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# Chat per la preparazione dei dati
<a name="canvas-chat-for-data-prep"></a>

**Importante**  
Per gli amministratori:  
La chat per la preparazione dei dati richiede la policy `AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess`. Per ulteriori informazioni, consulta [AWS politica gestita: accesso AmazonSageMakerCanvas AIServices](security-iam-awsmanpol-canvas.md#security-iam-awsmanpol-AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess)
La chat per la preparazione dei dati richiede l’accesso ad Amazon Bedrock e al modello **Anthropic Claude** al suo interno. Per ulteriori informazioni, consulta [Aggiungi accesso a modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-access.html#add-model-access).
Devi eseguire la preparazione dei dati di SageMaker Canvas nella stessa regione in cui Regione AWS esegui il modello. La chat per la preparazione dei dati è disponibile negli Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), negli Stati Uniti occidentali (Oregon) e in Europa (Francoforte). Regioni AWS

Oltre a utilizzare le trasformazioni e le analisi integrate, puoi utilizzare il linguaggio naturale per esplorare, visualizzare e trasformare i dati in un’interfaccia conversazionale. All’interno dell’interfaccia conversazionale, puoi utilizzare query in linguaggio naturale per comprendere e preparare i dati per creare modelli di ML.

Di seguito sono riportati alcuni prompt di esempio che puoi utilizzare:
+ Riepiloga i miei dati
+ Elimina la colonna `{{example-column-name}}`
+ Sostituisci i valori mancanti con la mediana
+ Traccia l’istogramma dei prezzi
+ Qual è l’articolo più costoso venduto?
+ Quanti articoli diversi sono stati venduti?
+ Ordina i dati per Regione

Quando trasformi i dati utilizzando i prompt, puoi visualizzare un’anteprima che mostra come vengono trasformati i dati. Puoi scegliere di aggiungere l’operazione come fase del flusso di Data Wrangler in base a ciò che vedi nell’anteprima.

Le risposte ai prompt generano codice per le tue trasformazioni e analisi. Puoi modificare il codice per aggiornare l’output del prompt. Ad esempio, puoi modificare il codice di un’analisi per modificare i valori degli assi di un grafico.

Utilizza la procedura seguente per iniziare a chattare con i tuoi dati:

**Per chattare con i tuoi dati**

1. Apri il flusso di dati SageMaker Canvas.

1. Scegli l’icona a forma di fumetto.  
![La chat per la preparazione dei dati si trova nella parte superiore dello schermo](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/chat-for-data-prep-welcome-step.png)

1. Specifica un prompt.

1. (Facoltativo) Se è stata generata un’analisi dalla query, scegli **Aggiungi alle analisi** per farvi riferimento in un secondo momento.  
![La visualizzazione di un blocco di codice modificabile e copiabile.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/encanto-query-for-visualization.png)

1. (Facoltativo) Se hai trasformato i dati utilizzando un prompt, procedi come segue.

   1. Scegli **Anteprima** per visualizzare i risultati.

   1. (Facoltativo) Modifica il codice nella trasformazione e scegli **Aggiorna**.

   1. (Facoltativo) Se i risultati della trasformazione sono soddisfacenti, scegli **Aggiungi alle fasi** per aggiungerla al pannello delle fasi nella barra di navigazione a destra.  
![Aggiunta alle fasi conferma che la trasformazione è stata aggiunta al flusso.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/transform-added-to-steps-panel.png)

Dopo aver preparato i dati utilizzando il linguaggio naturale, puoi creare un modello con i dati trasformati. Per ulteriori informazioni sulla creazione di un modello, consulta [Funzionamento dei modelli personalizzati](canvas-build-model.md).