what-if 분석

what-if 분석을 생성하려면 다음 단계를 완료하세요.

CreateWhatIfAnalysis 작업을 사용하여 WhatIfAnalysisName에 고유한 이름을 제공하고 ForecastArn에 기준선 예측의 예측 ARN을 제공합니다. 아래 예제는 “item_id”와 “store_location” 차원의 조합을 사용하는 시계열 스키마를 보여줍니다. 자세한 내용은 시계열 지정 단원을 참조하십시오.

{
  "ForecastArn": "arn:aws:forecast:region:acctNumber:forecast/baselineForecast",
  "WhatIfAnalysisName": "unique_name",
  "TimeSeriesSelector": {
    "TimeSeriesIdentifiers": {
      "DataSource": {
        "S3Config": {
          "Path": "s3://bucket/example-path",
          "RoleArn": "arn:aws:iam::000000000000:role/ExampleRole"
        }
      },
      "Schema": {
        "Attributes": [
          {
            "AttributeName": "item_id",
            "AttributeType": "string"
          }
          { 
            "AttributeName": "store_location",
            "AttributeType": "string"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

what-if 예측을 생성하려면 다음 단계를 완료하세요.

CreateWhatIfForecast 작업을 사용하여 WhatIfAnalysisName에 고유한 이름을 제공하고 ForecastArn에 예측 ARN을 제공합니다. 아래 예제는 “store_location”이 “tacoma”가 아닌 경우 “price”로 변환하는 스키마를 보여줍니다.

{
  "WhatIfAnalysisArn": "arn:aws:forecast:us-west-2:666488130463:what-if-analysis/jan2020forecast/PromotionAnalysis_01G8MB3PZM89J9V1VEXCC0BS63",
  "WhatIfForecastName": "unique_name",
  "TimeSeriesTransformations": [
    {
      "Action": {
        "AttributeName": "price",
        "Operation": "MULTIPLY",
        "Value": 0.85
      },
      "TimeSeriesConditions": [
        {
          "AttributeName": "store_location",
          "AttributeValue": "tacoma",
          "Condition": "NOT_EQUALS"
        }
      ]
    }
  ]
}

이 예제에서 jan2020forecast는 기준선 예측이고 PromotionAnalysis_01G8MB3PZM89J9V1VEXCC0BS63은 what-if 분석 이름입니다.

TimeSeriesReplacementsDataSource 작업을 사용하여 대체 데이터 세트를 지정할 수도 있습니다.

CreateWhatIfForecast 작업을 사용하여 WhatIfAnalysisName에 고유한 이름을 제공하고 ForecastArn에 예측 ARN을 제공합니다. 아래 예제는 대체 데이터 소스의 스키마를 보여줍니다.

{
  "WhatIfAnalysisArn": "arn:aws:forecast:us-west-2:666488130463:what-if-analysis/jan2020forecast/PromotionAnalysis_01G8MB3PZM89J9V1VEXCC0BS63",
  "WhatIfForecastName": "unique_name",
  "TimeSeriesReplacementsDataSource": {
    "S3config": {
      "Path" : "s3://bucket-name/replacementDatasource.csv",
      "RoleArn": "arn:aws:iam::acct-id:role/Role"
    },
    "Schema": {
      Attributes" : [
        {
          "AttributeName": "item_id",
          "AttributeType": "string"
        },
        {
          "AttributeName": "timestamp",
          "AttributeType": "timestamp"
        },
        {
          "AttributeName": "price",
          "AttributeType": "float"
        },
        {
          "AttributeName": "stock_count",
          "AttributeType": "integer"
        },
      ]
    }
  }
}

또한 TimeSeriesTransformation 작업을 통해 관련 시계열에 대한 변경 사항을 지정할 수 있습니다.

what-if 예측을 내보내려면 다음 단계를 완료하세요.

CreateWhatIfForecastExport 작업을 사용하여 내보내기가 포함될 Amazon S3 버킷을 가리키도록 “대상”을 구성합니다. 내보낼 what-if 예측을 지정하고 내보내기에 고유한 이름을 제공합니다.

{
  "WhatIfForecastArns": [ "arn:aws:forecast:region:acctNumber:what-if-forecast/id1" , "arn:aws:forecast:region:acctNumber:what-if-forecast/id2" ],
  "WhatIfForecastExportName": "unique_export_name",
  "Destination": {
    "S3Config": {
      "Path": "s3://bucket/example-path",
      "RoleArn": "arn:aws:iam::000000000000:role/ExampleRole"
    }
  },
}