数据导入导出 OBS外表与GDS外表支持的数据格式有什么区别？ OBS外表导入数据时如果OBS数据有更新如何做增量更新导入？ 数据如何存储到 数据仓库 服务？ 数据仓库可以存储多少业务数据？ 如何使用\copy导入导出？ 如何实现不同编码库之间数据容错导入 是否支持跨Region进行OBS导入或导出数据？

查看更多 →

数据仓库使用哪些安全防护？ 数据仓库服务使用IAM和虚拟私有云来控制用户、集群的网络安全隔离。用户对集群的访问则采用了SSL安全连接和安全算法套件，支持双向数字证书认证。 同时在每个集群中对节点的操作系统进行安全加固，仅允许合法地访问操作系统文件，提高数据安全性。 父主题： 通用问题

查看更多 →

特征选择 删除列 删除特征列的场景有很多，例如：两个特征呈线性变化关系，为减少模型训练的开销，删除其中一个特征列。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 特征选择 > 删除列”，界面新增“删除列”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明

查看更多 →

数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题： 预置算子说明

查看更多 →

检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 配置“变换特征数”，保留指定“变换特征数”的特征列。 单击“确定”，执行信息熵。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“信息熵”节点。 新增特征 新增特征支持用户基于已有的特征列，按照样本数据行的维度，通过求和、求均值，构造出新的特征列。例如，两个特征列ID1（2

查看更多 →

度分布图。运行结果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测的KPI对象的数量，如设备或端口的数目。 样本数 训练数据总的样本数。 采样率 采样频率，单位为秒。60的含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样的时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期的特性，给出评估的值。

查看更多 →

呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题： 附录

查看更多 →

筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练

查看更多 →

特征转换 概述 将对应列的数据乘以相应的权重得到新的列，只支持数字列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

查看更多 →

对待注入水印的源数据有什么要求？ 由于注入水印的原理是将水印原子信息嵌入到不同特征的数据中去，因此源数据特征越多，越能嵌入完整的水印信息、提高提取成功率，并且即使缺失部分数据也不影响水印提取。所以对需要注入水印的数据有如下要求： 待注入水印的源数据需要大于等于1000行。 小于1

查看更多 →

特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

查看更多 →

用户自定义。行为类型来源于通用格式数据源中“behavior”字段中“actiontype”的值。单击“”，增加正反馈行为类型。您可以通过和来自定义权重。 负反馈行为类型 用户自定义。行为类型来源于通用格式数据源中“behavior”字段中“actiontype”的值。单击“”，

查看更多 →

RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

查看更多 →

inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数 子参数 参数说明 output output_cnt_table 指向一个pyspark的DataFrame类型对象，该对象中包含各个特征及其取值的统计信息 output output_value_table

查看更多 →

1.5 （将数据由小到大排序，处于中间的为中位数，即50%分位数，在75%位置的即为75%分位数或四分之三分位数——Q3，在25%位置的即为25%分位数或四分之一分位数——Q1） AVF异常检测(Attribute Value Frequency) AVF算法全称Attribute

查看更多 →

数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

查看更多 →

数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

查看更多 →

数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

查看更多 →

特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

查看更多 →

特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

查看更多 →

特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

查看更多 →