数据建模 概述 数据建模是一种分析与设计方法,用于定义分析数据需求,设计满足需求的数据结构,是反应数据需求和设计的数据说明与相关模型图的集合。大数据的数仓建模正是通过建模的方法,更好的组织、存储数据,以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。
数据总览 数据总览 支持用户快速查看并了解机构销售情况和应用活跃情况。 执行以下操作可查看数据总览: 依次选择 数据统计 > 数据总览 ,进入 数据总览 页面。 查看数据信息,支持选择查看时间,包含今日、本周和本月。具体包含: 数据统计:展示销售金额、用户在线率、全站用户访问量、应用用户访问量。 销售金额统计:支持柱状图和折线图两种展示方式。点击销售金额统计区域右上角按钮,切换展示形式。
时序数据集介绍 时序数据介绍 时序数据包含有时序特征,常规时序数据是具有一定频率的并且在连续时间范围内的每个采样点上都有一个值。
导入/导出数据指标 将鼠标悬浮在主题域右侧的「...」处,即可弹出数据指标的 导入/导出 菜单,将会根据所选标签页决定 导入/导出 的数据指标类型。 单击 导入指标 ,展示导入指标的功能弹窗。 单击 下载导入模版 ,可以下载数据指标导入的 Excel 模版,不同类型的数据指标的导入模版也不同。
表格数据集介绍 表格数据介绍 训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限。数据上传后无法修改其内容。如果在导入训练数据后需要对其进行更改,必须重新导入。
数据质量 数据汇聚到平台后,需要对数据的完整性、唯一性、有效性、准确性、一致性、及时性进行探查,清洗脏数据,以确保数据的存储和共享的质量。
数据集智能标注 使用智能标注功能可降低数据的标注成本。启动后,系统会从数据集所有图片中筛选出最关键的图片并提示需要优先标注。通常情况下,只需标注数据集30%左右的数据即可训练模型。
EasyDL结构化数据介绍 简介 Hi,您好,欢迎使用百度EasyDL结构化数据 目前EasyDL结构化数据支持训练以下模型: 表格数据预测 通过机器学习技术从表格化数据中发现潜在规律,从而创建机器学习模型,并基于机器学习模型处理新的数据,为业务应用生成预测结果 时序预测 通过机器学习技术从历史数据中发现潜在规律,从而对未来的变化趋势进行预测。
表格数据预测介绍 简介 Hi,您好,欢迎使用百度EasyDL定制化训练和服务平台。 定制表格数据预测模型,旨在帮助用户通过机器学习技术从表格化数据中发现潜在规律,从而创建机器学习模型,并基于机器学习模型处理新的数据,为业务应用生成预测结果。本文介绍 表格数据预测 模型,根据预测数据的不同,可以分为如下几种类型: 回归:目标列是连续的实数范围,或者属于某一段连续的实数区间。
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