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CreateWhatIfAnalysis

what-if 분석은 시계열을 가상으로 변경하고 이러한 변경으로 생성된 예측을 변경되지 않은 기준선 시계열과 비교하는 시나리오 모델링 기법입니다. what-if 분석의 목적은 기준선 시계열의 다양한 수정에 따라 예측이 어떻게 변할 수 있는지 이해하는 것임을 기억하는 것이 중요합니다.

새로운 스타일을 위한 공간을 확보하기 위해 시즌 종료 세일을 고려하고 있는 의류 소매업체를 예로 들어 보겠습니다. 기준선 예측을 생성한 후에는 what-if 분석을 사용하여 다양한 판매 전략이 목표에 어떤 영향을 미칠지 조사할 수 있습니다.

모든 항목에 25% 가격 인하가 적용되는 시나리오와 모든 항목에 고정 금액 가격 인하가 적용되는 시나리오를 생성할 수 있습니다. 세일이 일주일 동안 지속되는 시나리오와 한 달 동안 지속되는 또 다른 시나리오를 생성할 수 있습니다. what-if 분석을 사용하여 다양한 시나리오를 서로 비교할 수 있습니다.

what-if 분석은 예측 모델이 무엇을 학습했고 평가 중인 시나리오에서 예측 모델이 어떻게 작동할지를 표시하기 위한 것입니다. what-if 분석 결과를 맹목적으로 사용하여 비즈니스 결정을 내리지 마세요. 예를 들어 예측이 좋은지 판단할 수 있는 참조가 없는 새로운 시나리오에서는 예측이 정확하지 않을 수 있습니다.

TimeSeriesSelector 객체는 what-if 분석에서 원하는 항목을 정의합니다.

구문 요청

{
   "ForecastArn": "string",
   "Tags": [ 
      { 
         "Key": "string",
         "Value": "string"
      }
   ],
   "TimeSeriesSelector": { 
      "TimeSeriesIdentifiers": { 
         "DataSource": { 
            "S3Config": { 
               "KMSKeyArn": "string",
               "Path": "string",
               "RoleArn": "string"
            }
         },
         "Format": "string",
         "Schema": { 
            "Attributes": [ 
               { 
                  "AttributeName": "string",
                  "AttributeType": "string"
               }
            ]
         }
      }
   },
   "WhatIfAnalysisName": "string"
}

요청 파라미터

요청은 다음과 같은 형식의 데이터를 수락합니다. JSON

응답 구문

{
   "WhatIfAnalysisArn": "string"
}

Response Elements

작업이 성공하면 서비스는 HTTP 200개의 응답을 다시 보냅니다.

서비스는 다음 데이터를 JSON 형식으로 반환합니다.

Errors

참고

언어별 사용 방법에 대한 자세한 내용은 AWS SDKs 다음을 참조하십시오. API