Po utworzeniu notatnika, który ma być używany w edytorze notatnika, należy dodać biblioteki, kod i dane, aby możliwe było przeprowadzenie analizy.

Aby utworzyć aplikacje analityczne w notatniku, należy wykonać następujące czynności:

1. Otwórz notatnik w trybie edycji, a następnie kliknij ikonę edycji (). Jeśli notatnik jest zablokowany, może być możliwe odblokowanie i edytowanie tego komputera.

2. Jeśli notatnik jest oznaczony jako niezaufany, należy poinformować usługę Jupyter o zaufaniu treści notatnika i zezwolić na wykonywanie wszystkich komórek przez:

   1. Kliknięcie opcji Niezaufany w prawym górnym rogu notatnika.
   2. Kliknięcie opcji Zaufanie umożliwia wykonanie wszystkich komórek.

3. Określ, czy szablon środowiska powiązany z notatnikiem ma poprawną wielkość sprzętową dla oczekiwanej przepustowości przetwarzania analizy.

   1. Sprawdź wielkość środowiska, klikając ikonę Wyświetl informacje o notatniku () na pasku narzędzi notatnika i wybierając stronę Środowiska .

   2. Jeśli konieczna jest zmiana środowiska, wybierz inny z listy lub, jeśli nie pasuje do Twoich potrzeb, utwórz własny szablon środowiska. Więcej informacji na ten temat zawiera sekcja Tworzenie szablonu środowiska.

      W przypadku tworzenia szablonu środowiska można dodać własne biblioteki do szablonu, który jest instalowany fabrycznie w momencie uruchamiania środowiska. Więcej informacji na ten temat zawiera sekcja Dostosowywanie środowiska dla języka Python i R.

4. Zaimportuj wstępnie zainstalowane biblioteki. Patrz sekcja Biblioteki i skrypty dla notebooków.

5. Ładowanie i dostęp do danych. Dostęp do danych z zasobów aplikacyjnych projektu można uzyskać, uruchamiając kod, który jest generowany podczas wybierania zasobu aplikacyjnego lub programowego przy użyciu wstępnie zainstalowanych funkcji biblioteki. Patrz Ładowanie i dostęp do danych.

6. Przygotuj i przeanalizuj dane za pomocą odpowiednich metod:

   • Buduj modele Watson Machine Learning
   • Kompilacja modeli Decision Optimization
   • Użyj Watson przetwarzania języka naturalnego
   • Korzystanie z algorytmów analizy predykcyjnej SPSS
   • Użyj metod analizy lokalizacji geoprzestrzennej
   • Użyj pomijania danych dla Spark SQL
   • Stosowanie szyfrowania parkietowego
   • Użyj metod analizy szeregów czasowych

7. Jeśli to konieczne, zaplanuj uruchamianie notatnika w regularnych czasie. Patrz Planowanie notatnika.

   1. Monitoruj status zadania z poziomu strony Zadania projektu.
   2. Kliknij zadanie, aby otworzyć stronę szczegółów zadania, aby wyświetlić uruchomienia dla zadania i status każdego uruchomienia. Jeśli wykonanie nie powiodło się, można wybrać uruchomienie i wyświetlić ogon dziennika lub pobrać cały plik dziennika, aby rozwiązać problemy z uruchomieniem.

8. Jeśli notatnik nie działa aktywnie, należy kliknąć opcję Plik > Zatrzymaj jądro , aby zatrzymać jądro notebooka i zwolnić zasoby.

9. Zatrzymaj aktywne środowisko wykonawcze (i niepotrzebne wykorzystanie jednostki mocy obliczeniowej), jeśli żadne inne jądra notebooków nie są aktywne w sekcji Środowiska wykonawcze narzędzi na stronie Środowiska na karcie Zarządzanie projektu.

Obejrzyj ten krótki film wideo, aby zobaczyć, jak utworzyć notatnik Jupyter i środowisko niestandardowe.

Obejrzyj ten krótki film wideo, aby zobaczyć, jak uruchamiać podstawowe zapytania SQL w danych Db2 Warehouse w notatniku Python .