中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    数据分析师资格证书 更多内容
  • 数据采样

    数据采样 如果数据量太大,造成特征操作等待的时间长,用户可以通过采样功能减少特征处理的数据量,提升特征处理的速度。 数据采样提供如下两种方式,请根据实际情况进行选择: 随机采样:按照比例进行样本数据的随机采样。 分层采样:如果一个特征或多个特征组合样本值的类型多样,为保证采样数据

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  • 数据解析

    数据解析 创建解析任务 启动解析任务 父主题: 应用数据

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  • 数据准备

    数据准备 数据服务的优势是什么 私有模板和公共模板的区别是什么 父主题: 常见问题

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  • 数据过滤

    数据过滤 算子简介 名称:数据过滤 功能说明:根据设置的条件过滤数据,满足条件的数据则输出,不满足条件的数据将被丢弃。 约束:下游不允许对接数据源及产品过滤算子。 算子配置 基础配置项 算子名称: 配置项英文名:name 说明:算子名称,对算子进行个性化的命名,以辅助增加可读性。

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  • 数据准备

    数据准备 数据集中的数据导入特征工程后,可能存在空值、冗余、数据不足等情况,或者用户需要将多次导入的数据集实例进行数据联合。以上情况,都可以在数据准备中进行操作。当前数据准备包含的功能有:数据修复、数据过滤、数据联合、数据连接、数据去噪。 数据修复 用户可以在数据修复中对单列进行

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  • 数据探索

    数据探索 本章节以“NormalDistribution.csv”(正态分布图的展示)为例,介绍数据探索的基本操作方法。 创建查询 配置查询条件 查看查询结果 父主题: 应用数据

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  • 数据探索

    数据探索 管理任务 管理模板 父主题: 管理基础工具

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  • 数据接入

    数据接入 角色访问权限 管理软件包 管理采集机(运维) 管理采集机(用户) 管理采集任务 管理本地上传任务 数据源配置参考 安装采集Agent 父主题: 管理数据上云

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  • 数据计算

    数据计算 算子简介 名称:数据计算 功能说明:按照表达式进行数值计算,计算的结果赋值给某个属性。举例:原消息中有温度属性,其数值是以摄氏度数值表示,可以通过本算子设置计算公式,将摄氏温度计算转换成华氏度读数再赋予给原来的温度属性,或者可以选择将计算转换后的数值赋予一个新属性。 约

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  • 预置数据

    预置数据 针对在轻应用构建平台构建的模板,支持预置初始数据,事件流内的所有事件模板均可使用。 使用说明 个人事件列表中的事件流模板,当前用户支持预置数据。 主题事件列表中的事件流模板,创建人和管理员支持预置数据。 新增预置数据 新增一条初始数据,如果数据表内有多条预置数据记录,系统默认选中最新一条。

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  • 处理数据

    处理数据 入门流程 示例:图片质量变换

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  • 加密数据

    创建加密数据 加密数据以键值对形式存储,其中值需要填写两次。每个加密数据集可以添加多条加密数据。 单击“创建”。 创建后可以查看数据,但出于数据隐私保护,暂不支持查看明文数据。且您可以编辑或删除加密数据。 图2 加密数据 绑定加密数据到边缘节点 您可以在多处绑定加密数据到边缘节点

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  • 选择数据

    新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。

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  • 准备数据

    为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example

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  • 准备数据

    为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example

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  • 准备数据

    <r>50<r> 上传数据至OBS 使用 ModelArts Pro 进行应用开发时,您需要将数据上传至OBS桶中。 首先需要获取访问OBS权限,在未进行委托授权之前,无法使用此功能。您需要提前获得OBS授权,详情请见配置访问权限。 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹,且数据存储的OBS桶与ModelArts

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  • 选择数据

    开发版本列表 新建数据集 在“数据选择”页面,单击“新建数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集状态

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  • 准备数据

    以换行符作为分隔符,每行数据代表一个样本数据,单个样本不能有分行显示,不支持换行。 基于已设计好的实体标签准备文本数据。每个实体标签需要准备20个及以上数据,为了训练出效果较好的模型,建议每个实体标签准备100个以上的数据。 本工作流只支持上传未标注数据,将待标注的内容放在一个文本文件内。

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  • 选择数据

    开发版本列表 新建数据集 在“数据选择”页面,单击“新建数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集状态

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  • 选择数据

    新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。

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  • 准备数据

    场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example

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