資料總結

本文說明 Azure 機器學習 設計工具的元件。

使用摘要數據元件來建立一組標準統計量值,以描述輸入數據表中的每個數據行。

當您想要瞭解完整數據集的特性時,摘要統計數據很有用。 例如,您可能需要知道:

  • 每個數據行中有多少個遺漏值?
  • 功能數據行中有多少個唯一值?
  • 每個數據行的平均和標準偏差為何?

元件會計算每個數據行的重要分數,並針對提供做為輸入的每個變數(數據行)傳回一列摘要統計數據。

如何設定 Summarize Data

  1. 將 摘要數據 元件新增至管線。 您可以在設計工具的 [統計函數 ] 類別中找到此元件。

  2. 連接您要產生報表的數據集。

    如果您想要只報告某些資料行,請使用 [ 選取數據集 中的數據行] 元件來投影要處理的數據行子集。

  3. 不需要其他參數。 根據預設,元件會分析提供做為輸入的所有數據行,並根據數據行中的值類型,輸出一組相關的統計數據,如結果一節中所述。

  4. 提交管線。

結果

元件的報表可以包含下列統計數據。

資料行名稱 描述
功能 數據行的名稱
計數 所有數據列的計數
唯一值計數 數據行中唯一值的數目
遺漏值計數 數據行中唯一值的數目
最小值 數據行中的最小值
麥克斯 數據行中的最大值
平均數 所有數據行值的平均值
平均偏差 數據行值的平均偏差
第1四分位數 第一個四分位數的值
中間值 中位數數據行值
第三四分位數 第三分位數的值
模式 數據行值的模式
範圍 整數,表示最大值與最小值之間的值數目
樣本變異數 數據行的變數;請參閱附注
標準偏差範例 數據行的標準偏差;請參閱附注
範例扭曲 數據行的扭曲性;請參閱附注
範例 Kurtosis 數據行的 Kurtosis;請參閱附注
P0.5 0.5% 百分位數
P1 1% 百分位數
P5 5% 百分位數
P95 95% 百分位數
P99.5 99.5% 百分位數

技術注意事項

  • 針對非數值數據行,只會計算 Count、Unique value count 和 Missing value count 的值。 針對其他統計數據,會傳回 Null 值。

  • 包含布林值的資料列會使用這些規則來處理:

    • 計算 Min 時,會套用邏輯 AND。

    • 計算 Max 時,會套用邏輯 OR

    • 計算範圍時,元件會先檢查數據行中唯一值的數目是否等於 2。

    • 計算任何需要浮點計算的統計數據時,True 的值會視為 1.0,並將 False 的值視為 0.0。

下一步

請參閱 Azure 機器學習 可用的元件集。