Erste Schritte (Konsole) - Amazon Forecast

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Erste Schritte (Konsole)

In dieser Übung verwenden Sie die Amazon Forecast -Konsole, um Zeitreihendaten zum Stromverbrauch zu importieren, einen -Predictor basierend auf dem Eingabe-Dataset zu erstellen und Prognosen zum future Stromverbrauch basierend auf dem Prognosehorizont zu erstellen.

Für diese Übung verwenden Sie eine modifizierte Version das Dataset zum individuellen Stromverbrauch pro Haushalt. (Dua, D. und Karra Taniskidou, E. (2017). UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, Kalifornien: University of California, School of Information and Computer Science.) Wir aggregieren die Nutzungsdaten stündlich.

Voraussetzungen

  • Ein AWS-Konto. Wenn Sie noch über kein AWS-Konto verfügen, erstellen Sie jetzt ein solches Konto, wie in Anmelden bei AWS beschrieben.

  • Schulungsdaten in Ihrem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Bucket. Weitere Informationen finden Sie unter Vorbereiten von Eingabedaten.

  • Importieren in &S3;AWS Identity and Access Management(IAM) -Rolle, die es Amazon Forecast ermöglicht, Ihre S3-Buckets zu lesen und zu schreiben. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer IAM-Rolle für Amazon Forecast (IAM-Konsole).

Erstellen Sie zum Importieren von Zeitreihendaten in Amazon Forecast eine Dataset-Gruppe, wählen Sie eine Domäne für die Dataset-Gruppe aus, geben Sie die Details zu Ihren Daten an und verweisen Sie Amazon Forecast auf den S3-Speicherort der Daten. Die in diesem Beispiel verwendete Zielzeitreihe istHistorischer Stromverbrauch-Daten.

Anmerkung

In dieser Übung wird davon ausgegangen, dass Sie keine Dataset-Gruppen erstellt haben. Wenn Sie zuvor eine Dataset-Gruppe erstellt haben, weicht die Anzeige geringfügig von den folgenden Screenshots und Anweisungen ab.

So importieren Sie Zeitreihendaten für Prognosen

  1. Öffnen Sie die Amazon Forecast Console unterhttps://console.aws.amazon.com/forecast/aus.

  2. Klicken Sie auf der Amazon Forecast -Homepage aufDataset-Gruppe erstellenaus.

  3. Geben Sie auf der Seite Create dataset group (Dataset-Gruppe erstellen) für Dataset group details (Details zur Dataset-Gruppe) die folgenden Informationen an:

    • Dataset-Gruppenname— Geben Sie einen Namen für Ihre Dataset-Gruppe ein.

    • Prognosezeitbereich— Wählen Sie im Dropdown-MenüBenutzerdefiniertaus. Weitere Informationen zur Wahl der richtigen Prognosedomäne finden Sie unterDataset-Domänen und Typenaus.

    Verlassen Sie dieTagsAbschnitt unverändert. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

  4. Wählen Sie Next (Weiter).

  5. Geben Sie auf der Seite Create target time series dataset (Zielzeitreihen-Dataset erstellen) für Dataset details (Dataset-Details) die folgenden Informationen ein:

    • Dataset-Name— Geben Sie einen Namen für Ihr Dataset ein.

    • Häufigkeit Ihrer Daten— Behalten Sie den Standardwert bei1, und wählenStundeaus dem Dropdown-Menü aus. Diese Einstellung muss mit den Eingabe-Zeitreihendaten übereinstimmen. Das Zeitintervall in den Beispiel-Stromverbrauchsdaten beträgt eine Stunde.

    • Dataset— Wählen Sie ausSchemageneratorund ziehen Sie die Spaltenkomponenten so, dass sie der Reihenfolge der Zeitreihen von oben nach unten entsprechen.

      1. timestamp - Verwenden Sie den StandardwertZeitstempelformatvonyyyy-MM-dd HH:mm:ssaus.

      2. target_value

      3. item_id

      Für die Stromverbrauchs-Eingabedaten entsprechen die Spalten: einem Zeitstempel, dem Stromverbrauch zu einem bestimmten Zeitpunkt (target_value) und der ID des Kunden, der für den verbrauchten Strom zahlt (string). Die Reihenfolge der Spalten und das hier angegebene Zeitstempelformat müssen mit den Eingabe-Zeitreihendaten übereinstimmen.

    DieDataset-DetailsDas Panel sollte folgendermaßen oder ähnlich aussehen:

  6. Geben Sie für Dataset import job details (Dataset-Importauftragsdetails) die folgenden Informationen ein:

    • Name des Dataset-Importauftrags— Geben Sie einen Namen für Ihr Dataset ein.

    • Wählen Sie eine Zeitzone aus— Übernehmen Sie die Standardeinstellung (Verwenden Sie keine Zeitzone) enthalten.

    • Speicherort der Daten- Verwenden Sie das folgende Format, um den Speicherort Ihrer CSV-Datei auf Amazon S3 einzugeben:

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

    • IAM-Rolle— Behalten Sie die StandardeinstellungGeben Sie einen benutzerdefinierten IAM-Rollen-ARN einaus.

      Alternativ können Sie Amazon Forecast die erforderliche IAM-Rolle für Sie erstellen lassen, indem Sie wählenCreate a new role (Neue Rolle erstellen)Aus dem Dropdown-Menü und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm.

    • Benutzerdefinierte IAM-Rollen-ARN- Geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der IAM; -Rolle ein, die Sie in erstellt habenErstellen einer IAM-Rolle für Amazon Forecast (IAM-Konsole)aus.

    DieDataset-ImportdetailsDas Panel sollte folgendermaßen oder ähnlich aussehen:

  7. Wählen Sie Starten.

  8. Die Seite Dashboard der Dataset-Gruppe wird angezeigt. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

    Weiter mitZielzeitreihendatenangezeigt, sehen Sie den Status des Importauftrags. Warten Sie, bis Amazon Forecast den Import Ihrer Zeitreihendaten abgeschlossen hat. Dieser Vorgang kann mehrere Minuten oder länger in Anspruch nehmen. Wenn Ihr Dataset importiert wurde, wechselt der Status zuAktivUnd das Banner oben im Dashboard informiert Sie darüber, dass Sie Ihre Daten erfolgreich importiert haben.

    Nachdem Ihr Ziel-Zeitreihen-Dataset importiert wurde, können Sie einen Predictor erstellen.

Als Nächstes erstellen Sie einen Prädiktor, mit dem Sie Prognosen basierend auf Ihren Zeitreihendaten generieren. Forecast wendet die optimale Kombination von Algorithmen auf jede Zeitreihe in Ihren Datensätzen an

Um einen Prädiktor mit der Prognosekonsole zu erstellen, geben Sie einen Prädiktornamen, eine Prognosefrequenz an und definieren einen Prognosehorizont. Weitere Informationen zu den zusätzlichen Feldern, die Sie konfigurieren können, finden Sie unterTrainingsprädiktorenaus.

So erstellen Sie einen Predictor

  1. Nachdem das Ziel-Zeitreihen-Dataset den Import abgeschlossen hat, sollte das Dashboard Ihrer Dataset-Gruppe in etwa wie folgt aussehen:

    Wählen Sie unter Train a predictor (Einen Predictor schulen) die Option Start (Starten)aus. Die Seite Train predictor (Predictor schulen) wird angezeigt.

    Anmerkung

    Der Status der Target time series data (Ziel-Zeitreihendaten) muss Active lauten, was bedeutet, dass der Import erfolgreich abgeschlossen wurde, bevor Sie den Predictor schulen können.

  2. Auf derPredictor trainierenseite, fürPredictor-Einstellungengeben Sie die folgenden Informationen an:

    • Predictor-Name— Geben Sie einen Namen für Ihren Predictor ein.

    • Prognosefrequenz— Behalten Sie den Standardwert bei1aus. Wählen Sie im Dropdown-Menü Hour (Stunde) aus. Diese Einstellung muss mit den Eingabe-Zeitreihendaten übereinstimmen. Das Zeitintervall in den Beispiel-Stromverbrauchsdaten beträgt eine Stunde.

    • Prognosezeitraum— Wählen Sie aus, wie weit in die future Prognosen gemacht werden sollen. Diese Zahl bestimmt multipliziert mit der Häufigkeit der Dateneingabe (hourly), die Sie in Step 1: Import the Training Data angegeben haben, für wie weit in die Zukunft Voraussagen gemacht werden sollen. Legen Sie für diese Übung die Zahl auf 36 fest, sodass Prognosen für 36 Stunden erstellt werden.

    • PrognoseabmessungenundPrognosequantilwerte— Behalten Sie für diese Felder bei.

    Der verbleibendeKonfiguration der EingabedatenundTagsAbschnitte sind optional. Behalten Sie daher die Standardwerte bei. DiePredictor-EinstellungenAbschnitte sollten wie im folgenden Bild aussehen:

  3. Wählen Sie Create (Erstellen) aus. Die Seite Dashboard Ihrer Dataset-Gruppe wird angezeigt. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

  4. Um den Status Ihres Prädiktors zu ermitteln, wählen SieAnzeigen von Predictorsaus.

  5. Auf derPredictorsAuf der Seite finden Sie den Status Ihres Predictors imStatus der Schulungcolumn. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

    Warten Sie, bis Amazon Forecast das Training des Predictors abgeschlossen hat. Dieser Vorgang kann mehrere Minuten oder länger in Anspruch nehmen. Wenn Ihr Predictor geschult wurde, wechselt der Status zuAktivund ein Banner wird angezeigt, in dem Sie darüber informiert werden, dass Sie mit der Generierung von Prognosen beginnen können.

Nachdem Ihr Predictor Active (Aktiv) ist, können Sie eine Prognose erstellen. Eine Prognose ist eine Gruppe von Voraussagen, eine für jeden Artikel im Ziel-Dataset. Um die vollständige Prognose abzurufen, erstellen Sie einen Exportauftrag.

So rufen Sie Prognosen ab

  1. Auf den DatensatzgruppenDashboard, unterGenerierung der Forecast, wählenstartenaus. Die Seite Create a forecast (Eine Prognose erstellen) wird angezeigt.

    Anmerkung

    Der Status von Predictor training (Predictor-Schulung) muss Active lauten, bevor Sie eine Prognose erstellen können.

  2. Geben Sie auf der Seite Create a forecast (Eine Prognose erstellen) die folgenden Informationen für Forecast details (Details zur Prognose) an:

    • Prognosename— Geben Sie einen Namen für Ihre Prognose ein.

    • Predictor— Wählen Sie im Dropdown-Menü den Predictor aus, den Sie in erstellt habenStep 2: Train a Predictoraus.

    DiePrognosequantilwerteundTagsFelder sind optional. Behalten Sie daher den Standardwert bei. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

  3. Wählen Sie Create a forecast (Eine Prognose erstellen) aus. DiePrognosenDie Seite wird angezeigt. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

    DieStatuslistet den Status Ihrer Prognose auf.. Warten Sie, bis die Erstellung der Prognose abgeschlossen hat. Dieser Vorgang kann mehrere Minuten oder länger in Anspruch nehmen. Wenn Ihre Prognose erstellt wurde, wechselt der Status zuAktivaus.

    Nachdem Ihre Prognose erstellt wurde, können Sie die Prognose exportieren.

Nachdem die Prognose erstellt wurde, können Sie die vollständige Prognose exportieren.

So exportieren Sie die vollständige Prognose

  1. Wählen Sie im Navigationsbereich unter Ihrer Dataset-Gruppe die Option Forecasts (Prognosen) aus.

  2. Wählen Sie das Optionsfeld neben der Prognose aus, die Sie in Step 3: Create a Forecast erstellt haben.

  3. Wählen Sie Create forecast export (Prognoseexport erstellen) aus. Die Seite Create forecast export (Prognoseexport erstellen) wird angezeigt.

  4. Geben Sie auf der Seite Create forecast export (Prognoseexport erstellen) für Export details (Exportdetails) die folgenden Informationen an.

    • Namen exportieren— Geben Sie einen Namen für Ihren prognostizierten Exportauftrag ein.

    • IAM-Rolle— Behalten Sie die StandardeinstellungGeben Sie einen benutzerdefinierten IAM-Rollen-ARN einaus.

      Alternativ können Sie Amazon Forecast die erforderliche IAM-Rolle für Sie erstellen lassen, indem Sie wählenCreate a new role (Neue Rolle erstellen)Aus dem Dropdown-Menü und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm.

    • Benutzerdefinierte IAM-Rollen-ARN- Geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der IAM; -Rolle ein, die Sie in erstellt habenErstellen einer IAM-Rolle für Amazon Forecast (IAM-Konsole)aus.

    • S3 prognostiziert Exportstandort- Verwenden Sie das folgende Format, um den Speicherort Ihres Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Buckets oder -Ordners in den Bucket einzugeben:

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

    Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

  5. Wählen Sie Create forecast export (Prognoseexport erstellen) aus. Die Seite my_forecast wird angezeigt.

    Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

    Der Status sollte angezeigt werden. Warten Sie, bis Amazon Forecast den Export der Prognose abgeschlossen hat. Dieser Vorgang kann mehrere Minuten oder länger in Anspruch nehmen. Wenn Ihre Prognose exportiert wurde, wechselt der Status zu Active (Aktiv) und Sie finden die Prognosedateien in Ihrem S3-Bucket.