如何对已经存在的数据样本或者数据特征进行分析？

要对已有的数据样本或数据特征进行分析，您可以遵循以下步骤：

1. 确定数据类型与目标

• 指标化数据：直接利用模型消费组提取预定义指标。
• 非指标化数据：通过自定义查询和分析语句来提取所需特征。

2. 配置数据特征

对于日志格式的数据（如日志A和日志B）:

• 时间项 (__time__): 确定数据的时间戳字段，这是分析时序数据的基础。
• 实体项 (service_name, host_name, process_pid等): 选择能够唯一标识每个观测或事件的字段组合。确保所选实体项在聚合或分析时能指向具体且唯一的实体。
• 特征项 (cpu_util, mem_util, value等): 根据分析目的选择反映系统状态或业务指标的具体数值字段。

3. 使用SQL进行高级配置（针对非指标化数据）

• 编写SQL查询以聚合和转换原始数据，确保每个实体在指定时间点有唯一的表示，并计算所需的特征值。例如，对于日志B，可以使用如下SQL：

  * | SELECT __time__ - __time__ % 60 AS __time__, 
         AVG(IF(metric_name = 'cpu_util', value, 0)) AS value, 
         service_name, host_name 
  FROM log 
  GROUP BY __time__, service_name, host_name 
  LIMIT 1000
  

  这段代码将按时间、服务名和服务主机聚合数据，计算每分钟的平均CPU利用率。

4. 查看离线样本信息

• 登录阿里云相关控制台，导航至“模型开发” > “离线样本”，查找并检查您的数据表。
  • 确认数据表状态为可用，以便进行后续分析。
  • 查看数据表的详细信息，包括所属类型、节点、机构以及表结构。
  • 注意关联键和分组列的设置，这些在进一步的数据处理中可能至关重要。

5. 后续操作

• 在确保数据特征合理配置后，您可以进行智能巡检、模型训练或隐私求交等高级分析任务。

注意事项

• 实体唯一性：确保配置的实体项能够唯一标识数据中的每个实体，避免因重复导致分析结果混乱。
• 数据有效性：仅使用状态为“可用”的数据表，确保数据质量。
• SQL编写：自定义查询时，正确运用聚合函数和条件语句，以准确提取所需特征。

通过上述步骤，您可以有效地分析现有数据样本和特征，为后续的数据洞察和决策支持打下坚实基础。