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参考准备本地横向联邦数据资源 -> 上传数据集文件，将该文件上传到计算节点的挂载路径下，即完成多方安全计算数据集配置。 如果数据集文件不含有csv文件表头，需要用户提供额外的配置文件用来说明数据集每一列的信息。以上述标签方数据集为例，没有表头的数据集文件和数据配置文件的格式如下：
选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击“创建”，可输入作业名称、描述及数据集，单击保存。若当前选不到目标数据集，可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理，以确保当数据处理达到目标需求。
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，例如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。 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
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
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
数据准备 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和su
（label）配置为字段类型：INTEGER，字段类别：标签。 图3 配置数据集参数 发布数据集。 图4 发布数据集 数据集发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据，仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息，用于任务的解析、验证等。 父主题： 测试步骤
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
申请使用数据 数据需求方公司B在自己的计算节点页面上可以查看数据目录，找到数据拥有方公司A创建并发布的数据。 图1 创建数据申请 对数据集单击“申请使用”，在弹窗中填写需要使用的字段和访问需求，保存后可以提交审批，由公司A审核。 访问需求包括： 访问截止时间：设置访问的时间限制，
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据，在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
管理数据 数据管理概述 创建连接器 创建数据集 发布数据 数据预处理 父主题： 计算节点管理
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景
String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 请求示例 保存纵向联邦作业
弹出发布数据集选择框。 图3 发布数据 在发布数据集选择框中选择需要发布的合作方，单击“发布”，数据就会被同步到对应合作方作业管理的数据集中。数据集创建者默认拥有数据集权限。 图4 发布数据集 如果需要取消合作方的访问权限，需要重新发布数据集，单击“发布”并去勾选该合作方，单击“确认”。
保存多方安全计算作业 功能介绍 保存多方安全计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。
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
开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括
审批数据申请 数据拥有方公司A登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据申请”，打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”，查看供数方节点收到的申请列表。 数据来源为数据需求方公司B发送来的使用申请：申请交换的数据集、数据集字段（结构化数据才有该字段）。
保存横向联邦学习作业 功能介绍 保存横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
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