Amazon Forecast ist für Neukunden nicht mehr verfügbar. Bestehende Kunden von Amazon Forecast können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. Erfahren Sie mehr“

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

CreateWhatIfAnalysis

Die Was-wäre-wenn-Analyse ist eine Technik zur Szenariomodellierung, bei der Sie eine hypothetische Änderung an einer Zeitreihe vornehmen und die durch diese Änderungen generierten Prognosen mit der unveränderten Basiszeitreihe vergleichen. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass der Zweck einer Was-wäre-wenn-Analyse darin besteht, zu verstehen, wie sich eine Prognose aufgrund verschiedener Änderungen an der Basiszeitreihe ändern kann.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie sind ein Bekleidungshändler, der einen Verkauf zum Saisonende in Betracht zieht, um Platz für neue Modelle zu schaffen. Nachdem Sie eine Basisprognose erstellt haben, können Sie anhand einer Was-wäre-wenn-Analyse untersuchen, wie sich unterschiedliche Verkaufstaktiken auf Ihre Ziele auswirken könnten.

Sie könnten ein Szenario erstellen, in dem für alles ein Abschlag von 25% gewährt wird, und ein anderes, in dem für alles ein fester Dollarabschlag gewährt wird. Sie könnten ein Szenario erstellen, in dem der Verkauf eine Woche dauert, und ein anderes, in dem der Verkauf einen Monat dauert. Mit einer Was-wäre-wenn-Analyse können Sie viele verschiedene Szenarien miteinander vergleichen.

Beachten Sie, dass eine Was-wäre-wenn-Analyse zeigen soll, was das Prognosemodell gelernt hat und wie es sich in den Szenarien verhalten wird, die Sie auswerten. Verwenden Sie die Ergebnisse der Was-wäre-wenn-Analyse nicht blindlings, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Beispielsweise sind Prognosen für neuartige Szenarien, in denen keine Referenz zur Verfügung steht, um festzustellen, ob eine Prognose gut ist, möglicherweise nicht genau.

Das TimeSeriesSelector Objekt definiert die Elemente, die Sie in die Was-wäre-wenn-Analyse einbeziehen möchten.

Anforderungssyntax

{
   "ForecastArn": "string",
   "Tags": [ 
      { 
         "Key": "string",
         "Value": "string"
      }
   ],
   "TimeSeriesSelector": { 
      "TimeSeriesIdentifiers": { 
         "DataSource": { 
            "S3Config": { 
               "KMSKeyArn": "string",
               "Path": "string",
               "RoleArn": "string"
            }
         },
         "Format": "string",
         "Schema": { 
            "Attributes": [ 
               { 
                  "AttributeName": "string",
                  "AttributeType": "string"
               }
            ]
         }
      }
   },
   "WhatIfAnalysisName": "string"
}

Anforderungsparameter

Die Anforderung akzeptiert die folgenden Daten im JSON-Format.

Antwortsyntax

{
   "WhatIfAnalysisArn": "string"
}

Antwortelemente

Wenn die Aktion erfolgreich ist, sendet der Service eine HTTP 200-Antwort zurück.

Die folgenden Daten werden vom Service im JSON-Format zurückgegeben.

Fehler

Weitere Informationen finden Sie unter:

Weitere Informationen zur Verwendung dieser API in einer der sprachspezifischen Sprachen AWS SDKs finden Sie im Folgenden: