摘要： 本实验实现的目标是收集用户的操作行为数据，抽样一部分数据进行人工标注，标注结果为满意和不满意，用1和0表示，然后用机器学习平台对行为数据进行训练得到模型，最后以得到的模型基于用户行为预测用户对当前结果是否满意。
MaxCompute大数据计算服务中提供了机器学习平台，用户可基于该平台有效利用自己的数据，并从中发现价值。本文主要介绍从用户行为数据收集，到在机器学习平台中运算，最后将结果同步到RDS数据库中便于展示结果的一整个流程。本实验实现的目标是收集用户的操作行为数据，抽样一部分数据进行人工标注，标注结果为满意和不满意，用1和0表示，然后用机器学习平台对行为数据进行训练得到模型，最后以得到的模型基于用户行为预测用户对当前结果是否满意。该实践的创新之处在于借助DataHub和RDS以及任务运维将MaxCompute平台和本地项目结合起来，可自动实现模型预测。
1 用户行为数据收集
本实验用的阿里云的DataHub收集用户行为数据。DataHub可实时收集到用户产生的行为并实时同步到MaxCompute平台中。其主要流程如下（地址为datahub.console.aliyun.com）：
1.1 创建项目
点击创建Project按钮弹出如下窗口：
输入自定义的项目名称点击创建即可。
点击查看可配置项目基本信息。
1.2 创建Topic
点击创建Topic，可配置同步到MaxCompute平台中哪个项目那张表的信息。其弹出的窗口如下：
有两种创建方式，直接创建和导入MaxCompute表结构。建议用第二种方式，该方式可直接导入MaxCompute中的表结构，不用自己再创建表。按提示完善信息即可创建完成Topic（提示：每个空都需要填，包括最后的备注，否则不能创建）。
1.3 配置完成
Topic创建完成，点击查看可进入下图页面，下图中已经收集了数据，点击数据抽样可查看收集的数据。Connectors中可查看连接到MaxCompute的信息。
2 机器学习平台
本实验用的逻辑回归算法对行为数据进行分类。第一步DataHub收集到数据并同步到MaxCompute中之后，即可对数据进行处理与计算。
2.1 数据预处理
DataHub收集的用户行为数据往往不符合机器学习平台的要求，此时需要先对数据做一些预处理操作。机器学习平台组件提供了数据预处理的各种组件。
为了能自动对收集的数据进行预处理，可在大数据开发套件中新建任务，设置其调度过程。其过程如下：
点击新建任务：
类型中有可设置需要进行的任务类型。其中创建机器学习任务是创建完成之后，选择在机器学习平台已创建的实验，然后设置调度配置，然后即可自动执行机器学习的实验。
2.2 模型训练
数据预处理完成之后，将数据写入下图中1所表示的数据表中，然后用机器学习的写数据组件读取数据，下图为数据训练过程：
上图中对数据特征进行了离散操作，然后采样部分数据用逻辑回归算法进行训练，采样部分数据进行测试，混淆矩阵可得到测试结果。
2.3 模型预测
当模型训练完成之后，即可将模型用来预测。上图中1表示模型训练数据表，2表示待预测数据表，3表示预测结果存放表。
3 预测结果同步到RDS数据库
3.1 创建数据源
大数据开发套件中的数据集成中可创建数据源，数据源的作用是将MaxCompute中的当前项目与某个数据源（如RDS数据库）联系起来：
点击新增数据源：
按要求填写即可创建成功。
3.2 同步数据到RDS数据库
在大数据开发套件的数据开发中，点击新建任务，创建数据同步类型的任务：
创建完成并按提示配置后如下：
点击保存之后，点击提交、测试运行即可将数据即时同步到RDS数据库中。
同步到RDS数据库之后，即可从数据库中获取预测结果并展示，这样就可将项目与MaxCompute平台结合起来。
4 任务运维
在任务运维中可设置MaxCompute中创建的各种任务的调度过程，即设置定时任务。而MaxCompute平台的各种组件，包括机器学习平台中的实验均可创建为任务，因此可用任务运维控制机器学习平台的实验自动运行。
5 总结
本文主要介绍了DataHub收集数据，MaxCompute平台处理数据，同步数据到RDS数据库展示数据的一整个流程。展示了如何获取项目中的行为数据，用MaxCompute进行处理，然后同步到RDS数据库中，项目再从RDS数据库中获取MaxCompute的处理结果。这样就将本地的项目与MaxCompute平台完美结合起来了。
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