银行中常见一种业务：根据客户特征（年龄、工作类型、婚姻状况、文化程度、是否有房贷和是否有个人贷款），预测客户是否愿意办理定期存款业务。

现在您可以使用ModelArts平台上的自动学习功能，预测某个客户是否会办理存款业务。自动学习功能的使用流程如下所示：

准备数据
创建数据集
创建预测分析项目
运行工作流
预测分析
清除相应资源

数据管理模块当前已经转为邀测特性，对新用户不可见。如果您需要使用创建数据集相关功能，请提交工单申请开通。

步骤1：准备数据

本示例使用的数据集来自UCI的Machine Learning Repository，数据集介绍请参见Bank Maketing Data Set。数据集的基本信息可参见表1和表2，您可以从Github获取数据集并上传至OBS中。

从gitee下载ModelArts-Lab工程，并在“ModelArts-Lab”工程中的“\ModelArts-Lab-master\official_examples\Using_ModelArts_to_Create_a_Bank_Marketing_Application\data”目录下获取训练数据文件“train.csv”。
将“train.csv”文件上传至OBS，例如“test-modelarts/bank-marketing”。OBS上传文件的操作指导，请参见上传文件。

表1 数据源的具体字段及意义

字段名	含义	类型	描述
attr_1	年龄	String	表示客户的年龄。
attr_2	职业	String	表示客户所从事的职业。
attr_3	婚姻情况	String	表示客户是否结婚或已离异。
attr_4	教育情况	String	表示客户受教育的程度。
attr_5	房产情况	String	表示客户名下是否有房产。
attr_6	贷款情况	String	表示客户名下是否有贷款。
attr_7	存款情况	String	表示客户名下是否有存款。

源数据中不包含表头，本案例中定义源数据的第一列至第7列名称分别为attr_1~attr_7，其中最后一列attr_7代表预测列。

表2 数据集样本数据

attr_1	attr_2	attr_3	attr_4	attr_5	attr_6	attr_7
31	blue-collar	married	secondary	yes	no	no
41	management	married	tertiary	yes	yes	no
38	technician	single	secondary	yes	no	no
39	technician	single	secondary	yes	no	yes
39	blue-collar	married	secondary	yes	no	no
39	services	single	unknown	yes	no	no

步骤2：创建数据集

登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“数据管理>数据集”，单击“前往新版”，进入新版数据集管理页面。
单击“创建数据集”，进入创建数据集详情页面。
参考表3完成各项参数填写后，单击“提交。

图1 创建数据集

本案例中使用的数据集不包含表头，请手动关闭“导入是否包含表头”按钮。
从OBS选择数据后，Schema信息的列名会自动带出，且默认为表格中的第一行数据。为确保列名的统一性，请您手动将Schema信息中的列名更改为图1所示。

表3 数据集的详细参数

参数名称	说明
名称	数据集名称。 支持1~64位可见字符，可包含字母、中文、数字、中划线和下划线。只能以英文字母或中文开头。
描述	数据集详细信息描述。例如：银行存款预测。
数据类型	表格型。
数据源（“OBS”）	“文件路径”：单击输入框右侧按钮，可打开当前帐号下的所有OBS桶，请选择需要导入的数据文件所在目录。 “导入是否包含表头”：开启表示导入文件包含表头，此时会将导入文件的第一行作为列名，否则会添加默认列名，自动填写在Schema信息中。 说明： 本案例中使用的数据集不包含表头，请手动关闭“导入是否包含表头”按钮。 本案例使用的数据源为OBS，其他数据源信息了解可参考数据源参数解释。
Schema信息	表格的列名和对应类型。创建数据集时必须指定Schema，且一旦创建不支持修改。 单击“添加Schema信息”，即可增加一行。从OBS数据源导入数据，会自动获取文件路径下csv文件的schema，如果多个csv文件的schema不一致会报错。 说明： 从OBS选择数据后，Schema信息的列名会自动带出，且默认为表格中的第一行数据。为确保预测代码的正确性，请您手动更改Schema信息中的列名为图1所示，其中attr_7代表预测列。
数据集输出位置	用来存放数据集的发布信息（例如，版本发布的Manifest文件）的OBS路径。

提交后，自动跳转至数据集列表页，等待数据集创建完成。

在数据集列表页，单击对应数据集左侧的展开数据集，查看数据集的导入状态，若导入状态为“导入完成”。
对应数据集右侧的状态符号为，则代表数据集创建成功可以正常使用。

步骤3：创建预测分析项目

确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“自动学习”。
在“自动学习”页面，单击“预测分析”区域的“创建项目”。

图2 创建项目

在创建预测分析页面，计费模式默认“按需计费”，参考表4填写相应参数。

图3 参数填写

表4 参数说明

参数	说明
“名称”	项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。
“描述”	对项目的简要描述。
“数据集”	下拉选择步骤2已创建好的数据集（默认为下拉数据集列表中的第一个数据集）。
“标签列”	标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。本案例中标签列选择attr_7。
“输出路径”	选择表3中的数据集输出位置。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。
“训练规格”	选择自动学习训练节点所使用的资源规格，将会根据不同的规格计费。 GPU: 8*NVIDIA-V100(32GB) | CPU: 72 核 512GB GPU: 1*NVIDIA-V100(32GB) | CPU: 8 核 64GB CPU：2核8GB CPU:8核32GB

单击“创建项目”，预测分析项目创建成功后页面自动跳转到自动学习运行总览页面。

步骤4：运行工作流

在自动学习的总览页面，预测分析项目的工作流，将依次运行如下节点：

数据集版本发布：将已完成确认的数据进行版本发布。
数据校验：对您的数据集中的数据进行校验，是否存在数据异常。

请确保您的表格数据集中的数据的正确性，以及数据的有效性，有效数据不得少于100行，否则会导致数据校验失败。
若数据校验异常，请单击“实例详情”，跳转至训练作业详情页，查看训练报错日志定位处理报错问题，若仍未解决可联系华为技术工程师。

预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。
模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。
服务部署：将生成的模型部署为在线服务。

您需要做的是：

待节点运行至“服务部署”时，节点状态会变为“等待输入”，请填写以下两个参数，其他参数保持默认值。

计算节点规格：根据您的实际需求选择相应的规格，不同规格的配置费用不同。
是否自动停止：默认为关闭状态。为了避免资源浪费，请打开该开关，根据您的需求，选择自动停止时间，也可以自定义自动停止时间。

输入参数填写的资源为按需计费，为避免产生非必要的费用：请务必确保您的“自动停止”开关已打开。

图4 用户输入

参数填写完毕之后，单击运行状况右边的“继续运行”，单击确认弹窗中的“确定”请您耐心等待十分钟左右，工作流便可运行完成。

图5 继续运行

步骤5：预测分析

运行完成的工作流会自动部署为在线服务，您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。

在服务部署节点单击“实例详情”或者在ModelArts管理控制台，选择“部署上线>在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。

图6 实例详情进入在线服务页

图7 管理控制台进入在线服务页

在服务详情页面，单击“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”，可在右边的“返回结果”区域查看预测结果。
测试代码如下所示，如图8所示预测结果为“”predict”: “no””，表示此用户会不办理存款。

{

  "data": 
  {
    "count": 1,
    "req_data": 
	[
      {
        "attr_1": "34",
        "attr_2": "blue-collar",
        "attr_3": "single",
        "attr_4": "tertiary",
        "attr_5": "no",
        "attr_6": "no"
      }
    ]
  }
}

图8 测试模型

步骤5：清除相应资源

在完成预测之后，建议关闭服务，以免产生不必要的计费。

停止运行服务

预测完成后，单击页面右上角的“停止”，即可停止该服务。
单击左上角返回在线服务，在对应的服务名称所在行，单击选择操作列的“更多>停止”，停止该服务。

图9 停止服务

清除OBS中的数据。

在控制台左侧导航栏的服务列表，选择“对象存储服务OBS”,进入OBS服务详情页面。
在左侧导航栏选择“桶列表”，在列表详情，找到自己创建的OBS桶，单击桶名称，进入OBS桶详情。
在桶的详情页，左侧导航栏选择“对象”，在右侧“名称”列选中不需要的存储对象，在操作列单击“更多”,选择“删除”，即可删除相应的存储对象。

常见问题

创建数据集时找不到创建的OBS桶，请查看OBS桶与ModelArts是否在同一个区域。
数据校验节点失败。

请查看您的数据集是否符合规范，数据集规范请参考数据集要求与上传规范。

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