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本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

CreateWhatIfAnalysis

如果分析是一種案例建模技術，您可以在其中對時間序列進行假設性變更，並將這些變更產生的預測與基準、不變的時間序列進行比較。請務必記住，假設分析的目的是了解預測在對基準時間序列進行不同修改後如何變更。

例如，假設您是服裝零售商，他正在考慮季末銷售，以清空新樣式的空間。建立基準預測後，您可以使用假設分析來調查不同的銷售策略如何影響您的目標。

您可以建立一個情境，其中所有項目都被授予 25% 的降價，而另一個情境則是將固定金額降價給了所有項目。您可以建立銷售持續一週的案例，以及另一個銷售持續一個月的案例。透過假設分析，您可以比較許多不同的案例。

請注意，假設分析旨在顯示預測模型學到的內容，以及它在您評估的情境中的行為。請勿盲目地使用假設分析的結果來做出業務決策。例如，對於沒有可用於判斷預測是否良好的參考的新案例，預測可能不準確。

TimeSeriesSelector 物件定義了您在假設分析中想要的項目。

請求語法

{
   "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"
}

請求參數

請求接受採用 JSON 格式的下列資料。

回應語法

{
   "WhatIfAnalysisArn": "string"
}

回應元素

如果動作成功，則服務傳回 HTTP 200 回應。

服務會傳回下列 JSON 格式的資料。

錯誤

另請參閱

如需在其中一種語言特定 AWS SDKs中使用此 API 的詳細資訊，請參閱下列內容：