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Importazione di set di dati

I set di dati contengono i dati utilizzati per eseguire il training di un predittore. Crei uno o più set di dati Amazon Forecast e importi i tuoi dati di formazione al loro interno. Un gruppo di set di dati è una raccolta di set di dati complementari che descrivono in dettaglio una serie di parametri che cambiano in una serie di tempo. Dopo aver creato un gruppo di set di dati, utilizzarlo per eseguire il training di un predittore.

Ogni gruppo di set di dati può avere fino a tre set di dati, uno per ogni tipo di set di dati: serie temporali target, serie temporali correlate e metadati degli articoli.

Per creare e gestire set di dati e gruppi di set di dati Forecast, puoi utilizzare la console Forecast, AWS Command Line Interface (AWS CLI) o l'SDK. AWS

Ad esempio, i set di dati Forecast, consulta il repository Amazon Forecast Sample. GitHub

Set di dati

Per creare e gestire set di dati Forecast, puoi utilizzare le API Forecast, incluse le operazioni and. CreateDataset DescribeDataset Per un elenco completo delle API Forecast, consulta. Documentazione di riferimento delle API

Durante la creazione di un set di dati occorre fornire informazioni, ad esempio le seguenti:

Ogni colonna del set di dati Previsione rappresenta una dimensione o una funzionalità di previsione. Le dimensioni di previsione descrivono gli aspetti dei dati che non cambiano nel tempo, come ad esempio store o location. Le caratteristiche di previsione includono tutti i parametri nei dati che variano nel tempo, ad esempio price o promotion. Alcune dimensioni, come timestamp o itemId, sono necessarie nei set di dati di serie temporali target e correlate.

Domini di set di dati e tipi di set di dati

Quando crei un set di dati Forecast, scegli un dominio e un tipo di set di dati. Forecast fornisce domini per una serie di casi d'uso, come la previsione della domanda al dettaglio o del traffico web. Puoi anche creare un dominio personalizzato. Per un elenco completo dei domini Forecast, consulta. Domini di set di dati e tipi di set di dati predefiniti

All'interno di ciascun dominio, gli utenti di Forecast possono specificare i seguenti tipi di set di dati:

A seconda delle informazioni nei dati di training e di ciò che desideri prevedere, puoi creare più di un set di dati.

Ad esempio, supponiamo di voler generare una previsione per la domanda di articoli al dettaglio, ad esempio scarpe e calzini. Potrebbe essere necessario creare i seguenti set di dati nel dominio RETAIL:

Esempio di set di dati con una dimensione di previsione

Seguendo l'esempio precedente, immagina di voler prevedere la domanda di scarpe e calzini in base alle precedenti vendite di un negozio. Nel seguente set di dati di serie temporali target, store è una dimensione di previsione delle serie temporali, mentre demand è il campo di destinazione. I calzini vengono venduti in due punti vendita (NYC e SFO) e le scarpe vengono vendute solo in ORD.

Le prime tre righe di questa tabella contengono i primi dati di vendita disponibili per gli store NYC, SFO e ORD. Le ultime tre righe contengono gli ultimi dati di vendita registrati per ogni store. La riga ... rappresenta tutti i dati di vendita degli articoli registrati tra la prima e l'ultima voce.

Schema del set di dati

Ogni set di dati richiede uno schema, una mappatura JSON fornita dall'utente dei campi nei dati di training. Qui puoi elencare le dimensioni e le caratteristiche obbligatorie e facoltative che desideri includere nel set di dati.

Se il set di dati include un attributo di geolocalizzazione, definisci l'attributo all'interno dello schema con il tipo di attributo. geolocation Per ulteriori informazioni, consulta Aggiungere informazioni sulla geolocalizzazione. Per applicare l'indice meteorologico, devi includere un attributo di geolocalizzazione nelle serie temporali di destinazione e in tutti i set di dati relativi alle serie temporali.

Alcuni domini hanno dimensioni opzionali che consigliamo di includere. Le dimensioni facoltative sono elencate nelle descrizioni di ciascun dominio più avanti in questa guida. Per un esempio, consulta Dominio RETAIL. Tutte le dimensioni opzionali utilizzano il tipo di dati string.

Uno schema è obbligatorio per ogni set di dati. Di seguito è riportato lo schema di accompagnamento per il set di dati delle serie temporali di destinazione di esempio illustrate in precedenza.

{
     "attributes": [
        {
           "AttributeName": "timestamp",
           "AttributeType": "timestamp"
        },
        {
           "AttributeName": "item_id",
           "AttributeType": "string"
        },
        {
           "AttributeName": "store",
           "AttributeType": "string"
        },
        {
           "AttributeName": "demand",
           "AttributeType": "float"
        }
    ]
}

Quando carichi i dati di allenamento nel set di dati che utilizza questo schema, Forecast presuppone che il timestamp campo sia la colonna 1, il campo sia la colonna 2, il item_id campo sia la colonna 3 e il store campo, il demand campo di destinazione, sia la colonna 4.

Per il tipo di set di dati di serie temporali correlate, tutte le caratteristiche correlate devono avere un tipo di attributo float o integer. Per il tipo di set di dati dei metadati degli articoli, tutte le caratteristiche devono avere un tipo di attributo stringa. Per ulteriori informazioni, consulta SchemaAttribute.

Gruppi di set di dati

Un gruppo di set di dati è una raccolta di un numero di set di dati correlati compreso tra uno e tre, uno per ogni tipo di set di dati. Puoi importare set di dati in un gruppo di set di dati, quindi utilizzare il gruppo di set di dati per eseguire il training di un predittore.

Forecast include le seguenti operazioni per creare gruppi di set di dati e aggiungervi set di dati:

Risoluzione dei conflitti nella frequenza di raccolta dei dati

Forecast può addestrare i predittori con dati che non sono in linea con la frequenza dei dati specificata nell'operazione. CreateDataset Ad esempio, puoi importare dati registrati a intervalli orari anche se alcuni dati non sono contrassegnati con data e ora nella parte superiore dell'ora (02:20, 02:45). Forecast utilizza la frequenza dei dati specificata per ottenere informazioni sui dati. Quindi Forecast aggrega i dati durante l'addestramento dei predittori. Per ulteriori informazioni, consulta Aggregazione dei dati per diverse frequenze di previsione.