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 创建解析任务 启动解析任务 父主题： 应用数据集

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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 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 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： 应用数据集

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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 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 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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处理数据 入门流程 示例：图片质量变换

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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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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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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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<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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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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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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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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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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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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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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数据建模 数据分层分域 支持数据按如 ODS、DWD、DWS、ADS 等数据分层设置，支持数据按照主题、部门等进行数据域设置。为模型设计从业务和技术的角度提供分类分层框架，是数仓规划的关键基础。 图1 数据分层分域1 图2 数据分层分域2 业务实体管理 基于对企业各业务线的业务实

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