Amazon Forecast tidak lagi tersedia untuk pelanggan baru. Pelanggan Amazon Forecast yang ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. Pelajari lebih lanjut”
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Dataset Penggantian
Dataset pengganti adalah versi modifikasi dari deret waktu terkait baseline yang hanya berisi nilai yang ingin Anda ubah dalam perkiraan bagaimana-jika. Dataset pengganti harus berisi dimensi perkiraan, pengidentifikasi item, dan stempel waktu dalam deret waktu terkait baseline, serta setidaknya 1 deret waktu yang diubah. Dataset ini digabungkan dengan deret waktu terkait dasar untuk membuat kumpulan data yang diubah yang digunakan untuk perkiraan bagaimana-jika. Dataset pengganti harus dalam format CSV.
Dataset ini tidak boleh berisi stempel waktu duplikat untuk deret waktu yang sama.
Berikut ini adalah beberapa contoh bagaimana Anda dapat menentukan deret waktu penggantian dan bagaimana spesifikasi tersebut ditafsirkan. Pertimbangkan kasus di mana Anda memperkirakan harian dan cakrawala perkiraan adalah 2022-08-01 sampai 2022-08-03. Deret waktu terkait dasar untuk semua contoh diberikan dalam tabel berikut.
item_id | timestamp | price | stock_count |
---|---|---|---|
item_1 |
2022-08-01 |
100 |
50 |
item_1 |
2022-08-02 |
100 |
50 |
item_1 |
2022-08-03 |
100 |
50 |
item_2 |
2022-08-01 |
75 |
500 |
item_2 |
2022-08-02 |
75 |
500 |
item_2 |
2022-08-03 |
75 |
500 |
Dimensi Forecast
Jika Anda menyertakan dimensi perkiraan dalam kumpulan data Anda, maka Anda harus memasukkannya ke dalam kumpulan data pengganti. Pertimbangkan deret waktu terkait dasar ini:
item_id | store_id | timestamp | price | stock_count |
---|---|---|---|---|
item_1 |
store_1 |
2022-08-01 |
100 |
50 |
item_1 |
store_1 |
2022-08-02 |
100 |
50 |
item_1 |
store_1 |
2022-08-03 |
100 |
50 |
item_1 |
store_2 |
2022-08-01 |
75 |
500 |
item_1 |
store_2 |
2022-08-02 |
75 |
500 |
item_1 |
store_2 |
2022-08-03 |
75 |
500 |
Oleh karena itu, dataset pengganti untuk diskon 10% di semua toko pada 2022-08-02 adalah sebagai berikut:
item_id | store_id | timestamp | price |
---|---|---|---|
item_1 |
store_1 |
2022-08-02 |
90 |
item_1 |
store_2 |
2022-08-02 |
67.5 |