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使用Amazon Sagemaker画布

2025年6月23日 17:38 33 Comments
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Amazon Sagemaker Canvas提供简化数据争吵的无代码解决方案，使所有用户都可以访问时间序列，而不管其技术背景如何。在这篇文章中，我们探讨了萨格人的画布和萨格人数据牧马人如何提供无代码数据准备技术，以使所有背景的用户能够在单个界面中自信地准备数据并构建时间序列预测模型。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
时间序列预测可帮助企业根据历史数据模式来预测未来趋势，无论是用于销售预测，库存管理还是需求预测。传统方法需要广泛了解统计方法和数据科学方法来处理原始时间序列数据。AmazonSagemaker Canvas提供了简化数据争吵的无代码解决方案，从而使所有用户都可以访问时间序列，无论其技术背景如何。在这篇文章中，我们探讨了SageMaker Canvas和SageMaker数据Wrangler如何提供无代码数据准备技术，使所有背景的用户能够在单个界面中以置信度进行准备数据和构建时间序列预测模型。解决方案概述sagemaker Data wrangler来进行数据准备，可以通过编程进行预测分析知识来修改数据。在此解决方案中，我们演示了与此过程相关的步骤。该解决方案包括以下内容：从变化源导入的数据导入的无代码算法建议，用于逐步准备的数据准备过程，用于准备和分析的数据可视化和分析界面的界面，以可视化和分析功能，数据准备数据在安全性和合规性中构成的数据准备此帖子中，我们专注于时间序列，我们将使用iSAgemaker of sagemaker.sagemaker.sagemaker.sagemaker.用于使用Amazon Sagemaker画布进行数据准备。在演练中，您可以使用此SageMaker Canvas Immersion Day Lab中的消费电子合成数据集，我们鼓励您尝试。该消费电子相关的时间序列（RTS）数据集主要包含与随着时间的推移销售交易相对应的历史价格数据。该数据集旨在补充目标时间序列（TTS）数据，以提高预测模型的预测准确性，特别是对于消费电子销售，价格变化可以显着
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