Generazione di previsioni - Amazon Forecast
Creazione di una previsioneSpecificazione di serie temporaliEsporttura di una previsioneSovrascrittura del forecastPrevisioni Coldstart

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Generazione di previsioni

Dopo aver creato un predittore Amazon Forecast, sei pronto per creare una previsione. Per impostazione predefinita, una previsione include previsioni per ogni elemento (item_id) nel gruppo del set di dati utilizzato per addestrare il predittore. Tuttavia è possibile specificare un sottoinsieme di elementi utilizzati per generare una previsione.

Dopo aver creato una previsione, puoi esportarla nel bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Creazione di una previsione

Puoi creare una previsione con la console Forecast oAWS gli SDK.AWS CLI Lo stato del tuo predittore deve essere Attivo prima di poter generare una previsione.

Console
Per creare una previsione

  1. Accedere aAWS Management Console e aprire la console Amazon Forecast all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/forecast/.

  2. Dai gruppi di set di dati, scegli il tuo gruppo di set di dati.

  3. Nella dashboard del tuo gruppo di set di dati, in Genera previsioni, scegli Crea una previsione. Viene visualizzata la pagina Crea una previsione.

  4. Nella pagina Crea una Forecast, per i dettagli della previsione, fornisci un nome per la tua previsione e scegli il predittore che desideri utilizzare per creare previsioni.

  5. Per i quantili Forecast, specificare facoltativamente i quantili in corrispondenza dei quali vengono generate le previsioni probabilistiche. I quantili predefiniti sono i quantili specificati durante la creazione del predittore.

  6. Facoltativamente, scegliete il pulsante di opzione per gli elementi selezionati per specificare un sottoinsieme di serie temporali utilizzate per la generazione delle previsioni.

  7. Facoltativamente, aggiungi eventuali tag per la previsione. Per ulteriori informazioni, vedereAssegnazione di tag alle risorse Amazon Forecast.

  8. Scegli Start (Avvia). Viene visualizzata la pagina Previsioni.

    La colonna Stato elenca lo stato della tua previsione. Attendi che Amazon Forecast completi la creazione della previsione. Il processo può richiedere alcuni minuti o più tempo. Una volta creata la previsione, lo stato passa a Attivo.

    Ora che la tua previsione è stata creata, puoi esportarla. Consultare Esporttura di una previsione.

CLI

Per creare una previsione conAWS CLI, usa ilcreate-forecast comando. Fornisci un nome per la previsione e l'Amazon Resource Name (ARN) del tuo predittore. Adforecast-types esempio, è possibile specificare i quantili in corrispondenza dei quali vengono generate le previsioni probabilistiche. I valori predefiniti sono i quantili specificati al momento della creazione del predittore. Facoltativamente, aggiungi eventuali tag per la previsione. Per ulteriori informazioni, vedereAssegnazione di tag alle risorse Amazon Forecast.

Per informazioni sui parametri obbligatori e opzionali, vedereCreateForecast.

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

Per creare una previsione con l'SDK for Python (Boto3), usa ilcreate_forecast metodo. Fornisci un nome per la previsione e l'Amazon Resource Name (ARN) del tuo predittore. AdForecastTypes esempio, è possibile specificare i quantili in corrispondenza dei quali vengono generate le previsioni probabilistiche. I valori predefiniti sono i quantili specificati al momento della creazione del predittore. Facoltativamente, aggiungi eventuali tag per la previsione. Per ulteriori informazioni, consultaAssegnazione di tag alle risorse Amazon Forecast.

Per informazioni sui parametri obbligatori e opzionali, vedereCreateForecast.

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)

Specificazione di serie temporali

Nota

Una serie temporale è una combinazione dell'elemento (item_id) e di tutte le dimensioni nei tuoi set di dati.

Per specificare un elenco di serie temporali, carica un file CSV che identifica le serie temporali in base ai valori item_id e dimensionale in un bucket S3. È inoltre necessario definire gli attributi e i tipi di attributi delle serie temporali in uno schema.

Ad esempio, un rivenditore potrebbe voler sapere in che modo una campagna pubblicitaria influisce sulle vendite di un articolo specifico (item_id) in un punto vendita specifico (store_location). In questo caso d'uso, dovresti specificare la serie temporale che è la combinazione di item_id e store_location.

Il seguente file CSV seleziona le cinque serie temporali seguenti:

  1. ID dell'articolo: 001, ubicazione del negozio: Seattle

  2. ID dell'articolo: 001, ubicazione del negozio: New York

  3. ID dell'articolo: 002, ubicazione del negozio: Seattle

  4. ID dell'articolo: 002, ubicazione del negozio: New York

  5. ID dell'articolo: 003, ubicazione del negozio: Denver

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

Lo schema definisce la prima colonna comeitem_id e la seconda colonna comestore_location.

La creazione della Forecast viene saltata per tutte le serie temporali specificate che non sono incluse nel set di dati di input. Il file di esportazione delle previsioni non conterrà queste serie temporali o i relativi valori previsti.

Esporttura di una previsione

Dopo aver creato una previsione, puoi esportarla in un bucket Amazon S3. L'esportazione di una previsione copia la previsione nel bucket Amazon S3 come file CSV (per impostazione predefinita) e i dati esportati includono tutti gli attributi di qualsiasi set di dati di metadati degli articoli oltre alle previsioni degli articoli. È possibile specificare il formato del file Parquet quando si esporta una previsione.

La granularità delle previsioni esportate (ad esempio orarie, giornaliere o settimanali) è la frequenza di previsione specificata al momento della creazione del predittore. Facoltativamente, puoi specificare unaAWS Key Management Service chiave per crittografare i dati prima che vengano scritti nel bucket.

Nota

I file di esportazione possono restituire direttamente informazioni dall'importazione del set di dati. Ciò rende i file vulnerabili all'iniezione CSV se i dati importati contengono formule o comandi. Per questo motivo, i file esportati possono richiedere avvisi di sicurezza. Per evitare attività dannose, disattiva i link e le macro durante la lettura dei file esportati.

Console
Per esportare una previsione

  1. Nel riquadro di navigazione, nel gruppo di set di dati, scegliere Forecasts (Previsioni).

  2. Scegli il pulsante radio per la tua previsione e scegli Crea esportazione di previsioni. Viene visualizzata la pagina Create forecast export (Crea esportazione previsione).

  3. Nella pagina Create forecast export (Crea esportazione previsione), per Export details (Dettagli esportazione), fornire le seguenti informazioni.

    • Esporta nome: inserisci un nome per il lavoro di esportazione previsto.

    • Previsione generata: dal menu a discesa, scegli la previsione in cui è stata creataStep 3: Create a Forecast.

    • Ruolo IAM: mantieni il valore predefinito Inserisci un ruolo IAM personalizzato ARN o scegli Crea un nuovo ruolo per fare in modo che Amazon Forecast crei il ruolo per te.

    • Ruolo IAM personalizzato ARN: se stai inserendo un ruolo IAM personalizzato, inserisci l'Amazon Resource Name (ARN) del ruolo IAM in cui è stato creatoCrea un ruolo IAM per Amazon Forecast (console IAM).

    • Chiave KMS ARN: seAWS Key Management Service la utilizzi per la crittografia del bucket, inserisci l'Amazon Resource Name (ARN) dellaAWS KMS chiave.

    • Posizione di esportazione prevista S3: utilizza il seguente formato per inserire la posizione del bucket o della cartella Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) nel bucket:

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

  4. Scegliere Create forecast export (Crea esportazione previsione). Viene visualizzata la pagina my_forecast .

    Attendi che Amazon Forecast completi l'esportazione della previsione. Il processo può richiedere alcuni minuti o più tempo. Quando la previsione è stata esportata, lo stato passa ad Attivo e puoi trovare i file di previsione nel tuo bucket Amazon S3.

CLI

Per esportare una previsione con ilAWS CLI si usa ilexport-forecast-job comando. Assegna un nome al processo di esportazione delle previsioni, specifica l'ARN della previsione da esportare e, facoltativamente, aggiungi eventuali tag. Per ildestination, specifica il percorso del bucket Amazon S3 di output, l'ARN del ruolo IAM in cui hai creato eCrea un ruolo IAM per Amazon Forecast (console IAM), se usi unaAWS KMS chiave per la crittografia del bucket, l'ARN per la tua chiave.

Per ulteriori informazioni sui parametri obbligatori e facoltativi, vediCreateForecastExportJob operazione.

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

Per esportare una previsione con l'SDK for Python (Boto3) si utilizza ilexport_forecast_job metodo. Assegna un nome al processo di esportazione delle previsioni, specifica l'ARN della previsione da esportare e, facoltativamente, aggiungi eventuali tag. Per ilDestination, specifica il percorso del bucket Amazon S3 di output, l'ARN del ruolo IAM in cui hai creato eCrea un ruolo IAM per Amazon Forecast (console IAM), se usi unaAWS KMS chiave per la crittografia del bucket, l'ARN per la tua chiave.

Per ulteriori informazioni sui parametri obbligatori e facoltativi, vediCreateForecastExportJob operazione.

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)

Sovrascrittura del forecast

È possibile interrogare una previsione utilizzando l'QueryForecastoperazione. Per impostazione predefinita, viene restituito l'intervallo completo della previsione. Puoi richiedere un intervallo di date specifico all'interno della previsione completa.

Quando esegui una query su una previsione, devi specificare i criteri di filtraggio. Un filtro è una coppia chiave-valore. La chiave è uno dei nomi degli attributi dello schema (incluse le dimensioni della previsione) di uno dei set di dati utilizzati per creare la previsione. Il valore è un valore valido per la chiave specificata. Puoi specificare più coppie chiave-valore. La previsione restituita conterrà solo gli elementi che soddisfano tutti i criteri.

Previsioni Coldstart

Una sfida comune affrontata dai clienti in settori come la vendita al dettaglio, la produzione o i beni di consumo confezionati consiste nel generare previsioni per articoli privi di dati storici. Questo scenario è noto come previsione a freddo e si verifica in genere quando le aziende introducono nuovi prodotti sul mercato, inseriscono marchi o cataloghi o vendono prodotti in nuove regioni.

Amazon Forecast richiede i metadati degli articoli per eseguire la previsione a freddo. Sfruttando le caratteristiche degli articoli presenti nei metadati dell'articolo, Forecast identifica esplicitamente gli elementi nei metadati dell'articolo che sono simili all'articolo senza dati storici. Forecast utilizza le caratteristiche della domanda degli articoli esistenti per generare una previsione di inizio a freddo per il nuovo articolo.

Amazon Forecast identifica gli articoli con avvio a freddo come quegli elementi inclusi nel file di metadati dell'articolo ma non inclusi nel file delle serie temporali di destinazione. Per identificare correttamente un elemento con avvio a freddo, assicuratevi che l'ID dell'elemento coldstart sia inserito come riga nel file di metadati dell'elemento e che non sia inserito nel file delle serie temporali di destinazione. Per più articoli Coldstart, inserisci l'ID di ciascun elemento come riga separata nel file di metadati dell'articolo. Se l'elemento coldstart non ha un ID elemento, è possibile utilizzare qualsiasi combinazione alfanumerica inferiore a 64 caratteri e non già utilizzata da un altro elemento nel set di dati.

La previsione Coldstart richiede sia un set di dati di metadati degli articoli che un AutoPredictor.