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# 產生視覺化和資料洞見
<a name="dw-analyze-data"></a>

將資料匯入 Data Wrangler 之後，您可以使用它來產生視覺化和資料洞見。
+  **[視覺化](#dw-visualizing-data)**：Data Wrangler 可以產生不同類型的圖形，例如長條圖和散佈圖。例如，您可以產生長條圖來識別資料中的極端值。
+ **[資料洞見](#dw-generating-insights)**：您可以使用 *Amazon Personalize 的資料品質和洞見報告*，透過資料洞見和資料欄和資料列統計資料來了解您的資料。此報告可以讓您知道資料中是否有任何類型的問題。您也可以了解您可以採取哪些動作來改善資料。這些動作可協助您滿足 Amazon Personalize 資源需求，例如模型訓練需求，或者可以帶來改善的建議。

 透過視覺化和洞見了解資料之後，您可以使用此資訊來協助您套用其他轉換來改善資料。或者，如果您已完成資料準備，您可以處理資料並將其匯入 Amazon Personalize。如需轉換資料的資訊，請參閱 [轉換資料](dw-transform-data.md)。如需處理和匯入資料的資訊，請參閱 [處理資料並將其匯入 Amazon Personalize](dw-export-data.md)。

## 產生視覺化效果
<a name="dw-visualizing-data"></a>

您可以使用 Data Wrangler 建立不同類型的圖形，例如長條圖和散佈圖。例如，您可以產生長條圖來識別資料中的極端值。若要產生資料視覺化，請將**分析**步驟新增至流程，然後從**分析類型**中選擇您要建立的視覺化。

 如需在 Data Wrangler 中建立視覺化的詳細資訊，請參閱《*Amazon SageMaker AI 開發人員指南*》中的[分析和視覺化](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/data-wrangler-analyses.html)。

## 產生資料洞見
<a name="dw-generating-insights"></a>

 您可以使用 Data Wrangler 為 **Amazon Personalize 產生資料集類型特有的資料品質和洞見**報告。在產生報告之前，我們建議您轉換資料以符合 Amazon Personalize 要求。這將產生更相關的洞見。如需詳細資訊，請參閱[轉換資料](dw-transform-data.md)。

**Topics**
+ [報告內容](#dw-report-content)
+ [產生報告](#dw-generating-insight-report)

### 報告內容
<a name="dw-report-content"></a>

**Amazon Personalize 的資料品質和洞見報告**包含下列各節：
+ **摘要：**報告摘要包含資料集統計資料和高優先順序警告：
  + **資料集統計資料：**包括 Amazon Personalize 特定統計資料，例如互動資料中的唯一使用者數量，以及一般統計資料，例如缺少值或極端值的數量。
  +  **高優先順序警告：**這些是對訓練或建議影響最大的 Amazon Personalize 特定洞見。每個警告都包含建議的動作，您可以採取這些動作來解決問題。
+  **重複的資料列和未完成的資料列：**這些區段包含哪些資料列缺少值，以及哪些資料列在資料中重複的資訊。
+  **功能摘要：**本節包含每個資料欄的資料類型、無效或缺少的資料資訊，以及警告計數。
+  **功能詳細資訊：**本節包含子區段，其中包含每個資料欄的詳細資訊。每個子區段都包含資料欄的統計資料，例如分類值計數和遺失值資訊。每個子區段都包含資料欄的 Amazon Personalize 特定洞見和建議動作。例如，洞見可能表示資料欄有超過 30 個可能類別。

#### 資料類型問題
<a name="dw-report-type-issues"></a>

 報告會識別資料類型不正確的資料欄，並指定必要的類型。若要取得與這些功能相關的洞見，您必須轉換資料欄的資料類型，然後再次產生報告。若要轉換 類型，您可以使用 Data Wrangler 將[剖析值轉換為類型](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/data-wrangler-transform.html#data-wrangler-transform-cast-type)。

#### Amazon Personalize 洞見
<a name="dw-report-insights"></a>

Amazon Personalize 洞見包含問題清單和建議的動作。動作是選用的。例如，報告可能包含與分類資料欄的類別數量相關的洞見和動作。如果您不認為資料欄是分類的，您可以忽略此洞見，不採取任何動作。

 除了次要措辭差異之外，Amazon Personalize 特定洞見與使用 Amazon Personalize 分析資料時可能產生的*單一資料集*洞見相同。例如，Data Wrangler 中的洞見報告包含洞見，例如「項目互動資料集只有 X 個唯一使用者，有兩個或更多互動。」 但不包含洞見，例如「項目*資料集中的項目* X% 在*項目互動資料集*中沒有互動」。

 如需可能的 Amazon Personalize 特定洞見清單，請參閱 中未參考多個資料集的洞見[資料洞見](analyzing-data.md#data-insights)。

#### 報告範例
<a name="dw-insight-report-examples"></a>

Amazon Personalize 報告的外觀和風格與 Data Wrangler 中的一般洞察報告相同。如需一般洞見報告的範例，請參閱《*Amazon SageMaker AI 開發人員指南*》中的[取得有關資料和資料品質的洞見](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/data-wrangler-data-insights.html)。下列範例顯示項目互動資料集的報告摘要區段。它包含資料集統計資料和一些可能的高優先順序項目互動資料集警告。

![\[描述項目互動資料集的報告摘要區段。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/personalize/latest/dg/images/dw-reports-summary.png)


 下列範例顯示項目互動資料集的 EVENT\$1TYPE 資料欄的功能詳細資訊區段可能如何出現在報告中。

![\[描述項目互動資料集的 EVENT_TYPE 資料欄的功能詳細資訊區段。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/personalize/latest/dg/images/dw-event-type-report.png)


### 產生報告
<a name="dw-generating-insight-report"></a>

若要產生 **Amazon Personalize 的資料品質和洞見報告**，您可以選擇**取得轉換的資料洞見**並建立分析。

**為 Amazon Personalize 產生資料品質和洞見報告**

1. 針對您正在分析的轉換選擇 **\$1** 選項。如果您尚未新增轉換，請為**資料類型**轉換選擇 **\$1**。Data Wrangler 會自動將此轉換新增至您的流程。

1. 選擇**取得資料洞見**。隨即顯示**建立分析**面板。

1. 針對**分析類型**，選擇 **Amazon Personalize 的資料品質和洞見報告**。

1.  針對**資料集類型**，選擇您正在分析的 Amazon Personalize 資料集類型。

1. 選擇性地選擇**對完整資料執行**。根據預設，Data Wrangler 只會對資料範例產生洞見。

1. 選擇**建立**。分析完成時，會顯示報告。