Vordefinierte Dataset-Domänen und Dataset-Typen - Amazon Forecast

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Vordefinierte Dataset-Domänen und Dataset-Typen

Um einen Predictor zu schulen, erstellen Sie ein oder mehrere Datasets, fügen sie einer Dataset-Gruppe hinzu und stellen die Dataset-Gruppe für die Schulung bereit.

Für jedes Dataset, das Sie erstellen, ordnen Sie eine Dataset-Domäne und einen Dataset-Typ zu. Eine Dataset-Domäne gibt ein vordefiniertes Dataset-Schema für einen allgemeinen Anwendungsfall an und wirkt sich nicht auf Modellalgorithmen oder Hyperparameter aus.

Amazon Forecast unterstützt die folgenden Dataset-Domänen:

Jede Domäne kann ein bis drei Dataset-Typen haben. Die für eine Domäne erstellten Dataset-Typen basieren auf dem verwendeten Datentyp sowie den Daten, die Sie für die Schulung verwenden möchten.

Jede Domäne benötigt ein Ziel-Zeitreihen-Dataset und unterstützt optional den Dataset-Typ der verwandten Zeitreihen oder den Artikel-Metadaten-Dataset-Typ.

Die Dataset-Typen sind:

  • Zielzeitreihe — Der einzig erforderliche Datensatztyp. Dieser Typ definiert das Zielfeld, für das Sie Prognosen generieren möchten. Wenn Sie beispielsweise eine Prognose für die Verkäufe für eine Produktreihe erstellen möchten, müssen Sie für jedes Produkt, für das Sie eine Prognose erstellen möchten, ein Dataset der Zeitreihenverlaufsdaten erstellen. Ebenso können Sie einen Zielzeitreihen-Datensatz für Kennzahlen wie Umsatz, Cashflow und Umsatz erstellen, die Sie möglicherweise prognostizieren möchten.

  • Verwandte Zeitreihen — Zeitreihendaten, die sich auf die Zielzeitreihendaten beziehen. Beispielsweise steht der Preis in Zusammenhang mit den Produktverkaufsdaten und kann daher als verwandte Zeitreihen angegeben werden.

  • Elementmetadaten — Metadaten, die für die Zielzeitreihendaten gelten. Wenn Sie beispielsweise Verkäufe für ein bestimmtes Produkt prognostizieren, werden Attribute des Produkts — wie Marke, Farbe und Genre — Teil der Artikelmetadaten sein. Bei der Vorhersage der EC2 Kapazität für EC2 Instances können Metadaten den und den Arbeitsspeicher der CPU Instance-Typen beinhalten.

Ihre Eingabedaten müssen für jeden Dataset-Typ bestimmte Pflichtfelder enthalten. Darüber hinaus können Sie optionale Felder einbeziehen, die Ihnen von Amazon Forecast vorgeschlagen werden.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie eine Dataset-Domäne und entsprechende Dataset-Typen auswählen.

Beispiel 1: Datensatztypen in der Domäne RETAIL

Wenn Sie ein Einzelhändler sind, der an einer Prognose der Nachfrage nach Artikeln interessiert ist, können Sie die folgenden Datensätze in der RETAIL Domain erstellen:

  • Das Zielzeitenreihen-Dataset wird für die bisheriger Zeitreihendaten zur Nachfrage (Verkäufe) für die einzelnen Artikel (jedes vom Händler verkaufte Produkt) benötigt. In der RETAIL Domäne erfordert dieser Datensatztyp, dass der Datensatz die Felder item_idtimestamp, und enthält. demand Das Feld demand ist das Prognoseziel, in der Regel die vom Händler in einer bestimmten Woche oder an einem bestimmten Tag verkaufte Anzahl der Artikel.

  • Optional ein Dataset des Typs der verwandten Zeitreihen. In der RETAIL Domäne kann dieser Typ optionale, aber empfohlene Zeitreiheninformationen wie priceinventory_onhand, und webpage_hits enthalten.

  • Optional ein Dataset vom Artikel-Metadatentyp. In der RETAIL Domain schlägt Amazon Forecast vor, Metadateninformationen zu den Elementen bereitzustellen, die Sie in Zielzeitreihen angegeben habenbrand, z. B.color,category, undgenre.

Beispiel 2: Datensatztypen in der METRICS Domain

Wenn Sie wichtige Kennzahlen für Ihr Unternehmen — wie Umsatz, Umsatz und Cashflow — prognostizieren möchten, können Sie Amazon Forecast die folgenden Datensätze zur Verfügung stellen:

  • Das Ziel-Zeitreihen-Dataset mit bisherigen Zeitreihendaten für die Metrik, für die Sie eine Prognose erstellen möchten. Wenn Sie an der Vorhersage des Umsatzes aller Geschäftsbereiche in Ihrem Unternehmen interessiert sind, können Sie ein target time series-Dataset mit den Feldern metric, business unit und metric_value erstellen.

  • Wenn Sie über Metadaten für die einzelnen Metriken verfügen, die nicht erforderlich sind, wie category oder location, können Sie Datasets vom Typ der verwandten Zeitreihen und vom Typ der Artikel-Metadaten bereitstellen.

Sie müssen mindestens einen Zielzeitreihen-Datensatz für Forecast bereitstellen, um Prognosen für Ihre Zielkennzahlen zu generieren.

Beispiel 3: Datensatztypen in der CUSTOM Domäne

Die Schulungsdaten für Ihre Prognoseanwendung passen möglicherweise in keine der Amazon Forecast-Domänen. Wenn das der Fall ist, wählen Sie die CUSTOM Domain aus. Sie müssen das Ziel-Zeitreihen-Dataset angeben, können jedoch eigene, benutzerdefinierte Felder hinzufügen.

In der Übung Erste Schritte wird der Stromverbrauch für einen Client prognostiziert. Die Trainingsdaten zum Stromverbrauch passen in keine der Datensatzdomänen, daher haben wir die CUSTOM Domäne verwendet. In der Übung wird nur ein Dataset-Typ verwendet, nämlich der Ziel-Zeitreihentyp. Wir ordnen die Datenfelder den für den Dataset-Typ benötigten minimalen Feldern zu.