在亚马逊云上构建无代码可视化数据分析和建模平台

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现代企业常常需要利用数据分析和机器学习解决业务问题。在制造业中，利用设备采集的数据进行预测性维护和质量控制，在零售业中，利用客户端采集的数据进行渠道转化率分析和个性化推荐等。亚马逊云开发者社区致力于提供全球开发技术资源，包括技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动和竞赛。本文将演示如何在亚马逊云上构建一套无代码数据分析平台，使业务人员能够根据业务场景和需求自主上传和分析数据，无需编程能力或机器学习先验知识。具体以汽车行业的故障分析为例，介绍了如何利用亚马逊云的工具和服务进行数据处理、分类分析和预测。通过该平台，业务部门可以实现质量预警和改善，提前做出预算和采取措施，从而降低维修费用，提高车主的体验。该平台主要利用亚马逊云的Glue Databrew进行数据处理和转换，Athena作为连接器，QuickSight作为BI展示工具，SageMaker Canvas生成预测模型。Glue Databrew提供了可视化的工具，无需编写代码即可进行数据清洗和转换。SageMaker Canvas则通过可视化界面扩展了业务分析师对机器学习的访问，利用AutoML技术自动创建ML模型。该平台在亚马逊云的支持下，为业务人员提供了一种快速、便捷的无代码数据分析和建模方式。
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