साप्ताहिक पूर्वानुमान अब रविवार को अमेज़न पूर्वानुमान के साथ शुरू हो सकते हैं

हमें यह घोषणा करते हुए खुशी हो रही है कि अमेज़न का पूर्वानुमान, अब आप साप्ताहिक पूर्वानुमानों के लिए रविवार सहित कस्टम प्रारंभिक बिंदुओं पर अपना पूर्वानुमान क्षितिज प्रारंभ कर सकते हैं। यह आपको स्थानीय व्यापार प्रथाओं और परिचालन आवश्यकताओं के लिए मांग नियोजन पूर्वानुमानों को अधिक बारीकी से संरेखित करने की अनुमति देता है।

पूर्वानुमान पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो अत्यधिक सटीक समय श्रृंखला पूर्वानुमान देने के लिए सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम का उपयोग करती है। यह ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य की समय श्रृंखला डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए अत्याधुनिक एल्गोरिदम का उपयोग करता है, और इसके लिए किसी एमएल अनुभव की आवश्यकता नहीं होती है। विशिष्ट पूर्वानुमान अनुप्रयोगों में इन्वेंट्री, कार्यबल स्टाफिंग और वेब ट्रैफ़िक के लिए संसाधन योजना शामिल है। इस पोस्ट में, हम एक नए विकल्प की समीक्षा करते हैं जो आपको व्यापार और मांग चक्रों के साथ पूर्वानुमानों को संरेखित करने की अनुमति देता है, जबकि एकत्रीकरण कार्यप्रवाह को ऑफलोड करके परिचालन लागत को कम करता है।

मांग नियोजन को अनुकूलित करने के लिए, पूर्वानुमानों को व्यावसायिक कार्यों के साथ संरेखित करने की आवश्यकता है। पहले, पूर्वानुमानों के लिए शुरुआती बिंदु तय किए गए थे: दैनिक पूर्वानुमानों ने प्रत्येक दिन मध्यरात्रि से शुरू होने वाली मांग को मान लिया, साप्ताहिक भविष्यवाणियों को सोमवार को सप्ताह के पहले दिन के रूप में माना गया, और मासिक भविष्यवाणियां प्रत्येक महीने के पहले दिन शुरू हुईं। इन पूर्वनिर्धारित शुरुआती बिंदुओं ने दो चुनौतियां पेश कीं। सबसे पहले, यदि आपका व्यवसाय चक्र निश्चित मूल्य से भिन्न बिंदु पर शुरू हुआ, तो आपको अपने आवश्यक प्रारंभिक बिंदु पर पूर्वानुमानों को मैन्युअल रूप से एकत्रित करना होगा। उदाहरण के लिए, यदि आपका व्यावसायिक सप्ताह रविवार को शुरू होता है और आप साप्ताहिक पूर्वानुमान तैयार करना चाहते हैं, तो आपको मैन्युअल रूप से दैनिक पूर्वानुमानों को रविवार-शनिवार सप्ताह में एकत्रित करना होगा। इस अतिरिक्त कार्य ने लागत को जोड़ा और समय की गणना की, और त्रुटियों के अवसर प्रस्तुत किए। दूसरा, प्रशिक्षण डेटा और पूर्वानुमान अवधि सुसंगत नहीं थी; यदि आपका डेटा रविवार से शुरू होने वाले मांग चक्र को दर्शाता है, तो भविष्यवक्ता और पूर्वानुमान को भी रविवार को शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग करना चाहिए।

कस्टम पूर्वानुमान क्षितिज के शुरुआती बिंदु अब व्यावसायिक संचालन और पूर्वानुमानों को संरेखित करते हैं, मैन्युअल एकत्रीकरण कार्य की आवश्यकता को समाप्त करते हैं और लागत और गणना की बचत करते हैं। यदि आपके पास रविवार से शुरू होने वाला एक व्यावसायिक सप्ताह है, तो आप रविवार से शुरू होने वाले साप्ताहिक पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए स्वचालित रूप से दैनिक डेटा एकत्र कर सकते हैं। या आप सुबह 9:00 बजे से दैनिक पूर्वानुमान शुरू कर सकते हैं। भविष्यवाणियों को अब आपके जमीनी सच्चाई डेटा के साथ जोड़ा जा सकता है, इनपुट और पूर्वानुमान के बीच स्थिरता प्रदान करता है। पूर्वानुमान क्षितिज के शुरुआती बिंदुओं को आसानी से परिभाषित किया जाता है जब पूर्वानुमान कंसोल के माध्यम से नए भविष्यवक्ताओं को प्रशिक्षित किया जाता है या उपयोग किया जाता है पूर्वानुमान एपीआई.

कस्टम पूर्वानुमान क्षितिज प्रारंभिक अवधि परिभाषित करें

पूर्वानुमान क्षितिज समय की वह अवधि है जिसके लिए पूर्वानुमान लगाया जाता है, और यह एक प्रारंभिक और समाप्ति बिंदु से घिरा होता है। पूर्वानुमान में, अब आप नए भविष्यवक्ताओं को प्रशिक्षित करते समय दैनिक, साप्ताहिक, मासिक और वार्षिक पूर्वानुमान क्षितिज के लिए विशिष्ट शुरुआती बिंदुओं का चयन कर सकते हैं। इन आरंभिक बिंदुओं को भी कहा जाता है सीमा मान- पूर्वानुमान क्षितिज से बेहतर एक आवृत्ति इकाई पर चुने गए हैं, जैसा कि निम्न तालिका में दिखाया गया है।

पूर्वानुमान आवृत्ति इकाई	सीमा इकाई	सीमा मान
दैनिक	घंटा	0 - 23
साप्ताहिक	सप्ताह के दिन	सोमवार से रविवार
मासिक	महीने का दिन	1 के माध्यम से 28
वार्षिक	महीना	जनवरी से दिसंबर

कस्टम शुरुआती बिंदुओं के साथ, आप पूर्वानुमानों को विशिष्ट समय पर शुरू करने के लिए संरेखित कर सकते हैं जो आपकी व्यावसायिक प्रक्रियाओं और जमीनी सच्चाई डेटा से मेल खाते हैं, उदाहरण के लिए, मई का महीना, महीने की 15 तारीख, रविवार या 15:00 घंटे। पूर्वानुमान क्षितिज के लिए प्रदान की गई समय श्रृंखला आवृत्ति की तुलना में मोटे तौर पर, पूर्वानुमान कस्टम प्रारंभिक बिंदु के आधार पर समय श्रृंखला डेटा एकत्र करता है। उदाहरण के लिए:

• 9:00 पूर्वाह्न की प्रारंभिक अवधि के साथ प्रति घंटा डेटा से दैनिक पूर्वानुमान उत्पन्न करते समय, पूर्वानुमान प्रति घंटा डेटा के साथ प्रत्येक दिन 9:00 पूर्वाह्न से अगले दिन 8:00 पूर्वाह्न के बीच एकत्रित किए जाते हैं
• रविवार की शुरुआती अवधि के साथ दैनिक डेटा से साप्ताहिक पूर्वानुमान उत्पन्न करते समय, पूर्वानुमानों को प्रत्येक सप्ताह रविवार से अगले शनिवार तक दैनिक डेटा के साथ एकत्रित किया जाता है
• महीने की 15 तारीख के शुरुआती दिन के साथ दैनिक डेटा से मासिक पूर्वानुमान तैयार करते समय, पूर्वानुमानों को चालू महीने की 15 तारीख से अगले महीने की 14 तारीख तक के दैनिक डेटा के साथ जोड़ा जाता है
• मई के शुरुआती महीने के मासिक डेटा से वार्षिक पूर्वानुमान तैयार करते समय, पूर्वानुमान चालू वर्ष के मई से अगले वर्ष के अप्रैल तक मासिक डेटा के साथ एकत्रित किए जाते हैं

उपलब्ध पूर्वानुमान आवृत्तियों

निम्नलिखित स्क्रीनशॉट कस्टम दैनिक, साप्ताहिक, मासिक और वार्षिक पूर्वानुमान आवृत्तियों और शुरुआती बिंदुओं के उदाहरण दिखाते हैं ( समय संरेखण सीमा पूर्वानुमान कंसोल पर फ़ील्ड)।

कस्टम पूर्वानुमान क्षितिज निर्दिष्ट करें प्रारंभिक बिंदु

नया भविष्यवक्ता बनाते समय आप कस्टम पूर्वानुमान क्षितिज प्रारंभिक बिंदु निर्धारित कर सकते हैं। निम्न चरण प्रदर्शित करते हैं कि पूर्वानुमान कंसोल का उपयोग करके इसे कैसे किया जाए। हम एक भी प्रदान करते हैं नमूना नोटबुक जो इस नई सेटिंग को आपके कार्यप्रवाह में एकीकृत करने का एक उदाहरण प्रदान करता है।

1. पूर्वानुमान कंसोल पर, चुनें डेटासेट समूह देखें, और फिर डेटासेट समूह बनाएं.
2. अपना डेटासेट समूह, लक्ष्य समय श्रृंखला डेटासेट बनाएं और अपना डेटा लोड करें।
   आपका डेटा लोड होते ही आपको पूर्वानुमान कंसोल पर रीडायरेक्ट कर दिया जाता है।
3. आपके लक्षित समय श्रृंखला डेटासेट के आपके डेटासेट समूह में लोड होने और सक्रिय होने के बाद, चुनें प्रारंभ के अंतर्गत एक भविष्यवक्ता को प्रशिक्षित करें.
4. में ट्रेन के भविष्यवक्ता अनुभाग, के लिए मान प्रदान करें नाम, पूर्वानुमान की आवृत्ति, तथा पूर्वानुमान क्षितिज क्षेत्रों.
5. वैकल्पिक में समय संरेखण सीमा फ़ील्ड, शुरुआती बिंदु निर्दिष्ट करें जो भविष्यवक्ता पूर्वानुमान के लिए उपयोग करता है।
   इस सूची के मान इस पर निर्भर करते हैं: पूर्वानुमान की आवृत्ति मूल्य आप चुनते हैं। इस उदाहरण में, हम 1 सप्ताह के क्षितिज के साथ साप्ताहिक पूर्वानुमान बनाते हैं, जिसमें रविवार को सप्ताह का शुरुआती दिन और पूर्वानुमान का दिन होता है।
   
6. आवश्यकतानुसार अन्य वैकल्पिक कॉन्फ़िगरेशन प्रदान करें और चुनें बनाएं.
   
   भविष्यवक्ता बनाने के बाद, आप अपना पूर्वानुमान बना सकते हैं।
7. नेविगेशन फलक में, अपने डेटासेट समूह के अंतर्गत चुनें भविष्यवक्ताओं.
8. अपना नया भविष्यवक्ता चुनें।
9. चुनें पूर्वानुमान बनाएं.
   
10. आवश्यक विवरण प्रदान करें और चुनें प्रारंभ अपना पूर्वानुमान बनाने के लिए।
    
11. जब पूर्वानुमान पूरा हो जाए, तो चुनें पूर्वानुमान निर्यात बनाएं परिणाम निर्यात करने के लिए।
    

निम्नलिखित स्क्रीनशॉट मूल इनपुट फ़ाइल (बाएं) और निर्यात किए गए पूर्वानुमान परिणामों (दाएं) के नमूने हैं। इनपुट फ़ाइल एक घंटे की आवृत्ति पर है, जबकि पूर्वानुमान साप्ताहिक आवृत्ति पर तैयार किया जाता है, जिसकी शुरुआत रविवार को सप्ताह के पहले दिन के रूप में होती है। यह पूर्वानुमान का एक उदाहरण है जो स्वचालित रूप से पूर्वानुमान आवृत्तियों के दो स्तरों (घंटों से दिनों तक) को स्वचालित रूप से एकत्रित करता है।

निष्कर्ष

पूर्वानुमान में कस्टम पूर्वानुमान क्षितिज शुरुआती बिंदु आपको ऐसे पूर्वानुमान उत्पन्न करने की अनुमति देते हैं जो आपकी विशिष्ट परिचालन आवश्यकताओं के साथ संरेखित होते हैं। कार्य सप्ताह अलग-अलग क्षेत्रों में अलग-अलग दिनों में शुरू होते हैं, ऐसे पूर्वानुमानों की आवश्यकता होती है जो सोमवार के अलावा अन्य दिनों में शुरू होते हैं, और जो जमीनी सच्चाई प्रशिक्षण और चल रहे डेटा के साथ संरेखित होते हैं। या आप प्रति घंटा पूर्वानुमान उत्पन्न करना चाह सकते हैं जो प्रत्येक दिन सुबह 7:00 बजे शुरू होने वाले मांग चक्र को दर्शाता है, उदाहरण के लिए।

पूर्वानुमान स्वचालित रूप से उच्च-स्तरीय आवृत्तियों (जैसे दिनों में सप्ताह) के लिए ठीक-ठीक पूर्वानुमानों को एकत्रित करता है। यह आपको अपने संचालन के साथ संरेखित पूर्वानुमानों का उत्पादन करने की अनुमति देता है, और एकत्रीकरण वर्कफ़्लोज़ को खड़े होने और प्रबंधित करने की आवश्यकता को हटाकर आपकी लागत बचाता है।

कस्टम शुरुआती बिंदु वैकल्पिक हैं। यदि आप विशिष्ट प्रारंभिक बिंदु प्रदान नहीं करते हैं, तो पूर्वानुमान यहां से शुरू होते हैं डिफ़ॉल्ट समय. विशिष्ट पूर्वानुमान क्षितिज प्रारंभिक बिंदु केवल ऑटोप्रेडिक्टर के साथ उपलब्ध हैं। अधिक जानकारी के लिए देखें नया अमेज़ॅन पूर्वानुमान एपीआई जो 40% अधिक सटीक पूर्वानुमान बनाता है और व्याख्यात्मकता प्रदान करता है और ऑटोप्रेडिक्टर बनाएं.

पूर्वानुमान आवृत्तियों के बारे में अधिक जानने के लिए, देखें विभिन्न पूर्वानुमान आवृत्तियों के लिए डेटा एकत्रीकरण. ये सभी नई क्षमताएं उन सभी क्षेत्रों में उपलब्ध हैं जहां पूर्वानुमान सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है। क्षेत्र की उपलब्धता के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें AWS क्षेत्रीय सेवाएँ.

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लेखक के बारे में

डैन सिन्नरेइच अमेज़न पूर्वानुमान के लिए एक वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक हैं। वह लो-कोड / नो-कोड मशीन लर्निंग को लोकतांत्रिक बनाने और व्यावसायिक परिणामों को बेहतर बनाने के लिए इसे लागू करने पर केंद्रित है। काम के अलावा, उन्हें हॉकी खेलते हुए, अपनी टेनिस सेवा में सुधार करने, स्कूबा डाइविंग और विज्ञान कथा पढ़ने की कोशिश करते हुए पाया जा सकता है।

पारस अरोड़ा अमेज़ॅन फोरकास्ट टीम में एक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियर है। उन्हें क्लाउड में अत्याधुनिक एआई/एमएल समाधान तैयार करने का शौक है। अपने खाली समय में, उन्हें लंबी पैदल यात्रा और यात्रा करना पसंद है।

चेतन सुराना अमेज़ॅन फोरकास्ट टीम में एक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियर है। उनकी रुचि मशीन लर्निंग और सॉफ्टवेयर विकास के चौराहे पर है, समस्याओं को हल करने के लिए विचारशील डिजाइन और इंजीनियरिंग कौशल को लागू करना। काम के बाहर, उन्हें फोटोग्राफी, लंबी पैदल यात्रा और खाना पकाने का आनंद मिलता है।

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