truthound auto-프로파일

CLI 명령 실행에서 Generate을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Synopsis

truthound auto-profile <file> [OPTIONS]

Arguments

CLI 명령 실행에서 Argument을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Required을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 file을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 JSON, Path, CSV, Parquet, NDJSON, JSONL을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Options

CLI 명령 실행에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Short을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --output을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 -o을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Output 파일 path
CLI 명령 실행에서 --format을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 -f을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 console을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Output을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --patterns/--no-patterns을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.		CLI 명령 실행에서 true을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Enable/disable을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --correlations/--no-correlations을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.		CLI 명령 실행에서 false을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Enable/disable을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --sample을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 -s을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Sample을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --top-n을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.		CLI 명령 실행에서 10을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Number을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Description

CLI 명령 실행에서 auto-profile을(를) 다루는 항목입니다:

1. CLI 명령 실행에서 Statistical, Analysis, Mean을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
2. CLI 명령 실행에서 Pattern, Detection, Email, URL을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
3. CLI 명령 실행에서 Correlation, Analysis, Numeric을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
4. CLI 명령 실행에서 Distribution, Analysis, Value을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
5. 이상치 Detection: Outlier identification

예시

Basic 프로파일링

truthound auto-profile data.csv

CLI 명령 실행에서 Output을(를) 다루는 항목입니다:

Advanced Data Profile
=====================
File: data.csv
Rows: 10,000
Columns: 8

Column Analysis
───────────────────────────────────────────────────────────────────
Column        Type      Nulls    Unique    Patterns    Stats
───────────────────────────────────────────────────────────────────
id            Int64     0.0%     100.0%    -           μ=5000.5
email         String    1.0%     99.8%     email       -
phone         String    2.5%     95.0%     phone       -
age           Int64     5.0%     0.7%      -           μ=35.2 σ=12.8
salary        Float64   3.0%     45.0%     -           μ=65432 σ=15234
category      String    0.0%     0.05%     -           5 values
───────────────────────────────────────────────────────────────────

Top Patterns Detected:
  email: email (confidence: 98%)
  phone: phone_us (confidence: 95%)

With Correlation Analysis

truthound auto-profile data.csv --correlations

CLI 명령 실행에서 Additional을(를) 다루는 항목입니다:

Correlation Matrix (numeric columns)
────────────────────────────────────────
           age      salary    tenure
age        1.00     0.45      0.72
salary     0.45     1.00      0.38
tenure     0.72     0.38      1.00
────────────────────────────────────────

Disable Pattern Detection

CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:

truthound auto-profile data.csv --no-patterns

Sample Large Datasets

프로파일 a sample of large datasets:

truthound auto-profile large_data.parquet --sample 100000

JSON Output

truthound auto-profile data.csv --format json -o profile.json

Output 파일:

{
  "file": "data.csv",
  "row_count": 10000,
  "column_count": 8,
  "columns": [
    {
      "name": "email",
      "dtype": "String",
      "null_ratio": 0.01,
      "unique_ratio": 0.998,
      "patterns": [
        {
          "type": "email",
          "confidence": 0.98,
          "match_ratio": 0.97
        }
      ],
      "top_values": [
        {"value": "john@example.com", "count": 5},
        {"value": "jane@test.org", "count": 3}
      ]
    },
    {
      "name": "age",
      "dtype": "Int64",
      "null_ratio": 0.05,
      "statistics": {
        "mean": 35.2,
        "std": 12.8,
        "min": 18,
        "max": 85,
        "q25": 26,
        "median": 34,
        "q75": 44,
        "skewness": 0.45,
        "kurtosis": -0.32
      }
    }
  ],
  "correlations": {
    "age_salary": 0.45,
    "age_tenure": 0.72
  }
}

YAML Output

truthound auto-profile data.csv --format yaml -o profile.yaml

Custom Top-N

CLI 명령 실행에서 Show을(를) 다루는 항목입니다:

truthound auto-profile data.csv --top-n 20

프로파일 Contents

Basic 메트릭

CLI 명령 실행에서 Metric을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 row_count을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Total을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 column_count을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Total number of 컬럼
CLI 명령 실행에서 memory_usage을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Estimated을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

컬럼 메트릭

CLI 명령 실행에서 Metric을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Types을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 dtype을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Data을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 null_count을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Number을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 null_ratio을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Proportion을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 unique_count을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Number을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 unique_ratio을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Proportion을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 top_values을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Most을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Numeric Statistics

CLI 명령 실행에서 Metric을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 mean을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Arithmetic을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 std을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Standard을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 min, max을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Range을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 q25, median, q75을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Quartiles을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 skewness을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Distribution을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 kurtosis을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Distribution을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 entropy을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Information을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Pattern Detection

CLI 명령 실행에서 Automatically을(를) 다루는 항목입니다:

CLI 명령 실행에서 Pattern을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Example을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 email을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Email을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 john@example.com을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 phone을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Phone을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 +1-555-123-4567을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 phone_us을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 (555) 123-4567을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 url을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 URLs을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 https://example.com을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 ip_address을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 192.168.1.1을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 date_iso을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 ISO을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 2024-01-15을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 uuid을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 UUID을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 credit_card을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Credit을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 4111-1111-1111-1111을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 ssn을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 SSN을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 123-45-6789을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Use Cases

1. Data Discovery

CLI 명령 실행에서 Understand을(를) 다루는 항목입니다:

truthound auto-profile new_dataset.csv --patterns --correlations --format json -o discovery.json

2. Pre-Processing Analysis

CLI 명령 실행에서 Identify을(를) 다루는 항목입니다:

truthound auto-profile raw_data.csv
# Check for high null ratios, unexpected patterns, etc.

3. Feature Engineering

CLI 명령 실행에서 Identify을(를) 다루는 항목입니다:

truthound auto-profile features.csv --correlations

4. 프로파일 for Rule Generation

CLI 명령 실행에서 Generate을(를) 다루는 항목입니다:

# Step 1: Profile
truthound auto-profile data.csv --format json -o profile.json

# Step 2: Generate rules
truthound generate-suite profile.json -o rules.yaml

Comparison with profile

CLI 명령 실행에서 Feature을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 profile을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 auto-profile을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 Basic을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 Pattern을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Basic을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Advanced을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 Correlation을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 Sampling을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 Top-N을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 Output을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
성능	CLI 명령 실행에서 Faster을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 More을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Related Commands

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함께 보기

• CLI 명령 실행에서 API, Python을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
• 데이터 프로파일링 Guide