入門

若要開始使用 Amazon Forecast，請執行下列動作。

• 建立「Forecast」資料集並匯入訓練資料。

• 建立「Forecast」預測值，您可以使用根據時間序列資料產生預測。Forecast 會將演算法的最佳組合套用至資料集中的每個時間序列。

• 產生預測。

在本練習中，您會使用公開可用的電力使用資料集的修改版本來訓練預測值。如需詳細資訊，請參閱 ElectricityLoadDiagrams20112014 年資料集。以下是資料集內的範例資料列：

2014-01-01 01:00:00,   2.53807106598985, client_0
2014-01-01 01:00:00, 23.648648648648624, client_1
2014-01-01 02:00:00,  9.648648648612345, client_0 

在本練習中，您使用資料集來訓練預測器，然後預測客戶的每小時用電量。

您可以使用 [Forecast] 主控台或AWS Command Line Interface (AWS CLI) 進行本練習。請注意 Amazon 預測主控台、和 Amazon Forecast 開發套件的AWS CLI Amazon Forecast 設區域，因為 Amazon Forecast 資源不會跨區域共用。

重要

開始前，請確定您有AWS 帳戶且已安裝AWS CLI。如需詳細資訊，請參閱 設定。我們也建議您檢閱Amazon Forecast 運作方式。

主題

• 準備輸入資料
• 入門 (主控台)
• 入門 (AWS CLI)
• 開始使用 (Python 筆記本)
• 清除資源

準備輸入資料

無論您是使用 Amazon Forecast 主控台還是AWS Command Line Interface (AWS CLI) 設定預測專案，都需要設定輸入資料。若要準備資料，請執行以下作業：

• 將訓練資訊，並將其上傳至您的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體AWS 帳戶。若要將資料存放於 Amazon S3 儲存貯體中。

• 建立AWS Identity and Access Management (IAM) 角色。您授予 Amazon Forecast 使用 IAM 角色存取 S3 儲存貯體的權限。如需 IAM 角色的詳細資訊，請參閱《IAM 使用者指南》中的 IAM 角色。

準備訓練資料

1. 下載 zip 檔案 electricityusagedata.zip。

   在本練習中，您會使用個別家用電力消耗資料集的修改版本。(杜阿, D. 和卡拉塔尼斯基杜, E. (2017). UCI Machine Learning 資料庫 [http://archive.ics.uci.edu/ml]. 歐文，CA：加利福尼亞大學信息和計算機科學學院。） 我們每小時彙總一次用電量資料。

2. 解壓縮內容並以 electricityusagedata.csv 儲存在本機。

3. 上傳資料檔案至 S3 儲存貯體。

   如需 step-by-step 指示，請參閱 Amazon 簡單儲存服務使用者指南中的使用拖放方式上傳檔案和資料夾。

4. 建立 IAM 角色。

   如果您要使用，就AWS CLI必須須須須須須須須須須須須須須要。如果使用主控台，它會為您建立角色。如需 step-by-step指示，請參閱設定 Amazon Forecast 的許可。

將資料上傳到 Amazon S3 後，您就可以使用 Amazon Forecast 主控台或匯AWS CLI入訓練資料、建立預測值、產生預測以及查看預測。

• 入門 (主控台)

• 入門 (AWS CLI)

清除資源

為了避免產生不必要的費用，請刪除您在開始練習後所建立的資源。若要刪除資源，請使用 Amazon Forecast 主控台或軟體開發套件中的Delete API 或AWS Command Line Interface (AWS CLI)。例如，使用 DeleteDataset API 來刪除資料集。

若要刪除資源，其狀態必須為 ACTIVE、CREATE_FAILED 或 UPDATE_FAILED。您可以使用 Describe API (如 DescribeDataset) 來檢查狀態。

部分資源必須先刪除，才能刪除其他資源，如下表所示。這個程序會需要一些時間。

若要刪除您上傳的培訓資料 electricityusagedata.csv，請參閱如何刪除 S3 儲存貯體中的物件？。

待刪除資源	先刪除此項目	備註
ForecastExportJob
Forecast		預測匯出時，您無法將其刪除。預測刪除後，您就無法再查詢預測。
Predictor	所有相關的預測。
DatasetImportJob		無法進行刪除。
Dataset		所有以該資料集為目標的 DatasetImportJob 都將刪除。​ 您無法刪除預測器所使用的 Dataset。
DatasetSchema	參考該結構描述的所有資料集。
DatasetGroup	所有相關的預測器 所有相關的預測。 資料集群組中的所有資料集。	包含預測器所使用之 Dataset 的 DatasetGroup，您無法將其刪除。