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.
WORK_FORCE-Domäne
Verwenden Sie die WORK_FORCE-Domäne, um Prognosen für die benötigte Anzahl an Mitarbeitern zu erstellen. Die folgenden Dataset-Typen werden unterstützt. 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 folgenden Felder sind erforderlich:
-
workforce_type(string) — Die Art der prognostizierten Erwerbsbevölkerung. Das kann beispielsweise der Bedarf in einem Callcenter oder in einem Auftragsabwicklungszentrum sein. -
timestamp(Zeitstempel) -
workforce_demand(Ganzzahl mit Fließkomma) — Dies ist dastargetFeld, für das Amazon Forecast eine Prognose generiert.
Die folgende Dimension ist optional und kann verwendet werden, um die Prognosegranularität zu ändern:
-
location(string) — Der Standort, an dem nach Arbeitskräften gesucht wird. Dies sollte 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
Die folgenden Felder sind erforderlich:
-
workforce_type(string) -
timestamp(Zeitstempel)
Neben den Pflichtfeldern 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
Das folgende Feld ist erforderlich:
-
workforce_type(string)
Die folgenden Felder sind optional und können beim Verbessern von Prognoseergebnissen nützlich sein:
-
wages(float) — Die Durchschnittslöhne für diese bestimmte Belegschaft. -
shift_length(string) — Die Länge der Schicht. -
location(string) — Der Standort der Belegschaft.
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.
