AWS介绍Snowflake与SageMaker Canvas无代码机器学习流程

AWS发布系列文章，介绍从Snowflake环境开始搭建SageMaker Canvas和Amazon Quick无代码机器学习流程。

第一部分聚焦Snowflake环境配置和示例数据准备，为后续模型训练与结果展示建立数据连接。流程面向不编写自定义机器学习管道的使用场景。

AWS给出的端到端架构将Snowflake数据送入Amazon SageMaker Canvas，再把预测结果提供给Amazon Quick Sight。账户、Snowflake实例、区域和权限配置由部署方完成。

来源：AWS Machine Learning Blog，发布时间：2026年8月20日。

第一步先把数据连接和字段口径对齐

无代码工作流仍需要清楚的数据契约。连接Snowflake前，确认示例数据所在数据库、schema和表的读权限，避免用拥有过宽访问权的个人账号长期运行。还要检查Snowflake与AWS服务的区域、网络路径和认证方式，确保测试环境与生产环境的配置不会混用。

准备建模数据时，先确认每行代表的业务对象、目标字段和时间范围。例如预测订单结果时，若同一客户多行记录被随机拆到训练和测试两侧，模型可能间接看到重复信息，评估结果就会偏乐观。先定义要预测的对象和预测时点，再决定哪些列在当时真实可用。

本系列的第一部分重点是连接和数据准备，后续部分再介绍Canvas中的转换训练与Quick Sight展示。上线前应先用小样本验证行数、缺失值和目标字段分布，并保留源数据版本，便于结果异常时复查。

继续阅读：第二部分：在SageMaker Canvas中准备数据并构建模型。