用上のオーバーヘッドが最も少ないアプローチはどれですか？

Amazon SageMaker Data Wranglerは、データ準備のための視覚的なインターフェースを提供し、日付/時刻のフィーチャリング変換を組み込みでサポートしています。これにより、曜日、月、時間などの新しい特徴量を運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えて簡単に抽出できます。他のオプション（Amazon EMR、Amazon SageMaker Processingジョブ、AWS Glueジョブ）は、カスタムコードの記述とインフラストラクチャのプロビジョニングが必要となり、Data Wranglerと比較して運用上のオーバーヘッドが増大します。Data Wranglerは、データ変換プロセスを簡素化し、コード不要のアプローチを提供するため、このシナリオに最適です。