Generazione di previsioni - Amazon Forecast
Creare una previsioneSpecificazione delle serie temporaliEsportazione di una previsioneInterrogare una previsionePrevisioni 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) del gruppo di 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 tuo bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Creare una previsione

È possibile creare una previsione con la console Forecast AWS CLI, oppure AWS SDKs. Lo stato del predittore deve essere Attivo prima di poter generare una previsione.

Console
Per creare una previsione

  1. Accedi AWS Management Console e apri 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 gruppo di set di dati, in Genera previsioni, scegli Crea una previsione. Viene visualizzata la pagina Crea una previsione.

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

  5. Per i quantili Forecast, specificare facoltativamente i quantili in base ai 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 Elementi selezionati per specificare un sottoinsieme di serie temporali utilizzate per la generazione delle previsioni.

  7. Facoltativamente, aggiungi qualsiasi tag per la previsione. Per ulteriori informazioni, consulta Etichettare le risorse di Amazon Forecast.

  8. Scegli Avvia. Viene visualizzata la pagina Previsioni.

    La colonna Stato elenca lo stato della 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 previsione è stata creata, puoi esportare la previsione. Per informazioni, consulta Esportazione di una previsione.

CLI

Per creare una previsione con AWS CLI, usa il create-forecast comando. Fornisci un nome per la previsione e l'Amazon Resource Name (ARN) del tuo predittore. forecast-typesIn alternativa, specifica i quantili in base ai quali vengono generate le previsioni probabilistiche. I valori predefiniti sono i quantili specificati al momento della creazione del predittore. Facoltativamente, aggiungi qualsiasi tag per la previsione. Per ulteriori informazioni, consulta Etichettare le risorse di Amazon Forecast.

Per informazioni sui parametri obbligatori e facoltativi, 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 per Python (Boto3), usa il metodo. create_forecast Fornisci un nome per la previsione e l'Amazon Resource Name (ARN) del tuo predittore. ForecastTypesIn alternativa, specifica i quantili in base ai quali vengono generate le previsioni probabilistiche. I valori predefiniti sono i quantili specificati al momento della creazione del predittore. Facoltativamente, aggiungi qualsiasi tag per la previsione. Per ulteriori informazioni, consulta Etichettare le risorse di Amazon Forecast.

Per informazioni sui parametri obbligatori e facoltativi, 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 delle serie temporali

Nota

Una serie temporale è una combinazione dell'elemento (item_id) e di tutte le dimensioni nei 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 di dimensione 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 seguenti cinque serie temporali:

  1. ID_articolo: 001, locale_negozio: Seattle

  2. ID_articolo: 001, store_location: New York

  3. ID_articolo: 002, store_location: Seattle

  4. ID_articolo: 002, localizzazione del negozio: New York

  5. ID_articolo: 003, localizzazione del negozio: Denver

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

Lo schema definisce la prima colonna come e la seconda colonna comeitem_id. store_location

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

Esportazione 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. Puoi specificare il formato di file Parquet quando esporti 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 una AWS Key Management Service chiave per crittografare i dati prima che vengano scritti nel bucket.

Nota

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

    • Nome di esportazione: inserisci un nome per il processo di esportazione delle previsioni.

    • Previsione generata: dal menu a discesa, scegli la previsione in cui hai creato. Step 3: Create a Forecast

    • Ruolo IAM: mantieni l'impostazione predefinita Inserisci un ruolo IAM personalizzato ARN o scegli Crea un nuovo ruolo per consentire ad Amazon Forecast di creare il ruolo per te.

    • ARN del ruolo IAM personalizzato: se stai inserendo un ruolo IAM personalizzato, inserisci l'Amazon Resource Name (ARN) del ruolo IAM in cui hai creato. Crea un ruolo IAM per Amazon Forecast (console IAM)

    • ARN della chiave KMS: se AWS Key Management Service utilizzi la crittografia dei bucket, fornisci l'Amazon Resource Name (ARN) della chiave. AWS KMS

    • 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. Una volta esportata la previsione, lo stato passa ad Active e puoi trovare i file di previsione nel tuo bucket Amazon S3.

CLI

Per esportare una previsione con il comando AWS CLI . export-forecast-job Assegna un nome al processo di esportazione delle previsioni, specifica l'ARN della previsione da esportare e, facoltativamente, aggiungi qualsiasi tag. Per ladestination, 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 una AWS KMS chiave per la crittografia dei bucket, l'ARN per la tua chiave.

Per ulteriori informazioni sui parametri obbligatori e facoltativi, consulta operation. 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

Per esportare una previsione con l'SDK per Python (Boto3) si utilizza il metodo. export_forecast_job Assegna un nome al processo di esportazione delle previsioni, specifica l'ARN della previsione da esportare e, facoltativamente, aggiungi qualsiasi tag. Per laDestination, 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 una AWS KMS chiave per la crittografia dei bucket, l'ARN per la tua chiave.

Per ulteriori informazioni sui parametri obbligatori e facoltativi, consulta operation. 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)

Interrogare una previsione

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 senza dati storici. Questo scenario, noto come previsione a freddo, si verifica in genere quando le aziende introducono nuovi prodotti sul mercato, marchi o cataloghi integrati o effettuano vendite incrociate di prodotti in nuove regioni.

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

Amazon Forecast identifica gli articoli Coldstart come quegli articoli inclusi nel file di metadati degli articoli ma non inclusi nel file della serie temporale di destinazione. Per identificare correttamente un elemento coldstart, assicurati che l'ID dell'elemento coldstart sia inserito come riga nel file di metadati dell'articolo e che non sia inserito nel file della serie temporale di destinazione. Per più elementi coldstart, inserite l'ID di ciascun elemento come riga separata nel file di metadati dell'elemento. Se l'elemento coldstart non dispone di 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 elementi che un. AutoPredictor