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RETAILDomäne
Die RETAIL Domain unterstützt die folgenden Datensatztypen. Für jeden Dataset-Typ sind die Pflichtfelder sowie die optionalen Felder aufgeführt. Weitere Informationen zur Zuordnung von Feldern zu Spalten in Ihren Schulungsdaten finden Sie unter Dataset-Domänen und Dataset-Typen.
Ziel-Zeitreihen-Dataset-Typ
Die Ziel-Zeitreihe enthält die bisherigen Zeitreihendaten für jeden Artikel bzw. jedes Produkt, der bzw. das vom Einzelhändler verkauft wurde. Die folgenden Felder sind erforderlich:
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item_id(Zeichenfolge) — Eine eindeutige Kennung für den Artikel oder das Produkt, für den Sie die Nachfrage vorhersagen möchten. -
timestamp(Zeitstempel) -
demand(float) — Die Anzahl der Verkäufe für diesen Artikel zum Zeitpunkt des Zeitstempels. Dies ist auch das Ziel-Feld, für das Amazon Forecast eine Prognose erstellt.
Die folgende Dimension ist optional und kann verwendet werden, um die Prognosegranularität zu ändern:
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location(string) — Der Standort des Geschäfts, in dem der Artikel verkauft wurde. Dies sollte nur verwendet werden, wenn Sie mehrere Stores/Standorte haben.
Idealerweise sollten nur diese erforderlichen Felder und optionalen Dimensionen einbezogen werden. Sonstige zusätzliche Zeitreihen sollten in einem Dataset verwandter Zeitreihen enthalten sein.
Dataset-Typ der verwandten Zeitreihen
Sie können Amazon Forecast Datasets verwandter Zeitreihen bereitstellen, beispielsweise den Preis oder die Anzahl der Klicks auf einen Artikel im Onlineshop an einem bestimmten Datum. Je mehr Informationen Sie bereitstellen, desto genauer wird die Prognose. Die folgenden Felder sind erforderlich:
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item_id(string) -
timestamp(Zeitstempel)
Die folgenden Felder sind optional und können beim Verbessern von Prognoseergebnissen nützlich sein:
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price(float) — Der Preis des Artikels zum Zeitpunkt des Zeitstempels. -
promotion_applied(integer; 1=true, 0=false) — Eine Markierung, die angibt, ob zum Zeitpunkt des Zeitstempels eine Marketingaktion für diesen Artikel stattgefunden hat.
Neben den Pflichtfeldern und den empfohlenen optionalen Feldern können Ihre Schulungsdaten auch weitere Felder enthalten. Um andere Felder in das Dataset aufzunehmen, geben Sie die Felder in einem Schema an, wenn Sie das Dataset erstellen.
Artikel-Metadaten-Dataset-Typ
Dieses Dataset stellt Amazon Forecast Informationen zu den Metadaten (Attributen) der Artikel bereit, für deren Nachfrage Prognosen erstellt werden sollen. Die folgenden Felder sind erforderlich:
-
item_id(string)
Die folgenden Felder sind optional und können beim Verbessern von Prognoseergebnissen nützlich sein:
-
category(string) -
brand(string) -
color(string) -
genre(string)
Neben den Pflichtfeldern und den empfohlenen optionalen Feldern können Ihre Schulungsdaten auch weitere Felder enthalten. Um andere Felder in das Dataset aufzunehmen, geben Sie die Felder in einem Schema an, wenn Sie das Dataset erstellen.
