24、数据转换与预测模型实践

数据转换与预测模型实践

在数据科学领域，数据转换和预测模型是两个至关重要的环节。数据转换能够将原始数据处理成适合分析和建模的形式，而预测模型则可以基于处理后的数据进行预测和决策。本文将介绍使用 Azure Data Factory 进行数据转换，以及如何为 SQL Server 配置机器学习服务以进行预测模型训练和评估。

1. Azure Data Factory 简介

Azure Data Factory（ADF）可以被看作是基于云的 SSIS，但它的技术背景和术语与 SSIS 有所不同。ADF 有 v1 和 v2 两个版本，当前的 v2 版本提供了集成运行时，使得可以将托管在 Azure 环境中的本地 SSIS 包作为活动的一部分使用。

ADF 使用以下核心术语：
- Linked service ：数据存储定义，例如 SQL Server 数据库（包括本地实例）和 Hadoop 等。
- Dataset ：从 Linked Services 获得的值矩阵。
- Activity ：对数据集执行一个任务，处理后生成新的转换数据集。
- Pipeline ：ETL 管理单元，用于安排重复的数据转换任务、监控和诊断任务。

2. 创建 Azure Data Factory

要创建 ADF，首先需要一个 Azure 订阅。可以按照以下步骤创建 ADF：
1. 登录到 Azure 门户（https://portal.azure.com）。