翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

バッチインポートを使用したイベントデータの保存

バッチインポート機能を使用すると、コンソール、API、または AWS SDK を使用して、大規模な履歴イベントデータセットを Amazon Fraud Detector にすばやく簡単にアップロードできます。バッチインポートを使用するには、すべてのイベントデータを含む CSV 形式の入力ファイルを作成し、CSV ファイルを Amazon S3 バケットにアップロードして、インポートジョブを開始します。Amazon Fraud Detector は、まずイベントタイプに基づいてデータを検証し、データセット全体を自動的にインポートします。データがインポートされると、新しいモデルのトレーニングや既存のモデルの再トレーニングに使用できるデータがインポートされます。

入力ファイルと出力ファイル

入力 CSV ファイルには、関連するイベントタイプで定義されている変数と 4 つの必須変数と一致するヘッダーが含まれている必要があります。詳細については、「ストレージ用のイベントデータの準備」を参照してください。入力データファイルの最大サイズは 20 ギガバイト (GB)、つまり約 5,000 万イベントです。イベントの数は、イベントのサイズによって異なります。インポートジョブが成功した場合、出力ファイルは空になります。インポートが失敗した場合、出力ファイルにエラーログが含まれます。

CSV ファイルの作成

Amazon Fraud Detector は、カンマ区切り値 (CSV) 形式のファイルからのみデータをインポートします。CSV ファイルの最初の行には、関連するイベントタイプで定義された変数と、EVENT_ID、EVENT_TIMESTAMP、ENTITY_ID、および ENTITY_TYPE という 4 つの必須変数と完全に一致する列ヘッダーが含まれている必要があります。必要に応じて EVENT_LABEL と LABEL_TIMESTAMP を含めることもできます (EVENT_LABEL が含まれている場合は LABEL_TIMESTAMP が必要です)。

必須変数の定義

必須変数はイベントのメタデータと見なされ、大文字で指定する必要があります。イベントメタデータは、モデルトレーニングに自動的に含まれます。次の表に、必須変数、各変数の説明、および変数に必要な形式を示します。

バッチインポートのために CSV ファイルを Amazon S3 にアップロードする

データで CSV ファイルを作成したら、このファイルを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにアップロードします。

Amazon Fraud Detector コンソールでイベントデータをBatch インポートする

CreateBatchImportJob API または AWS SDK を使用して、Amazon Fraud Detector コンソールで多数のイベントデータセットを簡単にインポートできます。先に進む前に、データセットを CSV ファイルとして準備する手順に従ってください。CSV ファイルも Amazon S3 バケットにアップロードしていることを確認します。

Amazon Fraud Detector コンソールの使用

データセットの検証とインポートジョブの進行状況を監視する

Amazon Fraud Detector コンソールを使用してバッチインポートジョブを実行する場合、デフォルトでは、Amazon Fraud Detector はインポート前にデータセットを検証します。Amazon Fraud Detector コンソールの新規イベントインポートページで、検証ジョブとインポートジョブの進行状況とステータスを監視できます。ページの上部にあるバナーには、検証結果とインポートジョブのステータスについての簡単な説明が表示されます。検証結果とインポートジョブのステータスによっては、データセットの検証とインポートが成功するようにアクションを実行する必要がある場合があります。

次の表は、検証およびインポート操作の結果に応じて実行する必要があるアクションの詳細を示しています。

スマートデータ検証レポート

スマートデータ検証は、検証が完了した後に検証レポートを作成します。検証レポートには、SDV がデータセットで特定したすべての問題の詳細と、最も影響の大きい問題を解決するための推奨アクションが記載されています。検証レポートを使用して、問題の内容、データセット内の問題の場所、問題の重大度、および修正方法を判断できます。検証レポートは検証が正常に完了しても作成されます。この場合は、レポートを表示してリストされている問題があるかどうかを確認し、問題がある場合は修正するかどうかを決定できます。

検証レポートへのアクセス

検証が完了した後は、次のいずれかのオプションを使用していつでも検証レポートにアクセスできます。

検証レポートを使用する

インポートジョブの検証レポートページには、このインポートジョブの詳細、重大なエラーが見つかった場合はそのリスト、データセット内の特定のイベント（行）が見つかった場合の警告のリスト、および無効な値や各変数の欠損値などの情報を含むデータセットの簡単な概要が表示されます。

AWS SDK for Python (Boto3) を使用したバッチインポートイベントデータ

次の例は、CreateBatchImportJob API のサンプルリクエストを示しています。バッチインポートジョブには、JobID、InputPath、OutputPath、eventTypeNameおよびが含まれている必要がありますiamRoleArn。ジョブが CREATE_FAILED 状態でない限り、JobID に過去のジョブの同じ ID を含めることはできません。inputPath と outputPath は有効な S3 パスでなければなりません。OutputPath でファイル名の指定をオプトアウトできますが、有効な S3 バケットの場所を指定する必要があります。 eventTypeName iamRoleArn とは必ず存在しなければなりません。IAM ロールは、Amazon S3 バケットを入力するための読み取り権限と、Amazon S3 バケットを出力するための書き込み権限を付与する必要があります。

import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')

fraudDetector.create_batch_import_job (
jobId = 'sample_batch_import',
inputPath = 's3://bucket_name/input_file_name.csv',
outputPath = 's3://bucket_name/',
eventTypeName = 'sample_registration',
iamRoleArn: 'arn:aws:iam::************:role/service-role/AmazonFraudDetector-DataAccessRole-*************'
)                     
                

バッチインポートジョブのキャンセル

進行中のバッチインポートジョブは、CancelBatchImportJob API または AWS SDK を使用して、Amazon Fraud Detector コンソールで、いつでもキャンセルできます。

AWS SDK for Python (Boto3) を使用したバッチインポートジョブのキャンセル

次の例は、CancelBatchImportJob API のサンプルリクエストを示しています。インポートのキャンセルジョブには、進行中のバッチインポートジョブのジョブ ID を含める必要があります。

import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')
fraudDetector.cancel_batch_import_job (
    jobId = 'sample_batch'
)