聊天以進行資料準備

重要

對於管理員：

• 聊天資料準備需要相關AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess政策。如需更多資訊，請參閱AWS 受管政策： AmazonSageMakerCanvas人工智慧 ServicesAccess

• 聊天資料準備需要存取 Amazon 基岩和其中的人工克勞德模型。如需詳細資訊，請參閱新增模型存取權限。

• 您必須在執行模型的區域中執行 SageMaker Canvas 資料準備。 AWS 區域 在美國東部 (維吉尼亞北部)、美國西部 (奧勒岡) 和歐洲 (法蘭克福) 提供資料準備對談功能 AWS 區域。

除了使用內建的轉換和分析之外，您還可以使用自然語言在交談式介面中探索、視覺化和轉換資料。在交談式介面中，您可以使用自然語言查詢來瞭解和準備資料，以建置機器學習模型。

以下是您可以使用的一些提示的範例：

• 總結我的數據

• 拖放資料欄 example-column-name

• 以中值取代缺少的值

• 繪製價格直方圖

• 賣出的最昂貴的商品是什麼？

• 賣出了多少個不同的物品？

• 按地區排序數據

當您使用提示轉換資料時，您可以檢視顯示資料如何轉換的預覽。您可以根據您在預覽中看到的內容，選擇將其新增為資料牧馬人流程中的步驟。

對提示的回應會產生用於轉換和分析的程式碼。您可以修改程式碼，從提示更新輸出。例如，您可以修改分析的程式碼，以變更圖表軸的值。

使用下列程序開始與您的資料聊天：

與您的資料聊天

1. 開啟 SageMaker 畫布資料流程。

2. 選擇對話泡泡。

   

3. 指定提示。

4. (選擇性) 如果您的查詢已產生分析，請選擇「新增」(Add) 以進行分析以供日後參考。

   

5. (選擇性) 如果您已使用提示轉換資料，請執行下列動作。

   1. 選擇「預覽」以檢視結果。

   2. (選擇性) 修改轉換中的程式碼，然後選擇「更新」。

   3. (選擇性) 如果您對轉換的結果感到滿意，請選擇「新增至步驟」，將其新增至右側導覽的步驟面板。

   

使用自然語言準備好資料之後，您可以使用轉換後的資料建立模型。如需建立模型的詳細資訊，請參閱「建置您的自訂模型」。