Method 이해하기

Method는 데이터에 적용할 분석 방법입니다. 데이터 과학자가 함수를 등록하면 사용자와 AI가 필요한 지표를 연결해 같은 분석을 재사용합니다.

Python Method는 계산 함수를 실행하고, Skill Method는 AI가 따를 분석 지침을 담습니다. 아래에서는 Python 함수를 연결하는 흐름을 설명합니다.

기본 분석 방법

처음에는 네 가지 방법을 제공합니다.

종류	Method	하는 일
Skill	지표 조회	선택한 지표와 기간의 값을 조회
Skill	그룹별 분석	지표를 그룹별로 나누고 선택한 그룹을 조사
Python	OLS 회귀분석	여러 변수를 고려한 연관성 분석
Python	매칭 분석	조건이 비슷한 두 집단 비교

관리자 화면에서 입력을 선택해 Python Method를 테스트합니다. Skill은 MCP에 연결된 AI가 실행하며, 웹에서 시작하면 AI의 조회를 기다립니다. 통계 분석은 필요한 라이브러리와 개체 단위 데이터가 있어야 실행할 수 있습니다.

Method 상세의 이 버전의 실행 기록에서 실제 결과를 확인하세요. 등록 검사나 입력 조건 확인만으로 분석이 실행되지는 않습니다. 기존 Recipe에 저장된 Method 버전은 계속 조회할 수 있습니다.

함수와 데이터는 따로 정합니다

등록할 때는 어떻게 계산할지, 실행할 때는 어떤 데이터를 사용할지 정합니다.

시점	정하는 것	예시
Method 등록	계산 함수와 입력 조건	숫자형 결과 변수와 설명변수가 필요한 OLS
분석 실행	실제 지표, 변수, 기간	고객별 구매 금액, 광고 노출 횟수, 2월 데이터

매출이나 고객의 정의와 집계 방식은 semantic layer에 둡니다. Method는 그 정의를 사용해 가져온 데이터를 계산합니다.

AI가 분석을 요청하면

1. AI가 등록된 Method와 입력 조건을 확인합니다.
2. Semantic catalog에서 지표와 차원을 선택합니다. 의미나 기간이 모호하면 사용자에게 묻습니다.
3. Decision Layer가 입력을 검사하고, 데이터를 조회해 함수에 전달합니다.
4. 서버는 입력, 쿼리와 결과를 Run에 기록하고, AI는 결과를 읽고 설명합니다.

Web, REST와 MCP도 같은 실행 코드를 사용합니다. 노트북의 로컬 세션은 이 흐름 중 조회와 함수 실행을 확인하는 개발용 환경입니다.

예제로 살펴보기

Python 함수 연결 예제에서 순위 계산과 OLS가 어떻게 데이터를 받는지 코드와 결과로 살펴볼 수 있습니다.

함수를 서비스에 추가하는 방법은 프로젝트에 등록하기에 있습니다. 이미 등록된 Method만으로 분석할 수 있다면 새 함수를 만들지 않고 Recipe로 조합합니다.

등록 인자와 입력 옵션을 찾아보려면 Method API를 참고하세요.