本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
分析資料集中資料的品質和數量
將資料匯入項目互動、使用者或項目資料集之後，您可以使用 Amazon Personalize 主控台分析資料。您可以透過資料見解以及欄和列統計資料，瞭解您的資料。此外，您還可以了解可以採取哪些措施來改善數據。這些動作可協助您符合 Amazon Personalize 資源需求 (例如模型訓練需求)，也可能提供改善的建議。
重要
您無法使用 Amazon Personalize 主控台分析動作互動或動作資料集中的資料。
進行任何建議的變更後，您可以再次匯入資料，並查看是否已解決任何問題或改善資料集統計資料。如需更新資料的資訊，請參閱將更多訓練資料匯入資料集。
如果您沒有看到任何見解，您的資料會符合 Amazon Personalize 資料的期望。您可以分析「網域」資料集群組或「自訂」資料集群組中的資料。
產生見解和計算統計資料時，Amazon Personalize 會考量來自非匿名使用者的所有大量資料和串流資料。除非您將匿名使用者的事件與userId. 如需詳細資訊，請參閱 記錄匿名用戶的事件。
分析資料所需的權限
如果您授予使用者完整的 Amazon 個人化存取權限，則不需要變更許可。如果您僅授與使用者在 Amazon Personalize 中執行任務所需的許可，則您的 AWS Identity and Access Management (IAM) 政策必須包含下列其他資料洞察動作。
-
個性化：CreateDataInsightsJob
-
個性化：ListDataInsightsJobs
-
個性化：DescribeDataInsightsJob
-
個性化：GetDataInsights
資料洞察
以下是您可以在 Amazon Personalize 中產生的可能資料見解。
| Insight | 動作 | 相關資料集 |
|---|---|---|
| 互動資料集只有 X 互動。模型訓練至少需要 1,000 次互動。我們建議至少 5 萬。 | 在訓練模型之前匯入 Y 個其他唯一互動記錄。 | 項目互動 |
| 互動資料集只有 X 個具有兩個以上互動的唯一使用者。模型訓練至少需要 25 個此類使用者。我們建議至少 1,000 人。 | 針對 Y 其他使用者，每筆至少匯入 2 筆互動記錄。 | 項目互動 |
| Items 資料集中 X% 的項目在互動資料集中沒有互動，因此可能不建議使用這些項目。 |
請務必匯入所有互動資料，並檢查項目與互動資料集之間的 ID 不相符。請查看下方項目和互動資料集的「資料集統計資料」，確認您已匯入預期的列數。如果您的使用案例或方案使用探索，請修改探索配置以推薦更多沒有互動資料的項目。 |
項目互動和項目 |
| 使用者資料集中 X% 的使用者在互動資料集中沒有互動。這些用戶將收到熱門項目的建議。 |
請務必匯入所有互動資料，並檢查使用者與互動資料集之間的 ID 不相符。請查看下面的使用者和互動資料集的「資料集統計資料」，確定您已匯入預期的列數。匯入任何其他互動，讓更多使用者擁有互動資料。 |
項目互動和用戶 |
| 資<Users or Items or Interactions>料集具有缺少值的 X% 資料列。這可能會對建議產生負面影響。我們建議所有必要欄位和選用欄位至少完成 70%。 |
匯入其他完整記錄，或再次匯入資料而不完整的列，或者再次匯入資料，而缺少的值取代為替代資料，例如數值欄的平均值或分類欄最常用的值。 |
任何 |
| 資料集中的下列資<datasetType>料欄未完成 70%：< ColumnName、 ColumnName... >。如果此資料包含在訓練中，可能會對建議產生負面影響。我們建議允許 Null 值的資料行至少完成 70%。 |
匯入其他完整記錄，或再次匯入資料而不完整的列，或者再次匯入資料，而缺少的值取代為替代資料，例如數值欄的平均值或分類欄最常用的值。 |
任何 |
| 以下（數字）列具有異常值：<ColumnName， ColumnName... >。異常值並不總是一個問題，但有時會對建議產生負面影響。 |
使用下面的列統計信息，檢查這些列的最小值和最大值是否符合您的期望。如果這些值非預期，請檢查這些欄中的資料是否有不正確，並檢閱資料收集和資料處理是否有問題。 |
任何 |
| 下列欄位有超過 1000 種可能的類別：< ColumnName、 ColumnName... >。如果此資料包含在訓練中，可能會對建議產生負面影響：< ColumnName、 ColumnName... >。 |
檢查您的分類資料是否存在問題，例如由於拼字變化造成的重複類別。解決任何不準確之處並再次匯入資料。 |
任何 |
| 下列文字中繼資料欄的完成率低於 85%，而且不會用於模型訓練：< ColumnName、 ColumnName... >。 |
匯入其他列或再次匯入包含這些欄的文字資料列。 |
項目 |
| 互動資料集有超過 10 個唯一的事件類型，這將導致模型訓練失敗。 |
檢查您的事件類型欄是否有不正確的問題，例如由拼字變化造成的重複事件類型。移除不必要的事件類型並重新匯入資料。 |
項目互動 |
| 互動資料集的所有記錄都具有相同的時間戳記。如果您使用 USER_STREATEGORING 方案，且所有記錄都具有相同的時間戳記，則模型訓練將會失敗。 |
檢查資料是否有時間戳記問題，並以唯一的時間戳記取代重複的時間戳記。 |
項目互動 |
檢視資料集見解和統計資
若要檢視 Amazon 個人化資料集中資料的深入解析和統計資料，請在 Amazon Personalize 主控台中導覽至您的資料集，然後選擇執行分析。
若要檢視見解和統計資料
-
在 https://console.aws.amazon.com/personalize/home
打開 Amazon Personalize 化控制台並登錄到您的帳戶。 -
在 [資料集群組] 頁面上，選擇您的資料集群組。
-
從導覽窗格的 [資料集] 下選擇 [資料分析]。
-
選擇右上角的 [執行分析]。Amazon Personalize 化開始分析您的數據。這最多可能需要 15 分鐘。如果成功，結果會顯示在此頁面上。
-
在「深入解析」中，使用下列項目篩選出現的深入解析。
-
若要尋找包含特定語言的見解，請在尋找深入分析中輸入您的條件。當您輸入文字時，清單會更新，只在深入解析或建議動作中包含具有完全相同字串的深入解析。
-
若要依資料集類型篩選見解，請將 [所有資料集] 變更為特定資料集類型。清單會更新，僅包含與此資料集相關的深入解析。
-
-
若要檢視資料集的資料集統計資料，請執行下列動作。
-
若要檢視資料集的一般詳細資料和統計資料，例如 Interact 資料集中的列數、不重複使用者和唯一項目，請展開資料集的區段。
-
若要檢視資料欄的詳細統計資料，請展開資料集段落，選擇資料欄層次統計資料，然後選擇資料欄的圓鈕。
-
-
修正資料中的任何問題，再次匯入資料，然後執行另一個分析以進行驗證。如需再次匯入資料的詳細資訊，請參閱將更多訓練資料匯入資料集。
