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基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力，以计算各企业在2021年的价值评分，用于评估信贷能力，其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal
数据集发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。
准备数据 A方提供了待查询的用户ID数据，样例如下： blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 66985617b4f74d14b4eceeaa25d61f5e
发布数据集 企业A和企业B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集，并单击“发布”。 以企业A为例，数据集信息如下： 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
创建实时隐匿查询作业 实时隐匿查询作业需要由数据查询方创建作业，企业A单击“作业管理 > 隐匿查询 > 实时隐匿查询”页面的创建按钮，填写相关信息，例如： 其中“不可区分度”即为实时隐匿查询的安全级别，不可区分度越高，则安全级别越高，但查询的速度会变慢，传输的数据量也会变大。 企
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
执行实时隐匿查询作业 企业A在发起实时隐匿查询前需要先执行数据初始化。 待实时预测作业初始化完成后，企业A可以通过页面单击“执行”试用发起查询。 例如查询id为“19581e27de7ced00ff1ce50b2047e7a567c76b1cbaebabe5ef03f7c3017
发布数据集 企业B分别自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集，并单击“发布”。 企业B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 外部数据共享
训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业
在作业列表中查找创建的作业，单击“开发”，进入作业开发页面编写SQL语句。SQL语句开发完成后单击“保存”。 在作业开发页面“合作方数据”一栏可查看此空间合作方共享的数据。 数据第一级是合作方名称，第二级是数据名称。 SQL语句中用“合作方名.数据名”表示一张表。 SQL语句开发完成， 可单击页面上方“格式化”来对排版进行美化
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集，之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串
描述 partner_domain_alias String 参与方别名 请求示例 根据传入类型，查询可用数据集列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/available-datasets?dataset_type=MRS
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
准备数据 企业A和大数据厂商B需要按照训练模型使用的特征，提供用于预测的数据集，要求预测的数据集特征必须包含训练时使用的特征。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 industry_predict
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景
乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20）
联邦sql分析作业运行过慢，如何提升执行速度？ 提升计算并行度 可以在作业开发界面的运行参数中，填写user.task.concurrency参数，提升用户侧此类加密任务的并行度。推荐该值填4-16左右，不建议超过30。 图1 填写参数 tics.task.concurrency
选择数据 首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集，已选择的数据集会出现在右侧，所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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