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使用亚马逊准备 ML 数据 SageMaker DATA Wrangler
亚马逊 SageMaker 数据 Wrangler（Data Wrangler）是亚马逊的一项功能 SageMaker 工作室提供 end-to-end 用于导入、准备、转换、特征化和分析数据的解决方案。您可以将 Data Wrangler 数据流集成到机器学习 (ML) 工作流程中，以简化和简化数据预处理和功能工程，只需很少或不使用编码即可。您还可添加自己的 Python 脚本和转换以自定义工作流。
Data Wrangler 提供以下核心功能来帮助您分析和准备机器学习应用程序的数据。
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导入— Connect 到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 和从中导入数据，Amazon Athena（Athena）和 Amazon Redshift。
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数据流— 创建数据流以定义一系列机器学习数据准备步骤。您可以使用流程合并来自不同数据源的数据集，确定要应用于数据集的转换数量和类型，并定义可以集成到 ML 管道中的数据准备工作流程。
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转换— 使用标准清理和转换数据集变换例如字符串、矢量和数字数据格式化工具。使用文本和日期/时间嵌入以及分类编码等转换来为数据添加特色。
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分析— 在流程中任意点分析数据集中的要素。Data Wrangler 包括内置的数据可视化工具，例如散点图和直方图，以及目标泄漏分析和快速建模等数据分析工具，以了解特征相关性。
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Export— Data Wrangler 提供向其他出口选项 SageMaker 服务，包括数据 Wrangler 职位、亚马逊 SageMaker 功能商店和管道，使您能够将数据准备流程集成到机器学习工作流程中。您还可以将数据 Wrangler 流程导出为 Python 代码。
要开始使用 Data Wrangler，请参阅首先使用数据 Wrangler.
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