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Generación de previsiones

Tras crear un predictor de Amazon Forecast, estará listo para crear una previsión. De forma predeterminada, una previsión incluye predicciones para cada artículo (item_id) del grupo de conjuntos de datos que se utilizó para entrenar el predictor. Sin embargo, puede especificar un subconjunto de artículos que se utilicen para generar una previsión.

Tras crear una previsión, puede exportarla a su bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Creación de una previsión

Puede crear una previsión con la consola de Forecast, la AWS o los SDK de AWS CLI. El estado del predictor debe ser Activo para poder generar una previsión.

Console

Para crear una previsión

1. Inicie sesión en la AWS Management Console y abra la consola de Amazon Forecast en https://console.aws.amazon.com/forecast/.

2. En Grupos de conjuntos de datos, elija su grupo de conjuntos de datos.

3. En el Panel del grupo de conjuntos de datos, en Generar previsiones, elija Crear una previsión. Aparecerá la página Crear previsión.

4. En la página Crear una previsión, en Detalles de la previsión, proporcione un nombre para la previsión y elija el predictor que desee utilizar para crear previsiones.

5. En Cuantiles de previsión, especifique opcionalmente los cuantiles en los que se generan las previsiones probabilísticas. Los cuantiles predeterminados son los cuantiles que especificó durante la creación del predictor.

6. Si lo desea, pulse el botón de radio de los artículos seleccionados para especificar un subconjunto de series temporales que se utilicen para la generación de previsiones.

7. Si lo desea, añada cualquier etiqueta a la previsión. Para obtener más información, consulte Etiquetado de recursos de Amazon Forecast.

8. Elija Start (Inicio). Aparece la página de Previsiones.

   En la columna Estado se muestra el estado de la previsión. Espere a que Amazon Forecast termine de crear la previsión. El proceso puede tardar unos minutos o más. Una vez creada la previsión, el estado pasa a Activo.

   Ahora que se ha creado la previsión, puede exportarla. Consulte Exportación de una previsión.

CLI

Para crear una previsión con la AWS CLI, utilice el comando create-forecast. Proporcione un nombre para la previsión y el nombre de recurso de Amazon (ARN) del predictor. Para forecast-types, especifique opcionalmente los cuantiles en los que se generan las previsiones probabilísticas. Los valores predeterminados son los cuantiles que especificó al crear el predictor. Añada, opcionalmente, cualquier etiqueta a la previsión. Para obtener más información, consulte Etiquetado de recursos de Amazon Forecast.

Para obtener más información acerca de los parámetros obligatorios y opcionales, consulte CreateForecast.

aws forecast create-forecast \
--forecast-name forecast_name \
--forecast-types 0.1 0.5 0.9 \
--predictor-arn arn:aws:forecast:region:account_number:predictor/predictorName \
--tags Key=key1,Value=value1 Key=key2,Value=value2

Python

Para crear una previsión con el SDK para Python (Boto3), use el método create_forecast. Proporcione un nombre para la previsión y el nombre de recurso de Amazon (ARN) del predictor. Para ForecastTypes, especifique opcionalmente los cuantiles en los que se generan las previsiones probabilísticas. Los valores predeterminados son los cuantiles que especificó al crear el predictor. Añada, opcionalmente, cualquier etiqueta a la previsión. Para obtener más información, consulte Etiquetado de recursos de Amazon Forecast.

Para obtener más información acerca de los parámetros obligatorios y opcionales, consulte CreateForecast.

import boto3
                
forecast = boto3.client('forecast')

create_forecast_response = forecast.create_forecast(
   ForecastName = "Forecast_Name",
   ForecastTypes = ["0.1", "0.5", "0.9"],        # optional, the default types/quantiles are what you specified for the predictor
   PredictorArn = "arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/predictorName",
   Tags = [ 
      { 
         "Key": "key1",
         "Value": "value1"
      },
      { 
         "Key": "key2",
         "Value": "value2"
      }
   ]
)
forecast_arn = create_forecast_response['ForecastArn']
print(forecast_arn)

Especificación de series temporales

Para especificar una lista de series temporales, cargue un archivo CSV que identifique las series temporales por su id_artículo y sus valores de dimensión en un bucket de S3. También debe definir los atributos y los tipos de atributos de las series temporales en un esquema.

Por ejemplo, es posible que un minorista desee saber cómo afecta una campaña de publicidad a las ventas de un artículo específico (item_id) en una ubicación de tienda específica (store_location). En este caso de uso, debe especificar la serie temporal que es la combinación de id_artículo y ubicación_tienda.

El siguiente archivo CSV selecciona las cinco series temporales siguientes:

001, Seattle
001, New York
002, Seattle
002, New York
003, Denver

El esquema define la primera columna como item_id y la segunda columna como store_location.

La creación de previsiones se omite para cualquier serie temporal que especifique y que no esté en el conjunto de datos de entrada. El archivo de exportación de previsiones no contendrá estas series temporales ni sus valores previstos.

Exportación de una previsión

Tras crear una previsión, puede exportarla a un bucket de Amazon S3. Al exportar una previsión, se copia la previsión en su bucket de Amazon S3 como un archivo CSV (de forma predeterminada) y los datos exportados incluyen todos los atributos de cualquier conjunto de datos de metadatos de artículos, además de las predicciones de los artículos. Puede especificar el formato de archivo Parquet al exportar una previsión.

La granularidad de las previsiones exportadas (por ejemplo, por hora, por día o por semana) es la frecuencia de previsión que especificó al crear el predictor. Opcionalmente, puede especificar una clave de AWS Key Management Service para cifrar los datos antes de que se escriban en el bucket.

Console

Para exportar una previsión

1. En el panel de navegación, en el grupo de conjuntos de datos, seleccione Forecasts (Previsiones).

2. Seleccione el botón de radio de la previsión y seleccione Crear exportación de previsión. Aparecerá la página Create forecast export (Crear exportación de la previsión).

3. En la página Create forecast export (Crear exportación de la previsión), en Export details (Detalles de la exportación), facilite la siguiente información.

   • Nombre de exportación: escriba un nombre para su trabajo de exportación de previsión.

   • Previsión generada: en el menú desplegable, elija la previsión que creó en Step 3: Create a Forecast.

   • Rol de IAM: mantenga el valor predeterminado Escribir un ARN de rol de IAM personalizado o seleccione Crear un nuevo rol para que Amazon Forecast cree el rol.

   • ARN de rol de IAM personalizado: si ingresa un rol de IAM personalizado, ingrese el nombre de recurso de Amazon (ARN) del rol de IAM que creó en Crear un rol de IAM para Amazon Forecast (consola de IAM).

   • ARN de clave de KMS: si utiliza AWS Key Management Service para el cifrado de bucket, proporcione el nombre de recurso de Amazon (ARN) de la clave de AWS KMS.

   • Ubicación de exportación de previsión de S3: use el siguiente formato para ingresar la ubicación de su bucket o carpeta de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) en el bucket:

     s3://<name of your S3 bucket>/<folder path>/

4. Seleccione Create forecast export (Crear exportación de la previsión). Se muestra la página my_forecast.

   Espere a que Amazon Forecast termine de exportar la previsión. El proceso puede tardar unos minutos o más. Una vez exportada la previsión, el estado cambia a Activo y puede encontrar los archivos de previsión en el bucket de Amazon S3.

CLI

Para exportar una previsión con la AWS CLI, utilice el comando export-forecast-job. Asigne un nombre al trabajo de exportación de previsión, especifique el ARN de la previsión que se va a exportar y, si lo desea, añada cualquier etiqueta. Para el destination, especifique la ruta al bucket de Amazon S3 de salida, el ARN del rol de IAM creó en Crear un rol de IAM para Amazon Forecast (consola de IAM) y, si utiliza una clave de AWS KMS para el cifrado del bucket, el ARN de su clave.

Para obtener más información sobre los parámetros obligatorios y opcionales, consulte la operación CreateForecastExportJob.

forecast create-forecast-export-job \
--forecast-export-job-name exportJobName \
--forecast-arn arn:aws:forecast:region:acctNumber:forecast/forecastName \
--destination S3Config="{Path='s3://bucket/folderName',RoleArn='arn:aws:iam::acctNumber:role/Role, KMSKeyArn='arn:aws:kms:region:accountNumber:key/keyID'}"
--tags Key=key1,Value=value1 Key=key2,Value=value2

Python

Para exportar una previsión con el SDK para Python (Boto3), use el método export_forecast_job. Asigne un nombre al trabajo de exportación de previsión, especifique el ARN de la previsión que se va a exportar y, si lo desea, añada cualquier etiqueta. Para el Destination, especifique la ruta al bucket de Amazon S3 de salida, el ARN del rol de IAM creó en Crear un rol de IAM para Amazon Forecast (consola de IAM) y, si utiliza una clave de AWS KMS para el cifrado del bucket, el ARN de su clave.

Para obtener más información sobre los parámetros obligatorios y opcionales, consulte la operación CreateForecastExportJob.

import boto3
           
forecast = boto3.client('forecast')

export_forecast_response = forecast.create_forecast_export_job(
   Destination = {
      "S3Config": { 
         "Path": "s3://bucketName/folderName/",
         "RoleArn": "arn:aws:iam::accountNumber:role/roleName",
         "KMSKeyArn": "arn:aws:kms:region:accountNumber:key/keyID"
      }
   },
   ForecastArn = "arn:aws:forecast:region:accountNumber:forecast/forecastName",
   ForecastExportJobName = "export_job_name",
   Tags = [ 
      { 
         "Key": "key1",
         "Value": "value1"
      },
      { 
         "Key": "key2",
         "Value": "value2"
      }
   ]
)
forecast_export_job_arn = export_forecast_response["ForecastExportJobArn"]
print(forecast_export_job_arn)

Consulta de una previsión

Para consultar una previsión mediante la operación QueryForecast. De forma predeterminada, se devuelve el intervalo completo de la previsión. Puede solicitar un intervalo de fechas específico en la previsión completa.

Cuando consulte una previsión, debe especificar los criterios de filtrado. Un filtro es un par de clave/valor. La claves es uno de los nombre de atributo del esquema (incluidas las dimensiones de previsión) de uno de los conjuntos de datos utilizados para crear la previsión. El valor es un valor válido de la clave especificada. Puede especificar varios pares de clave/valor. La previsión devuelta solo incluirá artículos que cumplan con todos los criterios.

Previsiones de arranque en frío

Un desafío común al que se enfrentan los clientes de sectores como el comercio minorista, la fabricación o los bienes de consumo envasados es generar previsiones para artículos sin datos históricos. Este escenario se conoce como previsión de arranque en frío y suele producirse cuando las empresas introducen nuevos productos en el mercado, incorporan marcas o catálogos o realizan ventas cruzadas de productos en nuevas regiones.

Amazon Forecast requiere los metadatos de los artículos para realizar las previsiones de arranque en frío. Aprovechando las características de los artículos que se encuentran en los metadatos del artículo, Forecast identifica explícitamente los artículos de los metadatos del artículo que son similares al artículo sin datos históricos. Forecast utiliza las características de demanda de los artículos existentes para generar una previsión de arranque en frío para el nuevo artículo.

Amazon Forecast identifica los artículos de arranque en frío como aquellos que se incluyen en el archivo de metadatos del artículo pero que no se incluyen en el archivo de series temporales de destino. Para identificar correctamente un artículo de arranque en frío, asegúrese de que el ID del artículo de arranque en frío esté especificado como una fila en el archivo de metadatos del artículo y de que no esté ingresado en el archivo de series temporales de destino. En el caso de varios artículos de arranque en frío, introduzca el ID de cada artículo como una fila independiente en el archivo de metadatos del artículo. Si el artículo de arranque en frío no tiene un ID de artículo, puede utilizar cualquier combinación alfanumérica de menos de 64 caracteres que no esté siendo utilizada por otro artículo del conjunto de datos.

La previsión de arranque en frío requiere un conjunto de datos de metadatos de artículo y un AutoPredictor.