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数据科学家和机器学习工程师可以利用 Mona 的提取、转换和加载 (ETL) 功能来创建上下文类（数据表描述）、模式、字段和表，以跟踪从原始数据中得出的新指标。Mona 使用一系列指标构建函数（例如数学和逻辑运算符）来利用转换中使用的数据，而不会丢失其在源系统中的上下文。模型输出（例如分类结果、情绪得分和置信区间）可以作为模型性能的领先指标进行跟踪，而不仅仅是精确度和召回率，从而在业务 KPI 受到负面影响之前主动检测异常行为。
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