한 회사에서 여러 소매업체로부터 스크랩한 가격을 사용하여 Amazon QuickSight 대시보드에서 시간 경과에 따른 운동화 판매 가격을 추적합니다. 이 회사는 비정상적으로 높은 가격 이상치를 감지하고 시각적으로 표시하고자 합니다. 다음 접근 방식 중 이러한 요구 사항을 충족하는 것은 무엇입요?

정답은 QuickSight의 이상 감지 인사이트를 활용하여 비정상적으로 높은 가격을 식별하고, 시각화를 위해 가격 값을 제곱하는 계산된 필드를 추가한 세로 막대형 차트로 표시하는 것입니다. QuickSight의 이상 감지 기능은 시계열 데이터에서 통계적으로 유의미한 이상치를 자동으로 찾아내어 시각적으로 강조할 수 있습니다. 가격 값을 제곱하는 계산된 필드는 이상치의 시각적 차이를 더 극대화하여 쉽게 식별할 수 있도록 돕습니다. 오답 설명: 첫 번째 오답은 이상치 가격의 제곱근을 취하는 계산된 필드를 추가하고 AWS Lambda 함수를 사용하여 이상 징후를 스캔한다고 제안합니다. 제곱근은 이상치의 차이를 줄여 시각적 식별을 어렵게 할 수 있으며, Lambda를 통한 이상 징후 스캔은 QuickSight의 내장된 이상 감지 기능보다 복잡하고 비효율적입니다. 두 번째 오답은 AWS Glue DataBrew의 REMOVEOUTLIERS 작업을 사용하여 이상치를 삭제한다고 제안합니다. 이는 이상치를 식별하고 표시하는 대신 데이터를 변경하므로 요구 사항에 부합하지 않습니다. 또한, 제거된 행을 DynamoDB에 저장하는 것은 이상치를 추적하는 데 필요한 시각화와는 거리가 있습니다. 네 번째 오답은 QuickSight 필터를 사용하여 가장 낮은 가격 10개를 선택하고 색상을 적용한다고 제안합니다. 이는 비정상적으로 높은 가격 이상치를 식별하고 시각화하는 것이 아니라, 단순히 낮은 가격을 강조하는 것이므로 요구 사항과 관련이 없습니다.