发布于: Oct 6, 2021
Amazon SageMaker Data Wrangler 可将汇总和准备机器学习（ML）数据所需的时间从数周缩短至几分钟。借助 SageMaker Data Wrangler，您可以简化数据准备和特征工程的过程，并完成数据准备工作流程的每个步骤，包括通过单个可视界面进行数据选择、清理、探查和可视化。
即日起，您可以使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 的新功能，帮助您更轻松、更快地为机器学习（ML）准备数据，包括新的时间序列转换系列功能和两个新的时间序列可视化功能，从您的时间序列数据中快速生成洞察。新的时间序列转换功能支持缺失值插补、时间序列特征化（例如，傅里叶系数、自相关统计数据、熵等）、重采样操作符以将数据集降采样或升采样为统一频率、时滞功能和滚动窗口函数。新的转换功能还支持更常用的操作，如分组、统一长度、展平和导出向量值列。
此外，您现在可以在 Amazon SageMaker Data Wrangler 中通过新的时间序列可视化功能将数据的季节性和趋势可视化，并识别异常。例如，通过季节性和趋势可视化功能，您可以将季节性影响从销售数据的趋势中分离出来。此外，通过异常值检测可视化功能，您可以识别客户购买数据集中的异常值，以检测客户购买行为的变化。