Amazon Forecast による時系列予測の原理
公開日: 2021 年 9 月 1 日 (ドキュメント履歴)
企業は現在、単純なスプレッドシートから複雑な財務計画ソフトウェアにおよぶすべてのシステムを使用して、製品の需要、リソースのニーズ、財務パフォーマンスなどの今後のビジネス成果の正確な予測を実現することに取り組んでいます。このペーパーでは、予測とその用語、課題、ユースケースを紹介します。このドキュメントでは、ケーススタディを使用して予測のコンセプトと予測手順を説明し、さらに Amazon Forecast
概要
予測は将来を予測する科学です。履歴データを使用することで、企業は傾向を理解し、どのようなことがどのタイミングで起こるかを判断し、この情報を製品需要から在庫計画、人員配置まで、将来に向けたあらゆる計画に組み込むことができます。
予測がもたらす結果を考えると、精度が重要となります。予測値が高すぎると、製品や人財に過剰投資し、その投資が無駄になる可能性があります。予測値が低すぎると、過小投資となり、原材料や在庫が不足し、顧客体験の低下につながる可能性があります。
企業は現在、単純なスプレッドシートから複雑な財務計画ソフトウェアにおよぶすべてのシステムを使用して、予想を生成していますが、以下の 2 つの理由により、精度の高い予測を入手することは困難です。
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まず、従来の予測では、大量の履歴データの組み込み作業が困難を極め、結果、ノイズにより過去データの重要なシグナルを見逃してしまうことがあります。
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次に、重要なコンテキスト (価格、休日やイベント、品切れ、マーケティングプロモーションなど) を提供できる関連性があるデータが独立して管理されており、従来の予測に組み込まれることはほとんどありません。完全な履歴と広範囲のコンテキストがなければ、ほとんどの予測は将来を正確に予測することができません。
Amazon Forecastは
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