데이터셋 한 개 추가 + 미리 보기

CSV 한 개를 데이터셋으로 등록하고, 미리 보기와 스키마 탭에서 내 데이터의 모양을 잡습니다. 전역 검색도 한 번 호출해 봅니다.

5분

데이터셋은 분석 대상이 되는 표 데이터 입니다. 한 컬렉션 안에 여러 데이터셋을 모을 수 있고, 본 레슨은 첫 한 개 를 손으로 등록합니다.

CSV 업로드로 데이터셋 만들기

레슨 2 에서 만든 컬렉션 상세 화면에서 헤더의 + 항목 추가 ▾ 를 누르고 데이터셋 만들기 를 선택합니다.

원천 선택 에서 CSV / JSON 업로드 를 고릅니다.
손에 있는 CSV 파일을 드래그·드롭. 50MB 이하 권장 (그 이상이면 ZIP 가져오기 흐름이 더 빠릅니다).
미리 보기 화면이 뜨면 컬럼명 헤더 인식 · 인코딩 (한글 데이터는 UTF-8 권장) · 구분자 (쉼표 · 탭 등) 을 확인합니다.

오른쪽 하단 만들기 를 누르면 컬렉션 안에 데이터셋이 등록됩니다.

만든 데이터셋을 클릭하면 상세 화면이 열립니다. 익혀야 할 탭은 두 개.

상위 100 행이 표로 잡힙니다. 내 데이터가 실제 어떤 모양으로 들어왔나 의 첫 답입니다. 빈 셀이 많거나 컬럼이 깨져 보이면 업로드 시 인코딩·구분자를 다시 점검합니다.

컬럼별 이름 · 타입 · 코멘트 가 잡힙니다. CSV 에서는 자동 추론된 타입 (string / integer / float / boolean / date) 이 잡히고, 잘못 추론된 것은 직접 수정할 수 있습니다.

세 가지를 한 번 확인하세요.

컬럼 이름 이 영문·snake_case 인지 — 아니어도 동작은 하지만, 다음 코스 (분석가·엔지니어) 의 코드 모드에서 다루기 편합니다.
타입 추론 이 의도와 맞는지 — 특히 price 같은 숫자 컬럼이 string 으로 잡히면 차트·집계에서 막힙니다.
날짜 컬럼 이 date 또는 timestamp 로 잡혔는지.

방금 등록한 데이터셋을 이름이 기억나지 않는 가정으로 찾아보세요. 어디서든 ⌘K (Mac) / Ctrl+K 를 눌러 전역 검색을 엽니다. 컬럼 이름의 일부 또는 태그 를 입력하면 즉시 결과가 잡힙니다.

전역 검색은 컬렉션 트리 어디 깊숙이 있든 자원을 한 번에 잡는 입구입니다. 트리를 일일이 펼쳐 찾을 필요 없습니다.

데이터셋 위에 위젯 한 개로 첫 차트를 그리고, 대시보드에 고정합니다.