如果分析 - Amazon Forecast
建立假設分析

Amazon Forecast 不再提供給新客戶。Amazon Forecast 的現有客戶可以繼續正常使用服務。進一步了解"

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。

如果分析

如果分析是協助調查和解釋不同案例如何影響 Amazon Forecast 所建立之基準預測的工具。基準預測是 Amazon Forecast 根據您提供的原始相關時間序列建立的預測。

假設分析會根據您選擇修改相關時間序列的方式，建立一系列假設預測。這些假設預測會與基準預測進行比較和對比，以協助您了解特定變更如何影響模型。

有兩種方法來建立修改過的相關時間序列。您可以在 Amazon S3 路徑中提供修改過的相關時間序列，或指定一組轉換至現有相關時間序列。當您指定一組轉換時，會建立原始相關時間序列的副本，以包含這些變更。

轉換可讓您建立相關時間序列的子集，並修改相關時間序列的特定屬性。如需詳細資訊，請參閱 替換資料集 和 轉換函數。

主題

建立假設分析

如果分析探索基準相關時間序列的變更如何影響預測。您只能從使用 的預測建立假設分析 AutoPredictor。建立假設分析之後，您會建立一或多個假設預測。比較假設預測和基準預測，然後匯出一個或多個假設預測。

注意

您的資料必須是逗號分隔值 （CSV） 格式，才能建立假設分析。

建立假設分析

您可以使用預測主控台或預測軟體開發套件 （） 建立假設分析SDK。

Console

若要建立假設分析，請完成下列步驟：

  1. 建立使用 訓練的預測 AutoPredictor。

  2. 開啟資料集群組儀表板，其中包含您感興趣的預測。

  3. 選擇 探索假設分析 。

  4. 在 Insights 頁面的假設分析索引標籤上，選擇建立 。

  5. 在假設分析名稱欄位中提供唯一的名稱，然後選擇此分析的基準預測。

  6. 在項目選取區域中，選取您是否要自動包含分析中的所有項目，或指定要包含檔案的項目。

    如果您選擇使用檔案 選取項目，則必須提供資料集，該資料集僅包含要在假設預測中修改的項目。如需詳細資訊，請參閱指定時間序列。

  7. 選擇建立假設分析 。假設分析頁面頂端的橫幅將顯示假設分析建立任務的狀態。

SDK

使用 CreateWhatIfAnalysis操作，為 提供唯一名稱 WhatIfAnalysisName ，並提供 基準預測ARN的預測 ForecastArn。以下範例顯示使用「item_id」和「store_location」維度組合的時間序列結構描述。如需詳細資訊，請參閱指定時間序列。

{
  "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"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

建立假設預測

您可以使用預測主控台或預測軟體開發套件 （） 建立假設預測SDK。

Console

若要建立假設預測，請完成下列步驟：

  1. 在 Insights 頁面的假設分析索引標籤上，選擇您感興趣的假設分析。

  2. 在假設預測區段中，選擇建立 。

  3. 在建立假設預測頁面上，提供唯一的假設預測名稱，並選擇使用轉換函數或使用替換資料集定義假設預測。如需詳細資訊，請參閱 替換資料集 和 轉換函數。

    1. 如果您選擇使用轉換函數 ，則必須使用轉換函數建置器來選取和修改包含在假設預測中的資料列。所有轉換都會依指定的順序套用。條件會依指定的順序套用，並與 AND 操作聯結。只有在符合所有條件時，才會套用轉換。

    2. 如果您選擇使用替換資料集 定義假設預測，則必須提供替換資料集，其中僅包含您要變更假設預測的資料列。

  4. 選擇 Create (建立)。

SDK - Transformation Function

使用 CreateWhatIfForecast操作，為 提供唯一名稱 WhatIfAnalysisName ，並提供您對 ARN的預測 ForecastArn。以下範例顯示當 "store_location" 不是 "tacoma" 時，轉換為 "price" 的結構描述。

{
  "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"
        }
      ]
    }
  ]
}

在此範例中， jan2020forecast 是基準預測，而 PromotionAnalysis_01G8MB3PZM89J9V1VEXCC0BS63是假設分析名稱。

您也可以使用 TimeSeriesReplacementsDataSource操作指定替換資料集。

SDK - Replacement Dataset

使用 CreateWhatIfForecast操作，為 提供唯一名稱 WhatIfAnalysisName ，並提供您對 ARN的預測 ForecastArn。下列範例顯示取代資料來源的結構描述。

{
  "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"
        },
      ]
    }
  }
}

您也可以使用 TimeSeriesTransformation操作指定相關時間序列的變更。

比較您的假設預測

若要比較假設預測，請在預測主控台中完成下列步驟：

  1. 在 Insights 頁面的假設分析索引標籤上，選擇您感興趣的假設分析。

  2. 在比較假設預測區段中，指定要分析的項目、一或多個假設預測，以及至少一個預測類型 。

    Interface for comparing what-if forecasts with baseline forecast, showing input fields and graph.

    在此範例中，在 、 priceCut10pct和 預測類型中priceIncrease20pct比較兩個假設p90預測p50p10和 item_105。此圖表可讓您了解這些預測與基準時間序列的比較。

  3. 將滑鼠暫留在圖表上，以調查假設預測與基準預測的比較。

匯出假設預測

您可以使用預測主控台或預測軟體開發套件 （） 匯出假設預測SDK。

Console

若要匯出假設預測，請完成下列步驟：

  1. 在 Insights 頁面的假設分析索引標籤上，選擇您感興趣的假設分析。

  2. 在假設預測匯出區段中，選擇建立匯出 。

  3. 在建立假設預測匯出頁面上，提供唯一的假設預測匯出名稱 ，指定要包含的假設預測，選擇匯出位置 ，並提供IAM角色 。

  4. 選擇建立匯出 。

SDK

使用 CreateWhatIfForecastExport操作，將「目的地」設定為指向將包含匯出的 Amazon S3 儲存貯體。指定要匯出的假設預測，並提供匯出的唯一名稱。

{
  "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"
    }
  },
}

查詢假設預測

您可以使用 QueryWhatIfForecast操作查詢假設預測。根據預設，會傳回預測的完整範圍。您可以在完整預測中請求特定的日期範圍。

當您查詢假設預測時，您必須指定篩選條件。篩選條件是索引鍵/值組。索引鍵是來自建立預測的資料集之一的結構描述屬性名稱 (包括預測維度)。值是所指定索引鍵的有效值。您可以指定多個索引鍵/值組。傳回的假設預測只會包含符合所有條件的項目。

例如，使用此程式碼來取得 的假設預測product_42。

{
          "Filters": { 
          "item_id" : "product_42"
          },
          "WhatIfForecastArn": "arn:aws:forecast:region:acctNumber:what-if-forecast/id1"
}