使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 准备机器学习数据
Amazon SageMaker Data Wrangler (Data Wrangler) 是 Amazon SageMaker Studio 的一项功能，可提供端到端解决方案，以导入、准备、转换、特征化和分析数据。您可以将 Data Wrangler 数据准备流集成到机器学习 (ML) 工作流中，以简化和精简数据预处理和特征工程，只需少量甚至无需编码。您还可以添加自己的 Python 脚本和转换，以自定义工作流。
Data Wrangler 可提供以下核心功能，帮助您分析和准备用于机器学习应用程序的数据。
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导入 – 连接到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Athena (Athena)、Amazon Redshift、Snowflake 和 Databricks，并从中导入数据。
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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，并定义可集成到机器学习管线中的数据准备工作流。
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转换 – 使用标准转换（如字符串、矢量和数字数据格式化工具）清理和转换数据集。使用转换（如文本和日期/时间嵌入以及分类编码）特征化数据。
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生成数据见解 – 使用 Data Wrangler 数据见解和质量报告，自动验证数据质量并检测数据中的异常。
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分析 – 在流中的任意点分析数据集中的特征。Data Wrangler 包括内置的数据可视化工具，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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导出 – 将数据准备工作流导出至其他位置。以下是一些示例位置：
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Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶
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Amazon SageMaker 建模管线 – 使用 SageMaker Pipelines 自动执行模型部署。您可以将转换后的数据直接导出至管线。
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Amazon SageMaker Feature Store – 将特征及其数据存储在中央存放区。
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Python 脚本 – 将数据及其转换存储在 Python 脚本中，用于您的自定义工作流。
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要开始使用 Data Wrangler，请参阅开始使用 Data Wrangler。
重要
Data Wrangler 不再支持 Jupyter Lab 版本 1 (JL1)。要访问最新功能和更新，请更新为 Jupyter Lab 版本 3。有关升级的更多信息，请参阅从控制台查看和更新应用程序的 JupyterLab 版本。
重要
本指南中的信息和过程使用最新版本的 Amazon SageMaker Studio。有关将 Studio 更新为最新版本的信息，请参阅 Amazon SageMaker Studio UI 概述。
必须使用 Studio 版本 1.3.0 或更高版本。可使用以下过程打开 Amazon SageMaker Studio，查看您所运行的版本。
要打开 Studio 并检查其版本，请参阅以下过程。
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按照先决条件中的步骤，通过 Amazon SageMaker Studio 访问 Data Wrangler。
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在您希望用于启动 Studio 的用户旁，选择启动应用程序。
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选择 Studio。
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Studio 加载后，依次选择文件、新建和终端。
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启动 Studio 后，依次选择文件、新建和终端。
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输入
cat /opt/conda/share/jupyter/lab/staging/yarn.lock | grep -A 1 "@amzn/sagemaker-ui-data-prep-plugin@"，打印 Studio 实例的版本。必须具有 Studio 版本 1.3.0，才能使用 Snowflake。
您可以从 Amazon Web Services Management Console内部更新 Amazon SageMaker Studio。有关更新 Studio 的详细信息，请参阅 Amazon SageMaker Studio UI 概述。