היום אנו שמחים לבשר זאת תחזית אמזון מציע את היכולת ליצור תחזיות על תת-קבוצה נבחרה של פריטים. זה עוזר לך למנף את מלוא הערך של הנתונים שלך, וליישם אותם באופן סלקטיבי על בחירת הפריטים שלך, תוך צמצום הזמן והמאמץ כדי לקבל תוצאות תחזיות.
יצירת תחזית על 'כל' הפריטים של מערך הנתונים הגבילה את החופש לקבל בקרות עדינות על פריטים ספציפיים שרצית לחזות. משמעות הדבר הייתה עלות מוגברת עבור פריטים חזויים בעלי עדיפות נמוכה/ללא ותקורה נוספת. קודם לכן, היית משקיע זמן רב ביצירת תחזיות מרובות על כל הפריטים בנתונים שלך. זה לקח זמן וכבד מבחינה תפעולית לניהול. יתרה מכך, גישה זו אינה ממנפת את הערך של למידת מכונה (ML): יישום מסקנות על פני פריטים רצויים. עם היכולת לבחור תת-קבוצה של פריטים, אתה יכול כעת להתמקד באימון המודל עם כל הנתונים שלך, אבל ליישם את הלמידה כדי לבחור כמה פריטים עם תשואה גבוהה. זה יתרום לאופטימיזציה כוללת של תכנון התחזית על ידי הגדלת הפרודוקטיביות (פחות פריטים לניהול) והפחתת העלות (הפחתה במחיר לכל פריט חזוי). זה גם הופך את יכולת ההסבר לקלה יותר לניהול.
עם ההשקה של היום, אתה לא רק יכול להריץ את כל השלבים, אלא גם לבחור קבוצת משנה של פריטים לתחזית על ידי העלאת CSV במהלך שלב 'צור תחזית'. אינך צריך להכניס את כל היעד או סדרות הזמנים והמטא נתונים הקשורים לפריט, מה שחוסך עבורך מאמץ ניכר. זה גם יעזור בהפחתת טביעת הרגל הכוללת של התשתית עבור פריטים חזויים וכתוצאה מכך לחסכון בעלויות ובפרודוקטיביות. אתה יכול לעשות את השלב הזה באמצעות ה-API של 'CreateForecast', או בצע את שלבי המסוף הבאים.
תחזית עבור תת-קבוצה נבחרה של פריטים
כעת נעבור על אופן השימוש במסוף Forecast כדי לבחור פריטים נבחרים במערך הקלט.
שלב 1: ייבוא נתוני הדרכה
כדי לייבא נתונים מסדרות זמן לתוך Forecast, צור קבוצת מערך נתונים, בחר תחום עבור קבוצת הנתונים שלך, ציין את פרטי הנתונים שלך והפנה את Forecast ל- שירות אחסון פשוט של אמזון (Amazon S3) מיקום הנתונים שלך. בדוגמה זו, נניח שמערך הנתונים שלך מכיל 1000 פריטים.
הערה: תרגיל זה מניח שלא יצרת קבוצות של מערכי נתונים. אם יצרת בעבר קבוצת מערך נתונים, מה שתראה ישתנה מעט מצילומי המסך וההוראות הבאים.
לייבא נתוני סדרות זמן לצורך חיזוי
- פתח את קונסולת החיזוי כאן.
- בדף הבית של תחזית, בחר צור קבוצת נתונים.
- על צור קבוצת נתונים הדף, הוסף את הפרטים עבור מערך הנתונים הקלט שלך.
- לבחור הַבָּא.
- אל האני פרטי מערך הנתונים הפאנל צריך להיראות דומה לזה:
- לאחר שהזנת את כל הפרטים הדרושים בדף הייבוא של מערך הנתונים, ה פרטי ייבוא מערך נתונים הפאנל צריך להיראות דומה לזה:
- לבחור הַתחָלָה.
המתן עד שתחזית תסיים לייבא את נתוני סדרת הזמן שלך. התהליך יכול להימשך מספר דקות או יותר. כאשר מערך הנתונים שלך יובא, הסטטוס עובר ל Active והבאנר בחלק העליון של לוח המחוונים מודיע לך שייבאת את הנתונים שלך בהצלחה.
כעת, לאחר שיובאו מערך הנתונים של סדרת הזמן שלך, אתה יכול ליצור מנבא.
שלב 2: צור מנבא
לאחר מכן, אתה יוצר מנבא, שבו אתה משתמש כדי ליצור תחזיות על סמך נתוני סדרת הזמן שלך. תחזית מיישמת את השילוב האופטימלי של אלגוריתמים על כל סדרת זמן במערך הנתונים שלך.
כדי ליצור מנבא עם מסוף התחזית, אתה מציין שם מנבא, תדירות תחזית, ומגדיר אופק תחזית. למידע נוסף על השדות הנוספים שתוכל להגדיר, ראה חיזוי אימון.
כדי ליצור מנבא
- לאחר סיום היבוא של מערך הנתונים של סדרת הזמן שלך, קבוצת הנתונים שלך לוח ניהול חשבון צריך להיראות דומה לזה:
תַחַת הרכבת מנבא, בחר הַתחָלָה. ה מנבא רכבת הדף מוצג. - על מנבא רכבת עמוד, עבור הגדרות מנבא, ספק את המידע הבא:
- שם חיזוי
- תדירות תחזית
- אופק תחזית
- מידות תחזית ו תחזית quantiles (לא חובה)
כעת, לאחר שהחזוי שלך הוכשר על 1000 פריטים, אתה יכול ללכת לשלב הבא של יצירת תחזית.
שלב 3: צור תחזית
- בחר צור תחזית.
- כתוב את שם התחזית
- בחר מנבא.
- בחר quantiles - הזן עד חמישה quantiles.
- אם ברצונך להפיק את התחזית עבור כל 1000 הפריטים, בחר "כל הפריטים".
- לחלופין, אתה יכול לבחור "פריטים נבחרים", שיאפשר לך לבחור פריטים ספציפיים מתוך 1000 הפריטים לתחזית.
- ספק את המיקום של קובץ s3 המכיל את סדרת הזמן שנבחרה. סדרות הזמן חייבות לכלול את כל עמודות הפריטים והממדים שצוינו בסדרת הזמן של היעד.
- עליך גם להגדיר את הסכימה שלך עבור קובץ הקלט המכיל את סדרות הזמן שנבחרו. סדר העמודות המוגדר בסכימה צריך להתאים לסדר העמודות בקובץ הקלט.
- לחץ על צור תחזית.
- בצע ייצוא וקובץ ה-csv יציג לך רק את הפריטים שנבחרו שבחרת.
סיכום
תחזית מספקת לך כעת את היכולת לבחור קבוצת משנה של פריטים ממערך הקלט. עם תכונה זו, אתה יכול לאמן את המודל שלך עם כל הנתונים הזמינים ולאחר מכן ליישם את הלמידה כדי לבחור פריטים שאתה רוצה לחזות. זה עוזר בחיסכון בזמן ומיקוד מאמצים בפריטים בעדיפות גבוהה. אתה יכול להשיג הפחתת עלויות ולהתאים טוב יותר את המאמצים לתוצאות העסקיות. "תחזית פריטים נבחרים" זמינה בכל האזורים שבהם תחזית זמינה לציבור.
למידע נוסף על חיזוי "פריטים נבחרים", בקר כאן מחברה או קרא עוד על התחזית מדריך למפתחים.
על הכותבים
תכיר את דייב הוא מנהל מוצר Sr בצוות Amazon Forecast. הוא מעוניין בכל מה שקשור לנתונים ויישום של אלה ליצירת זרמי הכנסה חדשים. מחוץ לעבודה, הוא אוהב לבשל אוכל הודי ולצפות בתוכניות מעניינות.
רידים רסטוגי הוא מהנדס פיתוח תוכנה בצוות Amazon Forecast. הוא נלהב מבניית מערכות מבוזרות ניתנות להרחבה עם התמקדות בפתרון בעיות בעולם האמיתי באמצעות AI/ML. בזמנו הפנוי הוא אוהב לפתור חידות, לקרוא ספרות ולחקור.
- "
- 100
- a
- יכולת
- אודות
- להשיג
- לרוחב
- נוסף
- אלגוריתמים
- תעשיות
- אמזון בעברית
- להכריז
- API
- בקשה
- החל
- מריחה
- גישה
- זמין
- AWS
- באנר
- גבול
- בִּניָן
- עסקים
- בחירה
- לבחור
- שילוב
- קונסול
- מכיל
- לתרום
- בקרות
- לִיצוֹר
- נוצר
- לוח מחוונים
- נתונים
- פרטים
- צעצועי התפתחות
- מֵמַד
- מופץ
- לא
- תחום
- בְּמַהֲלָך
- כל אחד
- מאמץ
- מַאֲמָצִים
- מהנדס
- זן
- נכנס
- דוגמה
- נרגש
- תרגיל
- לחקור
- מאפיין
- פיקציה
- שדות
- להתמקד
- התמקדות
- לעקוב
- הבא
- מזון
- עָקֵב
- חופש
- החל מ-
- מלא
- ליצור
- יצירת
- קְבוּצָה
- קבוצה
- ראש
- לעזור
- עוזר
- גָבוֹהַ
- עמוד הבית
- אופק
- איך
- איך
- HTTPS
- יבוא
- לכלול
- גדל
- גדל
- מידע
- תשתית
- קלט
- מעוניין
- IT
- לשגר
- לִלמוֹד
- למידה
- תנופה
- מיקום
- נראה
- מכונה
- למידת מכונה
- עושה
- לנהל
- מנהל
- להתאים
- ML
- מודל
- יותר
- מספר
- הכרחי
- הבא
- אופטימיזציה
- להזמין
- מקיף
- לוח
- לוהט
- תכנון
- נקודה
- התחזיות
- מחיר
- עדיפות
- בעיות
- תהליך
- המוצר
- פִּריוֹן
- לספק
- מספק
- עולם אמיתי
- הפחתה
- וכתוצאה מכך
- תוצאות
- הכנסה
- הפעלה
- חסכת
- להרחבה
- נבחר
- סדרה
- שרות
- כמה
- לְהַצִיג
- דומה
- פָּשׁוּט
- תוכנה
- פיתוח תוכנה
- מוצק
- לפתור
- ספציפי
- לבלות
- מצב
- אחסון
- בהצלחה
- מערכות
- יעד
- נבחרת
- אל האני
- דברים
- דרך
- זמן
- של היום
- חלק עליון
- הדרכה
- להשתמש
- ערך
- רציתי
- שעון
- מה
- תיק עבודות
- עוֹלָם
- היה
- תְשׁוּאָה
