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# 변수

> 인과 그래프의 노드 — 측정하는 것들.

모든 인과 그래프는 **엣지** 로 연결된 **변수** 세트입니다. 변수는 도메인의 측정 가능한 수량.

## 변수 타입

* **Continuous** — 실수값 (온도, 가격, 지연).
* **Discrete** — 유한 카테고리 세트 (부서, 상태, 티어).
* **Binary** — true/false (이탈, 승인, 플래그).
* **Count** — 음이 아닌 정수 (방문, 재시도, 근무 인원).

Nora 는 타입별 합리적 기본 통계 처리를 선택하지만 오버라이드 가능.

## 변수 만들기

그래프 캔버스에서:

* **+ Variable** 클릭 후 채움:
  * **Name** — 참조할 방법 (`blood_pressure_systolic`, `refund_processed`).
  * **Display label** — 노드에 표시될 사람 읽기 버전.
  * **Type** — continuous / discrete / binary / count.
  * **Unit** — continuous 용 (`mmHg`, `USD`, `ms`).
  * **Description** — 한 줄. 툴팁에 표시되고 추출에 사용.
  * **Values** — discrete 의 경우 허용 카테고리.

## 모델링 조언

* **측정 가능한 변수 선호.** "고객 만족" 은 너무 모호; "NPS 점수" 나 "해결까지 일수" 는 측정 가능.
* **개념당 변수 하나.** "온도" 와 "압력" 을 한 노드에 병합하지 마세요.
* **측정 방향으로 변수 이름.** `no_refund` 가 아니라 `refund_rate`. 긍정 프레이밍이 추론 시 이중부정 회피.
* **복합 변수 분할.** "비용" 은 `labor_cost`, `materials_cost` 등으로 분할 — 하류 엣지가 더 명확.

## 속성

모든 변수는 메타데이터 가질 수 있음:

* **Range** — continuous 의 예상 최소/최대.
* **Reference values** — 정상, 경고, 심각.
* **Source** — 변수가 측정·추정된 곳 (문서·데이터셋 링크).
* **Confidence** — 모델에서 이 변수의 역할에 대한 확신.

메타데이터는 분석과 검증에서 표면화 (예: "Agent 가 X = 200 이라 주장했지만 X 의 범위는 0-50").

## 그룹화

관련 변수를 **클러스터** 로 그룹화 (시각 전용 — 인과 의미에 영향 없음):

* 변수를 그룹으로 드래그.
* 그룹에 이름과 색 부여.
* 접기로 세부 숨김; 펴기로 개별 작업.

큰 그래프에 좋음 — 50+ 변수가 서브시스템별 그룹화되면 탐색 가능해짐.

## 이름 변경

변수 이름 변경은 모든 엣지·붙은 문서·저장된 분석을 업데이트. 오래된 참조 없음.

## 삭제

변수 삭제는 모든 들어오는·나가는 엣지 제거. Nora 가 경고하고 캐스케이드 표시. 삭제된 변수는 그래프 이력에서 30일 안에 복원 가능.

## 벌크 임포트

CSV 에서 변수 임포트:

```csv theme={null}
name,type,unit,description
temperature,continuous,celsius,센서 A 의 주변 온도
status,discrete,,파이프라인 상태 (ok/warn/err)
```

그 다음 추출로 그들 사이 엣지 제안 ([문서에서 추출](/ko/build/causal-graph/extraction) 참고).