中软国际数据治理专业服务解决方案实践

数据控制与数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制，可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享：关闭分享后，项目内数据不允许分享给其他项目，包括拷贝、引用两种方式。 下载：关闭下载后，项目内数据不允许下载至本地。

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查看。 设置不当的风险与影响：无 dcf_data_path 参数说明：DCF数据路径，安装阶段由OM配置，安装后不允许修改。 参数类型：字符串 参数单位：无 取值范围：合法目录路径。 默认值：DN数据目录下的dcf_data目录。 设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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数据提取作业（数据集） 作业输入输出规范 示例代码 构建镜像 父主题： 算子示例

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查询数据集监控数据 功能介绍 查询数据集在指定时间范围内的监控数据。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/dat

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数据源元数据获取 获取数据库列表 获取schemas 获取数据源中的表 获取数据源中表的字段 父主题： 管理中心API

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数据探索 什么是数据探索？ 什么样的用户可以使用数据探索？ 为什么别人可以看到HDFS数据源，我却看不到？ 为什么在HIVE数据源中，我只能看到少量的表，有的表也只能看到部分字段？ 数据探索支持跨不同数据源关联数据么？ 什么是异步任务？什么场景下会触发异步任务？ 什么是模板？什么时候使用模板？

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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数据合并 数据连接 数据连接是将特征列维度不完全相同的数据集连接成一份数据。数据集特征不完全相同的原因，比如现网中不同 系统采集的数据。其原理与“数据集”界面的数据连接原理相同，具体请参见数据连接。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据合并 > 数据连接”，界面新增“数据连接”内容。

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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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