入门（控制台） - Amazon Forecast

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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

入门（控制台）

在本练习中，您使用 Amazon Forecast 控制台导入用电量的时间序列数据，基于输入数据集创建预测器，并根据预测范围来预测未来的用电量。

在本练习中，您将使用修改后的单个家庭电力消耗数据集。（Dua, D. 和 Karra Taniskidou, E.(2017).UCI 机器学习存储库 [http://archive.ics.uci.edu/ml]。Irvine, CA：加州大学信息与计算机科学学院。） 我们将每小时汇总使用率数据。修改后的数据以 zip 文件 electricityusagedata.zip 提供。

先决条件

  • AWS 账户。如果您没有 AWS 账户，请按照 注册 AWS 中所述操作创建一个 。

  • Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）存储桶中的训练数据。有关更多信息，请参见 准备输入数据。

  • AWS Identity and Access Management（IAM）角色，允许 Amazon Forecast 读写您的 S3 存储桶。有关更多信息，请参见 为 Amazon Forecast（IAM 控制台）创建 IAM 角色。

请注意，本练习中有几个步骤需要几分钟到几小时才能完成。

要将时间序列数据导入 Amazon Forecast，请创建一个数据集组，为数据集组选择一个域，指定数据的详细信息，然后将 Amazon Forecast 指向数据的 S3 位置。本示例中使用的目标时间序列是历史用电量数据。

注意

本练习假定您尚未创建任何数据集组。如果您之前创建了一个数据集组，您看到的内容与以下屏幕截图和说明将略有不同。

导入时间序列数据进行预测

  1. 打开Amazon Forecast 控制台，网址：https://console.aws.amazon.com/forecast/。

  2. 在 Amazon Forecast 主页中，选择创建数据集组。

  3. 在 Create dataset group (创建数据集组) 页面上，对于 Dataset group details (数据集组详细信息)，提供以下信息：

    • 数据集组名称 – 输入您的数据集组的名称。

    • 预测域 – 从下拉菜单中，选择自定义。有关如何选择预测域的更多信息，请参阅数据集域和类型。

    保持标签部分不变。您的屏幕应类似于以下内容：

    Dataset group creation form with name field and forecasting domain dropdown.

  4. 请选择 Next（下一步）。

  5. 在 Create target time series dataset (创建目标时间序列数据集) 页面上，对于 Dataset details (数据集详细信息)，请提供以下信息：

    • 数据集名称 – 为您的数据集输入名称。

    • 数据的频率 – 保留默认值 1，并从下拉菜单中选择小时。此设置必须与输入时间序列数据一致。示例用电量数据中的时间间隔为一个小时。

    • 数据架构 - 选择架构构建器，然后从上到下拖动列组件以匹配时间序列数据顺序。

      1. 时间戳 - 使用 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 的默认时间戳格式。

      2. target_value

      3. item_id

      对于用电量输入数据，这些列对应于时间戳、指定时间的用电量 (target_value) 以及为用电量付费的客户的 ID（字符串）。此处指定的列顺序和时间戳格式必须与输入的时间序列数据一致。

    数据集详细信息面板应类似于以下内容：

    Dataset details form with name, frequency, and schema builder sections for data configuration.

  6. 针对数据集导入作业详细信息，提供以下信息：

    • 数据集导入作业名称 – 为您的数据集输入名称。

    • 选择时区 - 保留默认选定的时区（不要使用时区）。

    • 数据位置 – 使用以下格式输入您的 .csv 文件在 Amazon S3 上的位置：

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

    • IAM 角色 – 保留默认的输入自定义 IAM 角色 ARN。

      或者，您也可以让 Amazon Forecast 为您创建所需的 IAM 角色，方法为从下拉菜单中选择创建新角色，然后按照屏幕上的说明进行操作。

    • 自定义 IAM 角色 ARN – 输入您在 为 Amazon Forecast（IAM 控制台）创建 IAM 角色 中创建的 IAM 角色的 Amazon 资源名称（ARN）。

    数据集导入详细信息面板应类似于以下内容：

    Dataset import details form with fields for name, time zone, data location, and IAM role.

  7. 选择启动。如果您返回到 Amazon Forecast 主页，请选择查看数据集组。

  8. 单击刚刚创建的数据集组的名称。此时会显示该数据集组的 Dashboard (控制面板) 页面。您的屏幕应类似于以下内容：

    Dashboard overview showing steps: import data, train predictor, generate forecasts, explore insights.

    在目标时间序列数据旁边，您将看到导入作业的状态。等待 Amazon Forecast 完成导入您的时间序列数据。此过程可能需要几分钟或更长时间。导入数据集后，状态将变为活动，控制面板顶部的横幅会通知您已成功导入数据。

    既然您的目标时间序列数据集已完成导入，您就可以创建预测器了。

接下来创建一个预测器，用于根据您的时间序列数据生成预测。Forecast 将算法的最佳组合应用于数据集中的每个时间序列

要使用 Forecast 控制台创建预测器，请指定预测器名称、预测频率并定义预测范围。有关可以配置的其他字段的更多信息，请参阅 训练预测器。

要创建预测器

  1. 您的目标时间序列数据集已完成导入后，您的数据集组的 Dashboard (控制面板) 应与下图类似：

    Dashboard overview showing steps: import data, train predictor, generate forecasts, explore insights.

    在 Train a predictor (训练预测器) 下，选择 Start (开始)。将会显示 Train predictor (训练预测器) 页面。

    注意

    在训练预测器之前，目标时间序列数据的 Status 必须为 Active，这表示导入成功完成。

  2. 在训练预测器页面上，对于预测器设置，提供以下信息：

    • 预测器名称 – 为预测器输入名称。

    • 预测频率 – 保留默认值 1。从下拉菜单中，选择 hour (小时)。此设置必须与输入时间序列数据一致。示例用电量数据中的时间间隔为一个小时。

    • 预测范围 – 选择预测所涵盖的未来范围。此数字乘以您在Step 1: Import the Training Data中指定的数据输入频率 (hourly) 可确定对未来多久进行预测。在本练习中，将此数字设置为 36 以提供 36 小时的预测。

    • 预测维度和预测分位数 - 保留这些字段的默认值。

    其余的输入数据配置和标签部分可选，因此请保留默认值。预测器设置部分应类似于以下内容：

    Predictor settings interface showing name, forecast configuration, and quantile options.

  3. 选择创建。此时会显示您的数据集组的 Dashboard (控制面板) 页面。您的屏幕应类似于以下内容：

    Dashboard overview showing steps: import data, train predictor, generate forecasts, explore insights.

  4. 要查找预测器的状态，请选择查看预测器。

  5. 在预测器页面上，在训练状态列中查找预测器的状态。您的屏幕应类似于以下内容：

    Predictors page showing one predictor in progress with training status and other details.

    等待 Amazon Forecast 完成预测器训练。此过程可能需要几分钟或更长时间。预测器经过训练后，状态将变为活动，并显示一条横幅，通知您可以开始生成预测。

在预测器处于活动状态后，您可以创建预测。预测是一组预测，目标数据集中的每个项目对应一个预测。要检索完整预测，您可以创建导出任务。

获取并查看您的预测

  1. 在数据集组的控制面板 上，在生成预测下，选择 开始。此时将显示 Create a forecast (创建预测) 页面。

    注意

    预测器训练的 Status 必须为 Active，才能生成预测。

  2. 在 Create a forecast (创建预测) 页面上，对于 Forecast details (预测详细信息)，提供以下信息：

    • 预测名称 – 输入预测的名称。

    • 预测器 – 从下拉菜单中，选择您在 Step 2: Train a Predictor 中创建的预测器。

    预测分位数和标签字段可选，因此请保留默认值。您的屏幕应类似于以下内容：

    Forecast details form with fields for name, predictor info, and optional forecast types.

    单击开始。

  3. 此时会显示预测页面。您的屏幕应类似于以下内容：

    Forecasts page interface showing a single forecast in progress with status and creation details.

    状态列列出了您的预测状态。等待 Amazon Forecast 完成创建预测。此过程可能需要几分钟或更长时间。预测创建完成后，状态会变为活动。

    现在，您的预测已创建，您可以导出预测。

在创建预测后，您可以导出完整的预测。

导出完整预测

  1. 在数据集组页面上，单击您在 Step 1: Import Training Data 中创建的数据集组。

  2. 单击屏幕左上角的 Three horizontal lines representing a menu or navigation icon. ， 打开导航窗格。在您的数据集组下，点击预测。

  3. 选择您在Step 3: Create a Forecast中创建的预测旁的单选按钮。

  4. 选择 Create forecast export (创建预测导出)。此时将显示 Create forecast export (创建预测导出) 页面。

  5. 在 Create forecast export (创建预测导出) 页面上，对于 Export details (导出详细信息)，提供以下信息。

    • 导出名称 – 输入预测导出作业的名称。

    • IAM 角色 – 保留默认的输入自定义 IAM 角色 ARN。

      或者，您也可以让 Amazon Forecast 为您创建所需的 IAM 角色，方法为从下拉菜单中选择创建新角色，然后按照屏幕上的说明进行操作。

    • 自定义 IAM 角色 ARN – 输入您在 为 Amazon Forecast（IAM 控制台）创建 IAM 角色 中创建的 IAM 角色的 Amazon 资源名称（ARN）。

    • S3 预测导出位置 –使用以下格式输入您的 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）存储桶或该存储桶中文件夹的位置：

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

    您的屏幕应类似于以下内容：

    Form for creating a forecast export with fields for export details and AWS configurations.

  6. 单击开始。此时会显示预测页面。

  7. 点击您在 Step 3: Create a Forecast 中创建的预测。找到导出部分。您的屏幕应类似于以下内容：

    Exports section showing a single forecast export job in progress with location and creation date.

    您应该可以看到状态进度。等待 Amazon Forecast 完成导出预测。此过程可能需要几分钟或更长时间。当您的预测已导出时，状态会转换为 Active (活动)，并且您可以在 S3 存储桶中找到预测文件。