Amazon Forecast 的時間序列預測原則

發佈日期：2021 年 9 月 1 日 (文件歷史記錄)

如今，公司使用簡單的試算表到複雜的財務規劃軟體等各種工具，以期能準確預測未來的業務成果，例如產品需求、資源需求和財務績效。本白皮書介紹預測及其術語、挑戰和使用案例。本文件使用案例研究來補強預測概念、預測步驟，並述及 Amazon Forecast 為何有助於解決實際預測問題的許多實質挑戰。

概觀

預測是研判未來趨勢的科學。利用歷史資料，企業可以了解趨勢、判斷未來可能發生的事情及其時間，繼而將這些資訊擬定在未來的計劃中，從產品需求到庫存規劃與人員配置等，一切都做好準備。

從預測的結果來看，準確性至關重要。如果預測過高，客戶可能會過度投資於產品和員工，從而導致無效投資。如果預測太低，客戶可能會投資不足，導致原料和庫存短缺，進而產生糟糕的客戶體驗。

現今的企業為了產生預測均廣泛使用各種工具，從簡單的試算表到複雜的需求/財務規劃軟體都在其列，但仍難以掌握高準確性，原因有兩個：

• 首先，傳統預測難以納入大量的歷史資料，過去有許多重要訊息被吞沒在雜訊之中。

• 其次，傳統預測很少納入相關但獨立的資料，而這類資料可能提供了重要情境背景 (例如價格、假日/活動、缺貨、市場促銷等等)。若沒有完整的歷史和較豐富的情境背景，大多數預測都無法準確預測未來。

Amazon Forecast 是可克服這些問題的全受管服務。Amazon Forecast 為現有的預測情境提供了最佳演算法。它會適時採用現代機器學習 (ML) 和深度學習，以提供高準確度的預測。Amazon Forecast 易於使用，且不需要機器學習經驗。此服務會自動提供必要的基礎架構、處理資料，並建置由 AWS 託管的自訂/私有 ML 模型，供預測之用。此外，隨著機器學習技術不斷快速發展，Amazon Forecast 也整合了這些技術，讓客戶只需進行最低限度的額外工作，就能享有準確性的提升。

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