Prognosen überschreiben - Amazon Forecast

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Prognosen überschreiben

Nachdem Sie einen Amazon Forecast Forect-Prädiktor erstellt haben, können Sie eine Prognose erstellen. Standardmäßig enthält eine Prognose Vorhersagen für jedes Element (item_id) in der Datensatzgruppe, die zum Trainieren des Prädiktors verwendet wurde. Sie können jedoch eine Teilmenge von Elementen angeben, die zum Generieren einer Prognose verwendet werden.

Nachdem Sie eine Forecast erstellt haben, können Sie sie in Ihren Amazon Forecast Simple Storage Service (Amazon S3) -Bucket exportieren.

Prognose erstellen einer Prognose erstellen

Sie können eine Forecast mit der Prognosekonsole erstellen,AWS CLI, oderAWSSDKs. Der Status Ihres Prädiktors muss lautenAktivbevor Sie eine Prognose erstellen können.

Console

Erstellen einer Forecast erstellen

  1. Melden Sie sich bei der anAWS Management Consoleund öffnen Sie die Amazon Forecast Konsole unterhttps://console.aws.amazon.com/forecast/.

  2. AusDatensatzgruppen, wählen Sie Ihre Datensatzgruppe aus.

  3. Auf der Ihrer DatensatzgruppeDashboard, unterPrognose generieren, wählenPrognose erstellen. DiePrognose erstellenSeite wird angezeigt.

  4. Auf derPrognose erstellenSeite, fürForecast, geben Sie einen Namen für Ihre Prognose an und wählen Sie den Prädiktor aus, den Sie zum Erstellen von Prognosen verwenden möchten.

  5. FürForecast, geben Sie optional die Quantile an, bei denen probabilistische Prognosen generiert werden. Die Standardquantile sind die Quantile, die Sie bei der Erstellung des Prädiktors angegeben haben

  6. Wählen Sie optional das Optionsfeld fürAusgewählte Elemente überschreiben, um eine Teilmenge von Zeitreihen anzugeben, die für die Prognoseerstellung verwendet werden.

  7. Fügen Sie optional Tags für die Prognose hinzu. Weitere Informationen finden Sie unterTagging Amazon Forecast-Ressourcen.

  8. Wählen Sie Starten. DieprognosenSeite wird angezeigt.

    Die-Statuslistet den Status Ihrer Prognose auf. 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 inAktiv.

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

CLI

Erstellen einer Forecast mit derAWS CLI, benutze dascreate-forecastbefehlen. Geben Sie einen Namen für die Forecast und den Amazon-Ressourcenname (ARN) Ihres Prädiktors ein. Fürforecast-types, geben Sie optional die Quantile an, bei denen probabilistische Prognosen generiert werden. Die Standardwerte sind die Quantile, die Sie beim Erstellen des Prädiktors angegeben haben. Fügen Sie optional Tags für die Prognose hinzu. Weitere Informationen finden Sie unterTagging Amazon Forecast-Ressourcen.

Informationen zu erforderlichen und optionalen Parametern finden Sie unterCreateForecast.

aws forecast create-forecast \ --forecast-name forecast_name \ --forecast-types 0.1 0.5 0.9 \ --predictor-arn arn:aws:forecast:region:account_number:predictor/predictorName \ --tags Key=key1,Value=value1 Key=key2,Value=value2
Python

Um eine Forecast mit dem SDK for Python (Boto3) zu erstellen, verwenden Sie dascreate_forecast-Methode. Geben Sie einen Namen für die Forecast und den Amazon-Ressourcenname (ARN) Ihres Prädiktors ein. FürForecastTypes, geben Sie optional die Quantile an, bei denen probabilistische Prognosen generiert werden. Die Standardwerte sind die Quantile, die Sie beim Erstellen des Prädiktors angegeben haben. Fügen Sie optional Tags für die Prognose hinzu. Weitere Informationen finden Sie unterTagging Amazon Forecast-Ressourcen.

Informationen zu erforderlichen und optionalen Parametern finden Sie unterCreateForecast.

import boto3 forecast = boto3.client('forecast') create_forecast_response = forecast.create_forecast( ForecastName = "Forecast_Name", ForecastTypes = ["0.1", "0.5", "0.9"], # optional, the default types/quantiles are what you specified for the predictor PredictorArn = "arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/predictorName", Tags = [ { "Key": "key1", "Value": "value1" }, { "Key": "key2", "Value": "value2" } ] ) forecast_arn = create_forecast_response['ForecastArn'] print(forecast_arn)

Zeitreihen überschreiben

Anmerkung

Eine Zeitreihe ist eine Kombination aus dem Element (item_id) und allen Dimensionen in Ihren Datasets.

Um eine Liste von Zeitreihen anzugeben, laden Sie eine CSV-Datei hoch, die die Zeitreihen anhand ihrer item_id- und Dimensionswerte identifiziert, in einen S3-Bucket. Sie müssen auch die Attribute und Attributtypen der Zeitreihe in einem Schema definieren.

Ein Einzelhändler möchte beispielsweise wissen, wie sich eine Werbekampagne auf den Umsatz eines bestimmten Artikels auswirkt (item_id) an einem bestimmten Ladenstandort (store_location) enthalten. In diesem Anwendungsfall würden Sie die Zeitreihe angeben, die die Kombination aus item_id und store_location darstellt.

Die folgende CSV-Datei wählt die folgenden fünf Zeitreihen aus:

  1. Artikel_ID: 001, store_location: Seattle

  2. Artikel_ID: 001, store_location: New York

  3. Artikel_ID: 002, store_location: Seattle

  4. Artikel_ID: 002, store_location: New York

  5. Artikel_ID: 003, store_location: Denver

001, Seattle 001, New York 002, Seattle 002, New York 003, Denver

Das Schema definiert die erste Spalte alsitem_idund die zweite Spalte alsstore_location.

Forecast Prognoseerstellung wird für alle von Ihnen angegebenen Zeitreihen übersprungen, die nicht im Eingabe-Dataset enthalten sind. Die Prognoseexportdatei enthält diese Zeitreihen oder ihre prognostizierten Werte nicht.

Prognose exportieren überschreiben

Nachdem Sie eine Forecast erstellt haben, können Sie sie in einen Amazon S3 Forecast exportieren. Beim Exportieren einer Prognose wird die Prognose (standardmäßig) als CSV-Datei in Ihren Amazon S3 S3-Bucket kopiert, und die exportierten Daten enthalten neben Artikelvorhersagen auch alle Attribute eines beliebigen Artikel-Metadaten-Datasets. Sie können das Parquet-Dateiformat angeben, wenn Sie eine Prognose exportieren.

Die Granularität der exportierten Prognosen (z. B. stündlich, täglich oder wöchentlich) ist die Prognosefrequenz, die Sie beim Erstellen des Prädiktors angegeben haben. Optional können Sie eineAWS Key Management ServiceSchlüssel zum Verschlüsseln der Daten, bevor sie in den Bucket geschrieben werden.

Anmerkung

Exportdateien können direkt Informationen aus dem Dataset-Import zurückgeben. Dies macht die Dateien anfällig für CSV-Injection, wenn die importierten Daten Formeln oder Befehle enthalten. Aus diesem Grund können exportierte Dateien Sicherheitswarnungen auslösen. Um schädliche Aktivitäten zu vermeiden, deaktivieren Sie Links und Makros beim Lesen exportierter Dateien.

Console

So exportieren Sie eine Prognose

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

  2. Wählen Sie das Optionsfeld für Ihre Prognose und wählen SiePrognose erstellen, Export erstellen. Die Seite Create forecast export (Prognoseexport erstellen) wird angezeigt.

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

    • Exportname überschreiben— Geben Sie einen Namen für Ihren Forecast ein.

    • Prognose überschreiben— Wählen Sie im Dropdown-Menü die Forecast aus, die Sie in erstellt habenStep 3: Create a Forecast.

    • IAM-Rolle— Behalten Sie entweder den Standard beiGeben Sie einen benutzerdefinierten IAM-Rollen-ARNoder wähleErstellen Sie eine neue Rolle erstellendamit Amazon Forecast die Rolle für Sie erstellt.

    • Benutzerprognosen überschreiben— Bei der Eingabe einer benutzerdefinierten IAM-Rolle geben Sie den Amazon-Ressourcenname (ARN) der IAM-Rolle ein, die Sie in erstellt habenErstellen einer IAM-Rolle für Amazon Forecast (IAM-Konsole).

    • KMS-Schlüssel ARN— Bei Verwendung derAWS Key Management ServiceGeben Sie bei der Bucket-Verschlüsselung den Amazon-Ressourcenname (ARN) derAWS KMSSchlüssel.

    • Exportort der S3-Prognose— Verwenden Sie das folgende Format, um den Speicherort Ihres Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Bucket oder -Ordners im Bucket einzugeben:

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

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

    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 inAktivund Sie finden die Prognosedaten in Ihrem Amazon-S3-Bucket.

CLI

So exportieren Sie eine Prognose mit demAWS CLISie verwenden dasexport-forecast-jobbefehlen. Geben Sie dem Forecast-Exportauftrag einen Namen, geben Sie den ARN der zu exportierenden Prognose an und fügen Sie optional Tags hinzu. Für dendestinationgeben Sie den Pfad zu Ihrem Amazon S3 Bucket und den ARN der IAM-Rolle an, die Sie inErstellen einer IAM-Rolle für Amazon Forecast (IAM-Konsole)und wenn Sie einAWS KMS-Schlüssel für die Bucket-Verschlüsselung, der ARN für Ihren -Schlüssel.

Weitere Informationen zu den erforderlichen und optionalen Parametern finden Sie unterCreateForecastExportJob-Produktion.

forecast create-forecast-export-job \ --forecast-export-job-name exportJobName \ --forecast-arn arn:aws:forecast:region:acctNumber:forecast/forecastName \ --destination S3Config="{Path='s3://bucket/folderName',RoleArn='arn:aws:iam::acctNumber:role/Role, KMSKeyArn='arn:aws:kms:region:accountNumber:key/keyID'}" --tags Key=key1,Value=value1 Key=key2,Value=value2
Python

Um eine Forecast mit dem SDK for Python (Boto3) zu exportieren, verwenden Sie dasexport_forecast_job-Methode. Geben Sie dem Forecast-Exportauftrag einen Namen, geben Sie den ARN der zu exportierenden Prognose an und fügen Sie optional Tags hinzu. Für denDestinationgeben Sie den Pfad zu Ihrem Amazon S3 Bucket und den ARN der IAM-Rolle an, die Sie inErstellen einer IAM-Rolle für Amazon Forecast (IAM-Konsole)und wenn Sie einAWS KMS-Schlüssel für die Bucket-Verschlüsselung, der ARN für Ihren -Schlüssel.

Weitere Informationen zu den erforderlichen und optionalen Parametern finden Sie unterCreateForecastExportJob-Produktion.

import boto3 forecast = boto3.client('forecast') export_forecast_response = forecast.create_forecast_export_job( Destination = { "S3Config": { "Path": "s3://bucketName/folderName/", "RoleArn": "arn:aws:iam::accountNumber:role/roleName", "KMSKeyArn": "arn:aws:kms:region:accountNumber:key/keyID" } }, ForecastArn = "arn:aws:forecast:region:accountNumber:forecast/forecastName", ForecastExportJobName = "export_job_name", Tags = [ { "Key": "key1", "Value": "value1" }, { "Key": "key2", "Value": "value2" } ] ) forecast_export_job_arn = export_forecast_response["ForecastExportJobArn"] print(forecast_export_job_arn)

Prognose überschreiben überschreiben

Sie können eine Prognose abfragen, indem Sie dieQueryForecast-Produktion. Standardmäßig wird der vollständige Bereich der Prognose zurückgegeben. Sie können einen bestimmten Datumsbereich innerhalb der vollständigen Prognose anfordern.

Wenn Sie eine Prognose abfragen, müssen Sie Filterkriterien angeben. Ein Filter ist ein Schlüssel-Wert-Paar. Der Schlüssel ist einer der Schema-Attributnamen (einschließlich Prognosedimensionen) aus einem der Datasets, die zum Erstellen der Prognose verwendet werden. Der Wert ist ein gültiger Wert für den angegebenen Schlüssel. Sie können mehrere Schlüssel-Wert-Paare angeben. Die zurückgegebene Prognose enthält nur Elemente, die alle Kriterien erfüllen.