处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图标、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 数据包类型必须是Rosbag类型。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据处理

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处理数据 入门流程 示例：图片质量变换

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处理数据 处理模拟数据步骤如下。 用户进入DISDemo函数详情页，选择“dis-test”测试事件，单击“测试”，测试函数，如图1所示。 图1 配置测试事件 函数执行成功后，部分函数日志如图2所示，全部的日志信息，可以到“日志”页签查询。 图2 函数执行结果 父主题： 使用函数处理DIS数据

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数据处理 在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面，如图1所示。 参数说明如下所示： 作业名称：自定义输入。 开发环境：选择通用编辑器。 作业位置：存储作业脚本的数据湖OB

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数据处理 数据处理支持什么类型脚本？ 运行环境如何安装Python包？ 数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 用户注销后，是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源，是否还会计费？ 父主题： 常见问题

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数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题： 管理基础工具

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呼入呼叫中心时，系统接入码为被叫号码 呼叫中心执行呼出操作时，客户的号码为被叫号码 callid 会话ID。 即呼叫中当次会话的唯一标识，与“客户接触历史 > 接触记录”的接触详情中“呼叫ID”保持一致。 mediaType 媒体类型。 1：音视频呼叫 5：多媒体文字交谈 callType

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数据选择：在AI开发过程中，采集的数据可能存在大量重复数据，重复数据对模型精度提升并没有太大作用，反而需要花费很多时间对其进行标注。使用数据选择进行数据预处理，对采集到的数据去重，根据相似度删除一些重复度比较高的数据。 数据增强：数据增强的目的是帮助用户增加数据量。 父主题： 数据分析与预览

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数据处理 数据集 数据探索 数据采样 数据清洗 数据合并 数据转换 特征选择 时序数据处理 自定义 发布算法工程服务 父主题： JupyterLab开发平台

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数据处理 卫星影像生产服务有哪些功能 KooMap服务提供哪些公共管理功能 实景三维生产服务支持哪些建模类型和任务类型

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数据处理 修改列名 数据集列合并 数据集聚合 数据集行合并 数据集行过滤 数据集连接 数据集抽样 数据集拆分 数据集行去重 执行spark sql脚本 替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表

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数据预处理 创建数据预处理作业 开发数据预处理作业 父主题： 管理数据

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数据处理 图片处理 Data+ 在线解压

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数据处理 数据导流 数据清洗 数据汇聚 父主题： 基于运维数仓的数据开发与应用

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数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题： 数据处理

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数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。

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和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种： 数据校验：通常数据采集后需要进行校验，保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性进行基本判断和验证的

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请参见权限管理。 约束与限制 请参见使用限制。 使用方式 DWR支持通过控制台、API配置数据处理的工作流和事件触发器。 支持的使用方式 参考文档 控制台 创建工作流 创建事件触发器 API 请参见《数据工坊API参考》。 前提条件 已创建工作流。 父主题： 数据处理

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