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聊天准备数据
重要
对于管理员：
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聊天准备数据需要遵守
AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess政策。有关更多信息，请参阅Amazon 托管策略： AmazonSageMakerCanvasAI ServicesAccess -
聊天准备数据需要访问 Amazon Bedrock 和里面的 Anthropic Claude 模型。有关更多信息，请参阅添加模型访问权限。
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您必须在与运行模型的区域 Amazon Web Services 区域 相同的地方运行 C SageMaker anvas 数据准备。美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）和欧洲（法兰克福）提供数据准备聊天服务 Amazon Web Services 区域。
除了使用内置的转换和分析外，您还可以在对话界面中使用自然语言来探索、可视化和转换数据。在对话界面中，您可以使用自然语言查询来理解和准备数据，以构建机器学习模型。
以下是您可以使用的某些提示的示例：
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汇总我的数据
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删除列
example-column-name -
用中位数替换缺失值
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绘制价格直方图
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售出的最昂贵的物品是什么？
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售出了多少不同的物品？
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按区域对数据进行排序
使用提示转换数据时，可以查看显示数据转换方式的预览。您可以根据在预览中看到的内容选择将其添加为 Data Wrangler 流程中的步骤。
对提示的响应会生成用于转换和分析的代码。您可以修改代码以更新提示符的输出。例如，您可以修改分析代码以更改图形轴的值。
使用以下步骤开始与您的数据聊天：
与您的数据聊天
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打开 SageMaker 画布数据流。
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选择对话气泡。
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指定提示。
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（可选）如果您的查询生成了分析，请选择添加到分析以供日后参考。
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（可选）如果您使用提示转换了数据，请执行以下操作。
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选择 “预览” 以查看结果。
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（可选）修改转换中的代码并选择更新。
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（可选）如果您对变换的结果感到满意，请选择添加到步骤，将其添加到右侧导航栏的步骤面板中。
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使用自然语言准备好数据后，您可以使用转换后的数据创建模型。有关创建模型的更多信息，请参阅构建自定义模型。