全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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特征异常平滑 概述 特征异常平滑算子用于将数据中的异常数据平滑到一定的区间，可选择采用箱线图、阈值、百分位和z-score的方法确定平滑区间。 z-score方式：计算所需要平滑的特征的均值mean和标准差std，并引入置信因子cl 平滑区间上界： 平滑区间下界： min-max

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特征工程处理数据集的计算平台。 创建人 发布服务的用户名。 创建时间 发布服务的时间。 活动时间 最新执行特征工程任务的时间。 简介 特征工程服务的简介。 查看特征工程服务详情，包括特征工程任务的列表信息。 创建特征工程任务。 删除特征工程服务。 父主题： 特征工程

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过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签的重要性对特征进行筛选，特征重要性较高的特征，提升训练的精度和效率。 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 参数

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怎样的联系，同时，华为对应的产品与方案又是什么呢？本文将一一进行对比介绍。 什么是数据库？ 数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。

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OLAP为使用多维结构为分析提供对数据的快速访问的技术，OLAP 的源数据通常存储在关系数据库的 数据仓库 中。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心

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octopus:dataWarehouse:list √ √ 获取数据仓库的数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项

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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

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什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，以及信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）进行数据分析，探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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和云上运维与优化的能力；能够胜任云解决方案架构师、云系统架构师、云迁移专家等岗位。 HCIA-Kunpeng Application Developer 培养与认证能够在鲲鹏计算平台上进行业务应用的部署与迁移，性能测试与调优，以及具备处理应用在部署过程中遇到的常见问题的工程师。 通过HCIA-Kunpeng

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特征工程描述信息。 最多不超过500个字符。 开发模式 特征工程的开发环境： Jupyterlab交互式开发 基于JupyterLab的特征工程开发环境，具有良好的实时交互性，提供通用特征工程和数据分析的图形界面操作，以及用户自定义编码能力。适用于数据科学家，以及自定义算法场景。

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hm”下方的“算法工程”，弹出的“新建”对话框。 输入“名称”，示例：code-123，单击“确定”。 “code-123”算法工程创建完成，在界面左侧的代码目录，可以看到新增的“code-123”目录及其相关的主文件、子目录等。 不同的算法工程，均会有与算法工程同名的目录，且同

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String 全局特征文件OBS路径。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 global_features Object 全局特征表4。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。

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String 全局特征文件OBS路径。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 global_features Object 全局特征表4。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 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 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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时必填。取值范围[0,1]。 待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。 [{ "feature_name": "age"

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。 查看元数据步骤 查看元数据的入口有两个，分

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修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct

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