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在 Amazon 上使用机器学习见解的数据集要求 QuickSight
要开始使用 Amazon 的机器学习功能 QuickSight，您需要连接或导入数据。您可以使用现有的 Amazon QuickSight 数据集或创建新数据集。您可以直接查询与 SQL 兼容的源，或将数据摄取到 SPICE 中。
数据必须具有以下属性：
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至少一个指标（例如，销售额、订单数、发货单位数、注册量等）。
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至少一个类别维度（例如，产品类别、通道、分段、行业等）。将忽略具有 NULL 值的类别。
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异常检测至少需要 15 个数据点才能进行训练。例如，如果您的数据粒度是每日，则需要至少 15 天的数据。如果粒度是每月，您至少需要 15 个月的数据。
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数据越多，预测效果越好。确保您的数据集具有足够的历史数据，以实现最佳结果。例如，如果您的数据粒度是每日，则需要至少 38 天的数据。如果粒度是每月，您至少需要 43 个月的数据。下面是每种时间粒度的要求：
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年：32 个数据点
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季度：35 个数据点
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月：43 个数据点
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周：35 个数据点
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日：38 个数据点
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小时：39 个数据点
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分钟：46 个数据点
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秒：46 个数据点
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如果您要分析异常或预测，则还需要至少一个日期维度。
如果您没有数据集来开始，可以下载此示例数据集：ML Insights 示例数据集 VI。在数据集就绪后，通过该数据集创建新分析。