카테고리 수준에서 데이터 탐색기 대시보드를 생성해 달라는 요청이 있습니다. 특정 핵심 지표가 포함되어야 하며, 이 대시보드는 자동화를 통해 매달 카테고리 담당자에게 전달되어야 합니다. 이를 통해 담당자들이 성과 현황을 파악하고 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 하기 위함입니다.
감정 분석 - 카테고리 수준에서의 감정 분석이 요청되었습니다. classification_results 테이블을 확인하여 조인 방법을 파악하고자 했으나, 열이 제한되어 있고 target_id라는 열 하나만 존재합니다. 이 열이 무엇을 가리키는지는 알 수 없으며, AI 관련 테이블에서만 확인됩니다.
지원 부탁드립니다.
이것은 target_type 열에 따라 달라지는 것 같습니다. 예를 들어, target_type이 'post’인 경우 target_id는 post_id가 됩니다.
감사합니다, 많이 도움이 됩니다.
확인 차 여쭤보는데, target_type가 'post’라면 classification_results.target_id를 posts.id와 조인해야 하는 거죠?
그리고 target_type가 ‘comment’ 같은 다른 값이라면, 대신 comments 테이블과 조인하는 거죠? 타입에 따라 올바른 테이블과 조인하고 있는지 확인하고 싶습니다.
댓글이 AI 감정 분석으로 처리되는지 확실하지 않습니다. 
데이터에서 이 target_type을 확인하고 계신 건가요?
현재는 게시물(post)만 해당될 수 있지만, 향후 다른 엔티티로 확장할 수 있도록 형식이 설계되어 있을 것 같습니다. 다만 제 데이터셋은 제한적이므로, 이 쿼리를 실행해서 어떤 유형들이 있는지 확인해 주시면 매우 도움이 될 것입니다:
SELECT target_type
FROM classification_results
GROUP BY 1
target_type로 보이는 것은 post뿐입니다. post가 자체적으로 여러 유형을 포함하고 있다고 생각하는 것이 맞을까요? 예를 들어, 하나의 주제(topic)에는 총 10개의 게시글(post)이 있을 수 있습니다. 그렇다면 이 경우 감성 분석(sentiment analysis)은 주제당 각 게시글에 대해 10번씩, 즉 총 10번 적용되는 것을 의미합니까? 즉, 주제별 카테고리별 감성 점수를 보여주는 대시보드를 만들라는 요청이 있다면, 다음 단계로 해당 주제의 게시글 중 감성 분석이 실제로 적용된 게시글의 수를 파악한 후 평균을 내야 한다는 뜻입니까?
감정 분석은 게시물 단위로 적용되므로, 각 게시물은 classification_results 테이블에 자체 레코드를 하나씩 가집니다. 또한 각 게시물은 적용된 모델마다 별도의 레코드를 가지므로, 관심 있는 모델의 결과를 확인하려면 해당 모델에 대한 결과를 필터링해야 합니다.
어떤 결과에 관심이 있는지에 따라 달라질 수 있습니다. 긍정/부정 감정은 해당 개념에 더 잘 부합할 수 있습니다. 반면, 감정(emotion) 관련 데이터는 주제별로 별도의 열로 배치하는 것이 더 적합할 수 있습니다.
기존 대시보드에서 몇 가지 아이디어를 얻을 수 있습니다:
전체 감정 코드가 작동하지 않습니다. 결과가 전혀 나오지 않는데, 프론트엔드의 감성 분석은 사용자들에게 정상적으로 표시됩니다.
음. 방금 테스트해 봤는데 제 환경에서는 잘 동작합니다.
조금 기본적인 질문이긴 한데, 확인 차 날짜 범위 매개변수를 기본값보다 더 최근의 값으로 조정해 보셨나요?