選取您的 Cookie 偏好設定

我們使用提供自身網站和服務所需的基本 Cookie 和類似工具。我們使用效能 Cookie 收集匿名統計資料，以便了解客戶如何使用我們的網站並進行改進。基本 Cookie 無法停用，但可以按一下「自訂」或「拒絕」以拒絕效能 Cookie。

如果您同意，AWS 與經核准的第三方也會使用 Cookie 提供實用的網站功能、記住您的偏好設定，並顯示相關內容，包括相關廣告。若要接受或拒絕所有非必要 Cookie，請按一下「接受」或「拒絕」。若要進行更詳細的選擇，請按一下「自訂」。

偏好設定
聯絡我們
意見回饋
AWS Documentation
建立 AWS 帳戶

假設分析

PDF
RSS
焦點模式
假設分析 - 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。

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。

假設分析是一種工具，可協助調查和說明不同案例如何影響 Amazon Forecast 建立的基準預測。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形成對比，以協助您了解特定變更如何影響您的模型。

建立修改後相關時間序列的方法有兩種。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的相關時間序列。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

假設分析會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 AutoPredictor 的預測建立假設分析。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 (SDK) 建立假設分析。

Console

若要建立假設分析，請完成下列步驟：

  1. 建立使用 AutoPredictor 訓練的預測。

  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，其中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會顯示假設分析建立任務的狀態。

SDK

使用 CreateWhatIfAnalysis操作，提供 WhatIfAnalysisName 的唯一名稱，並提供 ForecastArn 基準預測的預測 ARN。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"
          }
        ]
      }
    }
  }
}
anchoranchor

若要建立假設分析，請完成下列步驟：

  1. 建立使用 AutoPredictor 訓練的預測。

  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，其中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會顯示假設分析建立任務的狀態。

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 (SDK) 建立假設預測。

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，然後選擇使用轉換函數或定義替代資料集的假設預測。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。所有轉換都會按照指定的順序套用。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的預測資料列。

  4. 選擇 Create (建立)。

SDK - Transformation Function

使用 CreateWhatIfForecast操作，提供 WhatIfAnalysisName 的唯一名稱，並提供 ForecastArn 的預測 ARN。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，提供 WhatIfAnalysisName 的唯一名稱，並提供 ForecastArn 的預測 ARN。以下範例顯示替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。

anchoranchoranchor

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，然後選擇使用轉換函數或定義替代資料集的假設預測。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。所有轉換都會按照指定的順序套用。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的預測資料列。

  4. 選擇 Create (建立)。

比較您的假設預測

若要比較假設預測，請完成預測主控台中的下列步驟：

  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 預測類型中比較兩個假設p90預測 priceIncrease20pctp50p10和 item_105。圖形可讓您查看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 (SDK) 匯出假設預測。

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"
    }
  },
}
anchoranchor

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。

查詢您的假設預測

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"
}

下一個主題：

轉換函數

上一個主題：

預測可解釋性

需要協助？

在本頁面

隱私權網站條款Cookie 偏好設定
© 2025, Amazon Web Services, Inc.或其附屬公司。保留所有權利。