Publicado: Nov 7, 2022
O Amazon SageMaker Canvas anuncia suporte para matrizes de correlação para análise avançada de dados, expandindo assim os recursos para obter insights de seus dados antes de criar modelos de ML. O SageMaker Canvas é uma interface visual de apontar e clicar que permite que os analistas de negócios gerem suas próprias previsões precisas de ML, sem precisar ter experiência de machine learning e sem ter que escrever nenhuma linha de código.
O SageMaker Canvas fornece recursos para analisar e explorar seus dados, como a capacidade de imputar valores ausentes e valores discrepantes com valores padrão ou personalizados, usando funções matemáticas e operadores para definir e criar novos recursos e exploração visual de dados por meio de gráficos de caixa, gráficos de barras, e gráficos de dispersão. A partir de hoje, o SageMaker Canvas oferece suporte a matrizes de correlação, permitindo resumir um conjunto de dados em uma matriz que mostra as correlações entre dois ou mais valores e como eles se relacionam. Isso ajuda você a identificar e visualizar padrões em um determinado conjunto de dados para análise avançada.
Agora você pode gerar matrizes de correlação para variáveis numéricas, categóricas e uma combinação de ambas as variáveis. Os conjuntos de dados podem ser analisados usando as correlações de Pearson ou Spearman para valores numéricos ou usando informações mútuas para valores categóricos, oferecendo opções e flexibilidade. A saída dessas matrizes pode ser usada para imputar dados ausentes, atribuir pesos a valores para entender a variação e outras análises avançadas. As matrizes de correlação são aplicáveis a muitos casos de uso, como analisar a variação de preços com base na oferta e demanda, prever a quantidade de chuva com base nos padrões climáticos e entender a propensão a comprar com base em novos recursos de um produto ou serviço.
A análise avançada de dados usando matrizes de correlação agora está disponível em todas as regiões da AWS nas quais o SageMaker Canvas é oferecido. Para saber mais sobre o SageMaker Canvas e começar a usá-lo, consulte a página de produto e a página de perguntas frequentes.