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Génération de prévisions

Après avoir créé un prédicteur Amazon Forecast, vous êtes prêt à créer une prévision. Par défaut, une prévision inclut des prévisions pour chaque élément (item_id) du groupe de données qui a été utilisé pour entraîner le prédicteur. Vous pouvez toutefois spécifier un sous-ensemble d'éléments utilisés pour générer une prévision.

Après avoir créé une prédiction, vous pouvez l'exporter vers votre compartiment Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Création d'une prédiction

Vous pouvez créer une prévision à l'aide de la console Forecast ouAWS des SDK.AWS CLI Le statut de votre prédicteur doit être Actif pour que vous puissiez générer une prévision.

Console

Pour créer une prédiction

1. Connectez-vous à l'AWS Management Consoleet ouvrez la console Amazon Forecast à l'adresse https://console.aws.amazon.com/forecast/.

2. Dans Groupes de jeux de données, choisissez votre groupe de jeux de données.

3. Sur le tableau de bord de votre groupe de données, sous Générer des prévisions, choisissez Créer une prévision. La page Créer une prévision apparaît.

4. Sur la page Créer une Forecast, pour les détails des prévisions, attribuez un nom à votre prévision et choisissez le prédicteur que vous souhaitez utiliser pour créer des prévisions.

5. Pour les quantiles de Forecast, spécifiez éventuellement les quantiles auxquels les prévisions probabilistes sont générées. Les quantiles par défaut sont les quantiles que vous avez spécifiés lors de la création du prédicteur.

6. Si vous le souhaitez, cliquez sur le bouton radio correspondant aux éléments sélectionnés pour spécifier un sous-ensemble de séries chronologiques utilisées pour la génération de prévisions.

7. Vous pouvez éventuellement ajouter des balises pour les prévisions. Pour plus d'informations, voirIdentification des ressources Amazon Forecast.

8. Sélectionnez Démarrer. La page Prévisions s'affiche.

   La colonne État répertorie l'état de vos prévisions. Attendez qu'Amazon Forecast ait fini de créer les prévisions. Ce processus peut prendre quelques minutes ou plus. Lorsque vos prévisions ont été créées, le statut passe à Actif.

   Maintenant que vos prévisions ont été créées, vous pouvez les exporter. Consultez Exporter une prédiction.

CLI

Pour créer une prévision à l'aide deAWS CLI, utilisez lacreate-forecast commande. Remplacer la prédiction et l'Amazon Resource Name (ARN) de votre prédicteur. Pourforecast-types, spécifiez éventuellement les quantiles auxquels les prévisions probabilistes sont générées. Les valeurs par défaut sont les quantiles que vous avez spécifiés lors de la création du prédicteur. Ajoutez éventuellement des balises pour les prévisions. Pour plus d'informations, voirIdentification des ressources Amazon Forecast.

Pour plus d'informations sur les paramètres obligatoires et facultatifs, consultezCreateForecast.

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

Pour créer une prédiction à l'aide du kit SDK for Python (Boto3), utilisez lacreate_forecast méthode. Remplacer la prédiction et l'Amazon Resource Name (ARN) de votre prédicteur. PourForecastTypes, spécifiez éventuellement les quantiles auxquels les prévisions probabilistes sont générées. Les valeurs par défaut sont les quantiles que vous avez spécifiés lors de la création du prédicteur. Ajoutez éventuellement des balises pour les prévisions. Pour plus d'informations, consultezIdentification des ressources Amazon Forecast.

Pour plus d'informations sur les paramètres obligatoires et facultatifs, consultezCreateForecast.

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)

Remplacement de séries temporelles

Pour spécifier une liste de séries chronologiques, chargez un fichier CSV identifiant les séries chronologiques par leur item_id et leurs valeurs de dimension dans un compartiment S3. Vous devez également définir les attributs et les types d'attributs des séries chronologiques dans un schéma.

Par exemple, un détaillant peut vouloir connaître l'impact d'une campagne publicitaire sur les ventes d'un article spécifique (item_id) dans un magasin spécifique (store_location). Dans ce cas d'utilisation, vous devez spécifier la série chronologique qui est la combinaison de item_id et store_location.

Le fichier CSV suivant sélectionne les cinq séries chronologiques suivantes :

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

Le schéma définit la première colonne commeitem_id et la deuxième colonne commestore_location.

La création de Forecast est ignorée pour toutes les séries temporelles que vous spécifiez et qui ne figurent pas dans le jeu de données en entrée. Le fichier d'exportation des prévisions ne contiendra pas ces séries chronologiques ni leurs valeurs prévisionnelles.

Exporter une prédiction

Après avoir créé une prédiction, vous pouvez l'exporter vers un compartiment Amazon S3. L'exportation d'une prévision copie la prévision dans votre compartiment Amazon S3 sous forme de fichier CSV (par défaut), et les données exportées incluent tous les attributs de tout jeu de métadonnées d'article, en plus des prévisions relatives aux articles. Vous pouvez spécifier le format de fichier Parquet lorsque vous exportez une prévision.

La granularité des prévisions exportées (telles que les prévisions horaires, quotidiennes ou hebdomadaires) est la fréquence de prévision que vous avez spécifiée lors de la création du prédicteur. Vous pouvez éventuellement spécifier uneAWS Key Management Service clé pour chiffrer les données avant qu'elles ne soient écrites dans le bucket.

Console

Pour exporter une prévision

1. Dans le volet de navigation, sous votre groupe d'ensembles de données, choisissez Forecasts (Prévisions).

2. Cliquez sur le bouton radio correspondant à vos prévisions, puis choisissez Créer une exportation de prévisions. La page Create forecast export (Créer une exportation de prévision) s'affiche.

3. Sur la page Create forecast export (Créer une exportation de prévision), pour Export details (Détails d'exportation), fournissez les informations suivantes.

   • Nom de l'exportation : entrez un nom pour votre tâche d'exportation de prévisions.

   • Prédiction générée : dans le menu déroulant, choisissez la prédiction que vous avez crééeStep 3: Create a Forecast.

   • Rôle IAM : conservez la valeur par défaut Entrez un ARN de rôle IAM personnalisé ou choisissez Créer un nouveau rôle pour qu'Amazon Forecast crée le rôle pour vous.

   • Remplacement IAM personnalisé : si vous saisissez un rôle IAM personnalisé, saisissez le nom de ressource Amazon (ARN) du rôle IAM dans lequel vous avez crééCréation d'un rôle IAM pour Amazon Forecast (console IAM).

   • ARN de la clé KMS : si vous l'utilisezAWS Key Management Service pour le chiffrement de compartiment, fournissez le nom de ressource Amazon (ARN) de laAWS KMS clé.

   • Emplacement d'exportation de la prédiction S3 : utilisez le format suivant pour saisir l'emplacement de votre compartiment ou dossier Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) dans le compartiment :

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

4. Choisissez Create forecast export (Créer une exportation de prévision). La page my_forecast s'affiche.

   Attendez qu'Amazon Forecast ait fini d'exporter les prévisions. Ce processus peut prendre quelques minutes ou plus. Lorsque vos prévisions ont été exportées, le statut passe à Active et vous pouvez retrouver les fichiers de prévisions dans votre compartiment Amazon S3.

CLI

Pour exporter une prévision à l'aide de la commande,AWS CLI vous devez utiliser laexport-forecast-job commande. Donnez un nom à la tâche d'exportation de prévisions, spécifiez l'ARN de la prévision à exporter et ajoutez éventuellement des balises. Pour ledestination, spécifiez le chemin d'accès à votre compartiment Amazon S3 de sortie, l'ARN du rôle IAM dans lequel vous avez créé etCréation d'un rôle IAM pour Amazon Forecast (console IAM), si vous utilisez uneAWS KMS clé pour le chiffrement du compartiment, l'ARN de votre clé.

Pour obtenir plus d'informations sur les paramètres obligatoires et facultatifs, consultez la sectionCreateForecastExportJob Fonctionnement.

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

Pour exporter une prédiction avec le kit SDK for Python (Boto3), utilisez laexport_forecast_job méthode. Donnez un nom à la tâche d'exportation de prévisions, spécifiez l'ARN de la prévision à exporter et ajoutez éventuellement des balises. Pour leDestination, spécifiez le chemin d'accès à votre compartiment Amazon S3 de sortie, l'ARN du rôle IAM dans lequel vous avez créé etCréation d'un rôle IAM pour Amazon Forecast (console IAM), si vous utilisez uneAWS KMS clé pour le chiffrement du compartiment, l'ARN de votre clé.

Pour obtenir plus d'informations sur les paramètres obligatoires et facultatifs, consultez la sectionCreateForecastExportJob Fonctionnement.

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)

Remplacement de la prédiction

Vous pouvez interroger une prévision à l'aide deQueryForecast cette opération. Par défaut, la plage complète de la prévision est renvoyée. Vous pouvez demander une plage de dates spécifique dans la prévision complète.

Lorsque vous interrogez une prévision, vous devez spécifier des critères de filtrage. Un filtre est une paire clé-valeur. La clé est l'un des noms d'attributs de schéma (y compris les dimensions de prévision) de l'un des ensembles de données utilisés pour créer la prévision. La valeur est une valeur valide pour la clé spécifiée. Vous pouvez spécifier plusieurs paires clé-valeur. La prévision renvoyée contiendra uniquement les éléments qui répondent à tous les critères.

Prévisions Coldstart

Les clients de secteurs tels que la vente au détail, la fabrication ou les produits de consommation emballés sont souvent confrontés au défi de générer des prévisions pour les articles sans données historiques. Ce scénario, connu sous le nom de prévision du démarrage à froid, se produit généralement lorsque des entreprises lancent de nouveaux produits sur le marché, intègrent des marques ou des catalogues, ou vendent des produits de manière croisée dans de nouvelles régions.

Amazon Forecast nécessite les métadonnées des articles pour effectuer des prévisions à froid. En s'appuyant sur les caractéristiques de l'élément trouvées dans les métadonnées de l'élément, Forecast identifie explicitement les éléments dans les métadonnées de l'élément qui sont similaires à l'élément sans données historiques. Forecast utilise les caractéristiques de demande des articles existants pour générer une prévision à froid pour le nouvel article.

Amazon Forecast identifie les articles Coldstart comme étant ceux qui sont inclus dans le fichier de métadonnées de l'article mais qui ne sont pas inclus dans le fichier de série chronologique cible. Pour identifier correctement un élément Coldstart, assurez-vous que l'identifiant de l'élément Coldstart est saisi sous forme de ligne dans le fichier de métadonnées de l'élément et qu'il n'est pas saisi dans le fichier de série chronologique cible. Pour plusieurs éléments Coldstart, entrez chaque ID d'élément sur une ligne distincte dans le fichier de métadonnées de l'élément. Si l'élément coldstart ne possède pas d'identifiant d'élément, vous pouvez utiliser n'importe quelle combinaison alphanumérique de moins de 64 caractères qui n'est pas déjà utilisée par un autre élément de l'ensemble de données.

Les prévisions Coldstart nécessitent à la fois un jeu de métadonnées d'éléments et un AutoPredictor.