データの更新 - Amazon Forecast

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データの更新

新しいデータを収集するときに、そのデータを Forecast にインポートすることをお勧めします。そのためには、代替および増分更新の 2 つのオプションがあります。代替データセットのインポートジョブは、既存のデータをすべて新しくインポートされたデータに置き換えます。増分更新では、新しくインポートされたデータがデータセットに追加されます。

新しいデータをインポートしたら、既存の予測子を使用してそのデータの予想を生成できます。

インポートモード

Amazon Forecast が既存のデータセットに新しいデータを追加する方法を設定するには、データセットのインポートジョブのインポートモードを指定します。デフォルトインポートモードは FULL です。インポートモードは、Amazon Forecast を使用してのみ設定できますAPI。

  • データセット内のすべての既存のデータを上書きするには、 CreateDatasetImportJobAPIオペレーションFULLで を指定します。

  • データセット内の既存のデータにレコードを追加するには、 CreateDatasetImportJobAPIオペレーションINCREMENTALで を指定します。既存のレコードとインポートされたレコードの時系列 ID (項目 ID、ディメンション、タイムスタンプ) が同じ場合、既存のレコードは新しくインポートされたレコードに置き換えられます。Amazon Forecast では、常に最新のタイムスタンプのレコードが使用されます。

データセットをインポートしていない場合、増分オプションは使用できません。デフォルトのインポートモードは完全な置き換えモードです。

増分インポートモードのガイドライン

データセットの増分インポートを実行する場合、タイムスタンプ形式、データ形式、または位置情報データを変更することはできません。これらの項目のいずれかを変更するには、データのデータセットの完全インポートを実行する必要があります。

既存のデータセットの更新

重要

デフォルトで、データセットのインポートジョブは、インポートしたデータセット内の既存のデータを置き換えます。データセットのインポートジョブの インポートモード を指定することでこれを変更できます。

データセットを更新するには、そのデータセットのデータセットインポートジョブを作成し、インポートモードを指定します。

CLI

データセットを更新するには、create-dataset-import-job コマンドを使用します。import-mode には、FULL で既存のデータを置き換えるか、INCREMENTAL で追加するかを指定します。詳細については、「インポートモード」を参照してください。

次のコードは、新しいデータをデータセットに段階的にインポートするデータセットインポートジョブの作成方法を示しています。

aws forecast create-dataset-import-job \ --dataset-import-job-name dataset import job name \ --dataset-arn dataset arn \ --data-source "S3Config":{"KMSKeyArn":"string", "Path":"string", "RoleArn":"string"} \ --import-mode INCREMENTAL
Python

データセットを更新するには、create_dataset_import_job メソッドを使用します。import-mode には、FULL で既存のデータを置き換えるか、INCREMENTAL で追加するかを指定します。詳細については、「インポートモード」を参照してください。

import boto3 forecast = boto3.client('forecast') response = forecast.create_dataset_import_job( datasetImportJobName = 'YourImportJob', datasetArn = 'dataset_arn', dataSource = {"S3Config":{"KMSKeyArn":"string", "Path":"string", "RoleArn":"string"}}, importMode = 'INCREMENTAL' )

予想の更新

新しいデータを収集するときに、それを使用して新しい予想を生成することをお勧めします。Forecast は、更新されたデータセットをインポートするときに予測子を自動的に再トレーニングすることはしませんが、予測子を再トレーニングして、更新されたデータで新しい予想を生成できます。例えば、毎日の売上データを収集し、予想に新しいデータポイントを含める場合、更新されたデータをインポートし、それを使用して予想を生成できます。新しい予測子をトレーニングする必要はありません。新しくインポートしたデータが予想に影響を与えるようにするには、予測子を再トレーニングする必要があります。

新しいデータから予想を生成する手順は、次のとおりです。
  1. 新しいデータを Amazon S3 バケットにアップロードします。新しいデータには、前回のデータセットのインポート以降に追加されたデータのみが含まれている必要があります。

  2. 新しいデータを使用して増分データセットインポートジョブを作成します。新しいデータは既存のデータに追加され、予想は更新されたデータから生成されます。新しいデータファイルに以前にインポートしたデータと新しいデータの両方が含まれている場合は、完全データセットインポートジョブを作成します。

  3. 既存の予想子を使用して新しい予測を作成します。

  4. 通常どおり予測を取得します。