集計の仕組み - Amazon Forecast

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集計の仕組み

トレーニング中、Amazon Forecast は、指定した予想頻度と一致しないデータをすべて集計します。例えば、日次データはあるが、週次の予想頻度を指定しているとします。Forecast は、そのデータが属する週に基づいて日次データを調整します。次に、Forecast はそれを週ごとに 1 つのレコードにまとめます。Forecast は、時間境界との関係に基づいて、データがどの週 (または月、日など) に属するかを判断します。時間境界は、1 日の開始時間や週の開始日など、時間単位の開始点を指定します。

時間単位や分単位の予想、または時間境界が不明な場合、Forecast は頻度の時間単位に基づくデフォルトの時間境界を使用します。日次、週次、月次、または年次の予想頻度となる自動予測子の場合、カスタムの時間境界を指定できます。時間境界の詳細については、「時間境界」を参照してください

集計時のデフォルトの変換方法は、データを合計することです。予測子の作成時に変換を設定できます。これは、Forecast コンソールの [予測子を作成] ページの [入力データ設定] セクションで行います。または、CreateAutoPredictor オペレーションの AttributeConfigTransformations パラメータで変換メソッドを設定することもできます。

次の表は、デフォルトの時間境界を使用した 1 時間ごとの予測頻度の集計例を示しています。各時間は正時から始まります。

変換前

時間 データ 時間の冒頭
2018-03-03 01:00:00 100 Yes
2018-03-03 02:20:00 50 No
2018-03-03 02:45:00 20 いいえ
2018-03-03 04:00:00 120 Yes

変換後

時間 データ メモ
2018-03-03 01:00:00 100
2018-03-03 02:00:00 70 02:00:00~02:59:59 (50 + 20) の間の値の合計
2018-03-03 03:00:00 03:00:00~03:59:59 の間に値はありません
2018-03-03 04:00:00 120

次の図は、Forecast がデフォルトの毎週の時間境界に合うようにデータを変換する方法を示しています。

Raw sales data points transformed into a smooth demand time series curve over weekly intervals.