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Verwenden von Artikel-Metadaten-Datensätzen

Ein Artikel-Metadaten-Datensatz enthält kategoriale Daten, die einen wertvollen Kontext für die Elemente in einem Ziel-Zeitreihen-Datensatz bieten. Im Gegensatz zu verwandten Zeitreihen-Datensätzen liefern Artikel-Metadaten-Datensätze Informationen, die statisch sind. Das heißt, die Datenwerte bleiben über die Zeit konstant, wie die Farbe oder die Marke eines Artikels. Element-Metadaten-Datensätze sind optionale Ergänzungen zu Ihren Datensatzgruppen. Sie können Artikel-Metadaten nur dann verwenden, wenn jeder Artikel in Ihrem Ziel-Zeitreihen-Datensatz im entsprechenden Artikel-Metadaten-Datensatz vorhanden ist.

Artikel-Metadaten können Marke, Farbe, Modell, Kategorie, Herkunftsort oder andere Zusatzmerkmale eines bestimmten Artikel enthalten. Beispielsweise könnte ein Metadatensatz für Artikel-Metadaten den Kontext für einige der Nachfragedaten liefern, die in einem Ziel-Zeitreihen-Datensatz gefunden wurden, der die Verkäufe von schwarzen Amazon-E-Readern mit 32 GB Speicherplatz darstellt. Da sich diese Merkmale nicht von Tag zu Tag oder von Stunde zu Stunde ändern, gehören sie in einen Artikel-Metadatensatz.

Artikel-Metadaten sind nützlich, um aussagekräftige Muster in Ihren Zeitreihendaten zu erkennen und nachzuverfolgen. Wenn Sie einen Element-Metadaten-Datensatz in Ihre Datensatzgruppe aufnehmen, kann Forecast das Modell trainieren, um genauere Vorhersagen auf der Grundlage von Ähnlichkeiten zwischen den Elementen zu treffen. Sie könnten beispielsweise feststellen, dass von Amazon hergestellte Produkte mit virtuellen Assistenten mit größerer Wahrscheinlichkeit ausverkauft sein werden als die von anderen Unternehmen hergestellten und dann Ihre Lieferkette entsprechend planen.

Elementmetadaten sind besonders nützlich in Kaltstart-Prognoseszenarien, in denen Sie keine historischen Daten haben, anhand derer Sie Vorhersagen treffen könnten, aber historische Daten zu Elementen mit ähnlichen Metadatenattributen haben. Mithilfe der Elementmetadaten kann Forecast ähnliche Elemente wie Ihre Kaltstart-Elemente nutzen, um eine Prognose zu erstellen.

Wenn Sie Elementmetadaten hinzufügen, erstellt Forecast Kaltstartprognosen auf der Grundlage ähnlicher Zeitreihen, wodurch eine genauere Prognose erstellt werden kann. Coldstart-Prognosen werden für Elemente generiert, die sich im Element-Metadaten-Datensatz, aber nicht in der nachfolgenden Zeitreihe befinden. Zunächst generiert Forecast Prognosen für die Elemente, die keine Kaltstartelemente sind. Dabei handelt es sich um Elemente mit historischen Daten in der nachfolgenden Zeitreihe. Als Nächstes werden für jedes Kaltstart-Element die nächsten Nachbarn anhand des Element-Metadaten-Datensatzes ermittelt. Anschließend werden diese nächsten Nachbarn verwendet, um eine Kaltstartprognose zu erstellen.

Jede Zeile in einem Artikel-Metadatensatz kann bis zu 10 Metadatenfelder enthalten, von denen eines ein Identifikationsfeld sein muss, um die Metadaten einem Artikel in der Ziel-Zeitreihe zuordnen zu können. Wie bei allen Datensatztypen werden die Werte der einzelnen Felder durch ein Datensatz-Schema ausgewiesen.

Beispiel: Artikel-Metadaten-Datei und Schema

In der folgenden Tabelle wird ein Abschnitt einer korrekt konfigurierten Metadaten-Datensatzdatei für Artikel gezeigt, mit der Amazon E-Reader beschrieben werden. Nehmen Sie für dieses Beispiel an, dass die Kopfzeile das Schema des Datensatzes darstellt und dass jeder aufgeführte Artikel in einem entsprechenden Ziel-Zeitreihen-Datensatz enthalten ist.

Im Folgenden werden die gleichen Informationen im CSV-Format dargestellt.

1,amazon,paperwhite,black,yes
2,amazon,paperwhite,blue,yes
3,amazon,base_model,black,no
4,amazon,base_model,white,no
...

Folgendes ist das Schema für diesen Beispieldatensatz.

{
     "attributes": [
        {
           "AttributeName": "item_id",
           "AttributeType": "string"
        },
        {
           "AttributeName": "brand",
           "AttributeType": "string"
        },
        {
           "AttributeName": "model",
           "AttributeType": "string"
        },
        {
           "AttributeName": "color",
           "AttributeType": "string"
        },
        {
           "AttributeName": "waterproof",
           "AttributeType": "string"
        }
    ]
}

Ältere Prädiktoren und Elementmetadaten

Wenn Sie einen älteren Prädiktor verwenden, können Sie Elementmetadaten verwenden, wenn Sie einen Prädiktor mit den Algorithmen CNN-QR oder DeePar+ trainieren. Wenn Sie AutoML verwenden, können Sie Elementmetadaten angeben, und Forecast verwendet nur diese Zeitreihen, sofern zutreffend

Weitere Informationen finden Sie unter:

Eine ausführliche Anleitung zur Verwendung von Artikelmetadaten-Datensätzen finden Sie unter Integrieren von Artikelmetadaten-Datensätzen in Ihren Prädiktor im Amazon Forecast Samples Repository. GitHub