Studio hợp nhất của Amazon SageMaker hiện hỗ trợ phân tích đặc tính dữ liệu và phát hiện bất thường
Studio hợp nhất của Amazon SageMaker hiện hỗ trợ phân tích đặc tính dữ liệu và phát hiện bất thường, được hỗ trợ bởi Chất lượng dữ liệu AWS Glue. Người quản lý dữ liệu, kỹ sư và nhà phân tích có thể tạo hồ sơ thống kê về dữ liệu của họ để hiểu cấu trúc và tính đầy đủ của dữ liệu, đồng thời theo dõi các thống kê này thay đổi như thế nào theo thời gian. Phát hiện bất thường giúp xác định thời điểm các điểm dữ liệu sai lệch so với các mẫu lịch sử mà không yêu cầu ngưỡng xác định trước hoặc quy tắc tùy chỉnh. Các khả năng này có sẵn cho cả dữ liệu đang được lưu trữ trong bảng danh mục và dữ liệu đang được truyền trong các công việc ETL trực quan.
Với lần ra mắt này, tab Hồ sơ dữ liệu chuyên dụng trên các bảng danh mục cung cấp phân tích đặc tính theo nhu cầu và theo lịch trình để tính toán thống kê cấp tập dữ liệu và cấp cột. Khi lịch sử hồ sơ tích lũy, khả năng phát hiện bất thường sẽ xây dựng cơ sở về hành vi dự kiến và gắn cờ các điểm dữ liệu nằm ngoài phạm vi dự đoán. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn có thể không nhận thức được các ngưỡng cụ thể hoặc khi các giá trị dự kiến thay đổi theo thời gian và các quy tắc cố định có thể trở nên lỗi thời. Đối với dữ liệu đang được truyền, thống kê phân tích đặc tính và phát hiện bất thường tương tự có sẵn trên trang kết quả của bất kỳ công việc ETL trực quan nào có biến đổi Đánh giá chất lượng dữ liệu.
Tính năng này được cung cấp ở tất cả các khu vực AWS có hỗ trợ Studio hợp nhất của Amazon SageMaker. Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập tài liệu về Studio hợp nhất của Amazon SageMaker.