Amazon Forecast 不再向新买家开放。Amazon Forecast 的现有客户可以继续照常使用该服务。了解更多
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。
替换数据集
替换数据集是基准相关时间序列的修改版本，其中只包含要在假设分析预测中修改的值。替换数据集必须包含基准相关时间序列以及至少 1 个已修改时间序列中的预测维度、项目标识符和时间戳。此数据集会与基准相关时间序列合并，以创建假设分析预测使用的转换数据集。替换数据集必须采用 CSV 格式。
此数据集不应包含相同时间序列的重复时间戳。
下面几个示例说明了如何指定替换时间序列以及如何解释这些规范。考虑您每天进行预测的情况，预测范围是 2022-08-01 到 2022-08-03。下表列出了所有示例的基准相关时间序列。
| item_id | timestamp | 价格 | stock_count |
|---|---|---|---|
item_1 |
2022-08-01 |
100 |
50 |
item_1 |
2022-08-02 |
100 |
50 |
item_1 |
2022-08-03 |
100 |
50 |
item_2 |
2022-08-01 |
75 |
500 |
item_2 |
2022-08-02 |
75 |
500 |
item_2 |
2022-08-03 |
75 |
500 |
预测维度
如果您的数据集包含预测维度，则此预测维度必须包含在替换数据集中。考虑此基准相关时间序列：
| item_id | store_id | timestamp | 价格 | stock_count |
|---|---|---|---|---|
item_1 |
store_1 |
2022-08-01 |
100 |
50 |
item_1 |
store_1 |
2022-08-02 |
100 |
50 |
item_1 |
store_1 |
2022-08-03 |
100 |
50 |
item_1 |
store_2 |
2022-08-01 |
75 |
500 |
item_1 |
store_2 |
2022-08-02 |
75 |
500 |
item_1 |
store_2 |
2022-08-03 |
75 |
500 |
因此，所有商店在 2022-08-02 提供 10% 折扣的替代数据集将如下所示：
| item_id | store_id | timestamp | 价格 |
|---|---|---|---|
item_1 |
store_1 |
2022-08-02 |
90 |
item_1 |
store_2 |
2022-08-02 |
67.5 |
