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# Silver 변환 규칙 도출

## Part J: EDA → Silver 변환 규칙 도출

EDA에서 찾은 문제를 다음 모듈의 **정제 규칙**으로 정리합니다. 이 표가 [03. 파이프라인](03-transformation-pipeline)의 입력이 됩니다.

```
지금까지의 EDA 결과를 종합해서, Bronze → Silver 변환 규칙을 표로 정리해줘.
컬럼: 대상 테이블 | 발견한 이슈 | 처리 방법(제거/보정/플래그/격리) | 근거
```

### 예상 정리 결과 (참고)

| 대상 테이블 | 발견한 이슈 | 처리 방법 | 근거 |
| - | - | - | - |
| production\_events | (serial, timestamp) 중복 | 최신 1건만 유지(DEDUP) | 택트타임·처리량 과집계 방지 |
| production\_events | OUT \< IN 시간 역전 | 해당 쌍 제거 | 음수 체류시간 방지 |
| active\_alignment | mtf\_center\_pct > 100 | 클리핑 또는 NULL 처리 | 물리적으로 불가능한 값 |
| equipment\_sensor\_logs | temperature\_c > 200 | 이상치 NULL/필터 | 센서 스파이크 |
| smt\_placement\_logs | offset 단위 혼입(mm/um) | 단위 표준화(µm) | 부호/스케일 왜곡 |
| final\_image\_test | snr\_db NULL(구형 테스터) | 결측 플래그 + 분석 시 제외 | 평균 왜곡 방지 |
| dispensing\_process | LENS\_BOND인데 uv\_dose\_mj NULL | 잠재 불량 플래그로 격리 | 경화 부족 추적 |
| aoi\_inspection | defect\_flag=false인데 defect\_type 존재 | 규칙 위반 격리(quarantine) | 불량 통계 왜곡 |
| 전 테이블 | 마스터에 없는 equipment\_id/material\_lot\_id | quarantine 스키마로 분리 | 조인 손실·집계 오류 방지 |

***

## 핵심 포인트 정리

| 배운 것 | Databricks 기능 | 비즈니스 가치 |
| - | - | - |
| 규모·스키마 프로파일링 | DataFrame `summary`, `describe` | 데이터 신뢰성 첫 점검 |
| 분포·이상 시각화 | 노트북 시각화, Data Profile | 수율·MTF 현황을 한눈에 |
| 품질 스코어카드 | SQL 집계, Window 함수 | 정제 전 문제의 규모 파악 |
| 상관·인사이트 발견 | 조인·상관 분석 | 자재/설비/환경 개선 포인트 도출 |
| 정제 규칙 도출 | — | 다음 파이프라인 설계의 근거 |

***

## 다음 단계

* **[03. 데이터 변환 파이프라인 (Job & SDP)](03-transformation-pipeline)** — EDA에서 도출한 규칙으로 Bronze→Silver→Gold를 선언적으로 자동화하고, Expectations로 품질을 강제합니다.


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