変換関数

変換関数は、関連する時系列の行を選択して変更する一連のオペレーションです。条件オペレーションで必要な行を選択します。次に、変換オペレーションを行って行を変更します。すべての条件は ANDオペレーションに結合されます。つまり、変換を適用するには、すべての条件が true である必要があります。変換は、記載された順序で適用されます。

What-If 予想を作成するときは、変換関数ビルダーを使用して適用する条件と変換を指定します。以下の画像は、この機能を示しています。

強調表示されたセクションでは、blue 色の商品について、tacoma (ワシントン州タコマなど) の店舗で、price 列に0.90を掛けています (つまり、10% の割引)。そのために Amazon Forecast はまず、tacoma と等しい store の行のみが含まれるようベースラインに関連する時系列のサブセットを作成します。

そのサブセットは、blue と等しい color の行のみを含むようにさらに絞り込まれます。最後に、price 列のすべての値に 0.90 を掛けて、What-if 予想に使用する新しい関連時系列を作成します。

Amazon Forecast では、以下の条件がサポートされています。

• EQUALS - 列の値が条件に入力された値と同じ。

• NOT_EQUALS - 列の値が条件に入力された値と同じではない。

• LESS_THAN - 列の値が条件に入力された値より小さい。

• GREATER_THAN - 列の値が条件に入力された値より大きい。

Amazon Forecast では、次のアクションがサポートされます。

• ADD - 指定した値を列のすべての行に加算する。

• SUBTRACT - 指定した値を列のすべての行に減算する。

• MULTIPLY - 指定した値を列のすべての行に乗算する。

• DIVIDE - 指定した値を列のすべての行に除算する。

を使用して時系列変換を指定する方法の例を次に示しますSDK。

Example 1

この例では、シアトルのストアのすべての商品に 10% の割引を適用します。「City」は予想ディメンションであることに注意してください。

TimeSeriesTransformations=[
  {
    "Action": {
      "AttributeName": "price",
      "Operation": "MULTIPLY",
      "Value": 0.90
      },
    "TimeSeriesConditions": [
      {
        "AttributeName": "city",
        "AttributeValue": "seattle",
        "Condition": "EQUALS"
      }
    ]
  }
]

Example 2

この例では、「electronics」カテゴリの全商品に 10% の割引を適用しています。「product_category」はアイテムのメタデータであることに注意してください。

TimeSeriesTransformations=[
  {
    "Action": {
      "AttributeName": "price",
      "Operation": "MULTIPLY",
      "Value": 0.90
      },
    "TimeSeriesConditions": [
      {
        "AttributeName": "product_category",
        "AttributeValue": "electronics",
        "Condition": "EQUALS"
      }
    ] 
  }
]

Example 3

この例では、特定の item_id に 20% のマークアップを適用しますBOA21314K。

TimeSeriesTransformations=[
  {
    "Action": {
      "AttributeName": "price",
      "Operation": "MULTIPLY",
      "Value": 1.20
      },
    "TimeSeriesConditions": [
      {
        "AttributeName": "item_id",
        "AttributeValue": "BOA21314K",
        "Condition": "EQUALS"
      }
    ] 
  }
]

Example 4

この例では、シアトル店とベルビュー店の全商品に 1 USD 加算されます。

TimeSeriesTransformations=[
  {
    "Action": {
      "AttributeName": "price",
      "Operation": "ADD",
      "Value": 1.0
      },
    "TimeSeriesConditions": [
      {
        "AttributeName": "city",
        "AttributeValue": "seattle",
        "Condition": "EQUALS"
      }
    ] 
  },
  {
    "Action": {
      "AttributeName": "price",
      "Operation": "ADD",
      "Value": 1.0
      },
    "TimeSeriesConditions": [
      {
        "AttributeName": "city",
        "AttributeValue": "bellevue",
        "Condition": "EQUALS"
      }
    ] 
  }
]

Example 5

この例では、2022 年 9 月のシアトルの全商品から 1 USD を差し引きます。

TimeSeriesTransformations=[
  {
    "Action": {
      "AttributeName": "price",
      "Operation": "SUBTRACT",
      "Value": 1.0
      },
    "TimeSeriesConditions": [
      {
        "AttributeName": "city",
        "AttributeValue": "seattle",
        "Condition": "EQUALS"
      },
      {
        "AttributeName": "timestamp",
        "AttributeValue": "2022-08-31 00:00:00",
        "Condition": "GREATER_THAN"
      },
      {
        "AttributeName": "timestamp",
        "AttributeValue": "2022-10-01 00:00:00",
        "Condition": "LESS_THAN"
      }
    ] 
  }
]

Example 6

この例では、価格に最初に 10 を掛け、次に 5 USD を価格から差し引きます。アクションは、宣言された順序で適用されることに注意してください。

TimeSeriesTransformations=[
  {
    "Action": {
      "AttributeName": "price",
      "Operation": "MULTIPLY",
      "Value": 10.0
      },
    "TimeSeriesConditions": [
      {
        "AttributeName": "city",
        "AttributeValue": "seattle",
        "Condition": "EQUALS"
      }
    ]
    },
    {
    "Action": {
      "AttributeName": "price",
      "Operation": "SUBTRACT",
      "Value": 5.0
      },
    "TimeSeriesConditions": [
      {
        "AttributeName": "city",
        "AttributeValue": "seattle",
        "Condition": "EQUALS"
      }
    ] 
   }
]

Example 7

この例では空のセットを作成しているため、アクションはどの時系列にも適用されません。このコードは、シアトルとベルビューにあるすべての商品の価格を変更しようとしています。条件は ANDオペレーションに結合され、ストアは 1 つの都市にのみ存在できるため、結果は空のセットになります。そのため、アクションは適用されません。

TimeSeriesTransformations=[
  {
    "Action": {
      "AttributeName": "price",
      "Operation": "MULTIPLY",
      "Value": 10.0
      },
    "TimeSeriesConditions": [
      {
        "AttributeName": "city",
        "AttributeValue": "seattle",
        "Condition": "EQUALS"
      },
      {
        "AttributeName": "city",
        "AttributeValue": "bellevue",
        "Condition": "EQUALS"
      },
    ] 
  }
]

複数の属性に条件を適用する方法の例については、例 4 を参照してください。

Example 8

タイムスタンプを使用する変換条件は、未加工データではなく、境界が揃ったデータに適用されます。例えば、データを 1 時間ごとに入力し、予想を 1 日ごとに入力するとします。この場合、Forecast はタイムスタンプをその日に揃えるので、2020-12-31 01:00:00 は 2020-12-31 00:00:00 と合っています。このコードでは、境界に沿ったタイムスタンプのタイムスタンプが指定されていないため、空のセットが作成されます。

TimeSeriesTransformations=[
  {
    "Action": {
      "AttributeName": "price",
      "Operation": "MULTIPLY",
      "Value": 10.0
      },
    "TimeSeriesConditions": [
      {
        "AttributeName": "timestamp",
        "AttributeValue": "2020-12-31 01:00:00",
        "Condition": "EQUALS"
      },
    ] 
  }
]