Erste Schritte (Konsole)

In dieser Übung verwenden Sie die Amazon-Forecast-Konsole, um Zeitreihendaten zur Stromnutzung zu importieren, einen Prädiktor auf der Grundlage des Eingabedatensatzes zu erstellen und Vorhersagen der zukünftigen Stromnutzung auf der Grundlage des Prognosehorizonts zu treffen.

Für diese Übung verwenden Sie eine modifizierte Version des individuellen Datensatzes für den Stromverbrauch. (Dua, D. und Karra Taniskidou, E. (2017). UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: Bol of California, Bol of Information and Computer Science.) Wir aggregieren die Nutzungsdaten stündlich. Die geänderten Daten sind als ZIP-Datei verfügbar, microSDusagedata.zip .

Voraussetzungen

• Ein(e) AWS-Konto. Wenn Sie noch kein habenAWS-Konto, erstellen Sie ein , wie unter beschriebenRegistrieren bei AWS.

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

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

Beachten Sie, dass es in dieser Übung mehrere Schritte gibt, die einige Minuten bis zu einigen Stunden dauern.

Schritt 1: Importieren von Schulungsdaten

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 sind historische Daten zur Stromnutzung.

Anmerkung

Bei dieser Übung wird davon ausgegangen, dass Sie keine Datensatzgruppen 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-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/forecast/.

2. Wählen Sie auf der Startseite von Amazon Forecast die Option Datensatzgruppe erstellen aus.

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

   • Name der Datensatzgruppe – Geben Sie einen Namen für Ihre Datensatzgruppe ein.

   • Prognosedomäne – Wählen Sie im Dropdown-Menü die Option Benutzerdefiniert aus. Weitere Informationen zur Auswahl einer Prognosedomäne finden Sie unter Datensatzdomänen und -typen.

   Lassen Sie den Abschnitt Tags unverändert. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

   

4. Wählen Sie Weiter aus.

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

   • Datensatzname – Geben Sie einen Namen für Ihren Datensatz ein.

   • Häufigkeit Ihrer Daten – Behalten Sie den Standardwert bei 1und wählen Sie im Dropdown-Menü Stunde aus. Diese Einstellung muss mit den Eingabe-Zeitreihendaten übereinstimmen. Das Zeitintervall in den Beispiel-Stromverbrauchsdaten beträgt eine Stunde.

   • Datenschema – Wählen Sie Schema Builder und ziehen Sie die Spaltenkomponenten so, dass sie der Reihenfolge der Zeitreihendaten von oben nach unten entsprechen.

     1. timestamp – Verwenden Sie das Standardzeitstempelformat von yyyy-MM-dd HH:mm:ss.

     2. target_value

     3. item_id

     Für die Eingabedaten zur Stromnutzung entsprechen die Spalten: einem Zeitstempel, der Stromnutzung zum angegebenen Zeitpunkt (target_value) und der ID des Kunden, dem die Stromnutzung (Zeichenfolge) in Rechnung gestellt wird. Die Reihenfolge der Spalten und das hier angegebene Zeitstempelformat müssen mit den Eingabezeitreihendaten übereinstimmen.

   Das Detailfenster Datensatz sollte wie folgt aussehen:

   

6. Geben Sie für Datensatz-Importdetails die folgenden Informationen an:

   • Name des Datensatzimports – Geben Sie einen Namen für Ihren Datensatz ein.

   • Zeitzone auswählen – Lassen Sie die Standardeinstellung ausgewählt (Zeitzone nicht verwenden).

   • Datenspeicherort – 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 Standardeinstellung Benutzerdefinierten IAM-Rollen-ARN eingeben bei.

     Alternativ können Sie Amazon Forecast die erforderliche IAM-Rolle für Sie erstellen lassen, indem Sie im Dropdown-Menü die Option Neue Rolle erstellen auswählen und den Anweisungen auf dem Bildschirm folgen.

   • Benutzerdefinierter 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).

   Der Bereich Datensatzimportdetails sollte wie folgt aussehen:

   

7. Wählen Sie Starten. Wenn Sie zur Startseite von Amazon Forecast zurückkehren, wählen Sie Datensatzgruppe anzeigen aus.

8. Klicken Sie auf den Namen der Datensatzgruppe, die Sie gerade erstellt haben. Die Seite Dashboard der Dataset-Gruppe wird angezeigt. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

   

   Neben Zielzeitreihendaten 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 Datensatz importiert wurde, wechselt der Status zu Aktiv und das Banner oben im Dashboard benachrichtigt Sie darüber, dass Sie Ihre Daten erfolgreich importiert haben.

   Nachdem Ihr Ziel-Zeitreihendatensatz importiert wurde, können Sie einen Prädiktor erstellen.

Schritt 2: Erstellen eines Prädiktors

Als Nächstes erstellen Sie einen Prädiktor, mit dem Sie Prognosen auf der Grundlage Ihrer 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 und eine Prognosefrequenz an und definieren einen Prognosehorizont. Weitere Informationen zu den zusätzlichen Feldern, die Sie konfigurieren können, finden Sie unter Trainingsvorhersagen.

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. Geben Sie auf der Seite Prognose trainieren für Prognoseeinstellungen die folgenden Informationen an:

   • Prädiktorname – Geben Sie einen Namen für Ihren Prädiktor ein.

   • Prognosefrequenz – Behalten Sie den Standardwert bei1. 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.

   • Prognosehorizont – Wählen Sie aus, wie weit in der Zukunft Vorhersagen getroffen 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.

   • Prognosedimensionen und Prognosequantile – Übernehmen Sie die Standardwerte für diese Felder.

   Die verbleibenden Abschnitte Eingabedatenkonfiguration und Tags sind optional, behalten Sie daher die Standardwerte bei. Die Abschnitte mit den Prädiktoreinstellungen sollten in etwa wie folgt aussehen:

   

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

   

4. Um den Status Ihres Prädiktors zu ermitteln, wählen Sie Prädiktoren anzeigen aus.

5. Suchen Sie auf der Seite Prädiktoren den Status Ihres Prädiktors in der Spalte Trainingsstatus. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

   

   Warten Sie, bis Amazon Forecast das Training des Prädiktors abgeschlossen hat. Dieser Vorgang kann mehrere Minuten oder länger in Anspruch nehmen. Wenn Ihr Prädiktor trainiert wurde, wechselt der Status zu Aktiv und ein Banner wird angezeigt, das Sie darüber informiert, dass Sie mit der Generierung von Prognosen beginnen können.

Schritt 3: Erstellen einer Prognose

Nachdem Ihr Prädiktor 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. Wählen Sie im Dashboard Ihrer Datensatzgruppe unter Prognosegenerierung die Option Starten aus. 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.

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

   Die Felder Prognosequantile und Tags sind optional, behalten Sie daher den Standardwert bei. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

   

   Klicken Sie auf Start .

3. Die Seite Prognosen wird angezeigt. Ihr Bildschirm sollte wie folgt aussehen:

   

   In der Spalte Status wird der Status Ihrer Prognose aufgeführt. Warten Sie, bis Amazon Forecast die Erstellung der Prognose abgeschlossen hat. Dieser Vorgang kann mehrere Minuten oder länger in Anspruch nehmen. Wenn Ihre Prognose erstellt wurde, wechselt der Status zu Aktiv .

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

Schritt 4: Exportieren einer Prognose

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

So exportieren Sie die vollständige Prognose

1. Klicken Sie auf der Seite Datensatzgruppen auf die Datensatzgruppe, die Sie in erstellt habenStep 1: Import Training Data.

2. Klicken Sie in der oberen linken Ecke des Bildschirms, um den Navigationsbereich zu öffnen. Klicken Sie unter Ihrer Datensatzgruppe auf Prognosen.

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

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

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

   • Exportname – Geben Sie einen Namen für Ihren Prognoseexportauftrag ein.

   • IAM-Rolle – Behalten Sie die Standardeinstellung Benutzerdefinierten IAM-Rollen-ARN eingeben bei.

     Alternativ können Sie Amazon Forecast die erforderliche IAM-Rolle für Sie erstellen lassen, indem Sie im Dropdown-Menü die Option Neue Rolle erstellen auswählen und den Anweisungen auf dem Bildschirm folgen.

   • Benutzerdefinierter 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).

   • Speicherort des S3-Prognoseexports – 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:

   

6. Klicken Sie auf Start . Die Seite Prognosen wird angezeigt.

7. Klicken Sie auf die Prognose, die Sie in erstellt habenStep 3: Create a Forecast. Suchen Sie den Abschnitt Exporte. 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.