【AWS】什么是Amazon Forecast

Amazon Forecast 是一项完全托管的服务，它使用统计和机器学习 (ML) 算法来提供高度准确的时间序列预测。它基于 Amazon.com 用于时间序列预测的相同技术，提供最先进的算法，可以根据历史数据预测未来的时间序列数据，而无需机器学习经验。

您可以将 Amazon Forecast 想象成一个**“智能预测引擎”**。它简化了复杂的预测任务，让企业能够轻松地预测产品需求、员工配置、Web 流量、服务器容量和财务状况等各种业务指标，从而做出更明智的决策。

请注意： 根据最新的信息，Amazon Forecast 不再面向新客户提供。现有客户可以继续正常使用该服务。

Amazon Forecast 的核心功能和优势

Forecast 旨在为企业提供准确、易用且可扩展的预测能力。

1. 高准确性：先进的算法： 融合了 Amazon.com 多年来在预测领域积累的经验，提供了从常用统计方法（如指数平滑法）到复杂深度神经网络（如 DeepAR 和 MQ-RNN）的各种训练算法。自动机器学习 (AutoML)： Forecast 可以自动分析您的数据，选择最适合的算法组合，并训练专门为您的数据设计的模型，无需您具备机器学习专业知识。支持相关数据： 除了目标时间序列数据，您还可以输入可能影响预测的额外数据（称为“相关时间序列”或“项目元数据”），例如价格、事件、天气、产品类别等，以提高预测准确性。
2. 完全托管和易用性：无需管理服务器： Forecast 是一项完全托管的服务，您无需预先配置服务器或手动构建机器学习模型。AWS 会处理所有基础设施管理、数据处理、模型训练和部署工作。按使用量付费： 您只需按实际使用量付费，没有最低费用或预先承诺。成本取决于生成的预测数量、数据存储和训练时长。直观的控制台： 提供易于使用的控制台，您可以可视化不同精确度的任何时间序列预测，并查看预测工具的准确性指标。
3. 端到端自动化：自动化工作流： 自动化了整个预测工作流，从数据上传到数据处理、模型训练、数据集更新和预测生成。API 访问： 提供自定义 API，允许企业系统直接检索预测结果，方便集成到现有业务流程中。
4. 处理缺失值：Forecast 提供了多种填充方法，可以自动处理数据集中的缺失值，简化了数据准备过程。

Amazon Forecast 的工作原理

Amazon Forecast 的工作流程通常包括以下几个主要步骤：

1. 导入数据集 (Import Datasets)：您需要提供所需预测事项的历史数据（目标时间序列数据）。您还可以选择导入额外的数据集，例如相关时间序列（例如，产品价格、促销活动、天气数据等，这些数据随时间变化并可能影响目标预测）和项目元数据（例如，产品颜色、类别、商店位置等，这些数据通常是静态的）。这些数据集会被组织成一个或多个数据集组 (Dataset Groups)。
2. 训练预测器 (Train Predictor)：您提供数据集组，并可以选择一个算法（“配方”），或者让 Amazon Forecast 自动选择最合适的算法。Forecast 会根据您的数据自动训练和部署机器学习模型，生成一个称为预测器 (Predictor) 的自定义预测模型。
3. 生成预测 (Generate Forecast)：使用训练好的预测器，您可以为未来的时间序列数据生成预测。您可以指定预测的范围和分位数（例如，预测中位数、第 10 个百分位数或第 90 个百分位数），这有助于在决策中考虑不确定性。
4. 查询和可视化预测：您可以使用 QueryForecast API 或在 Forecast 控制台中可视化预测结果。

Amazon Forecast 的典型用例

Amazon Forecast 适用于需要基于时间序列数据进行预测的各种业务场景：

• 零售需求规划：预测不同商店位置的产品需求，从而更准确地管理库存和定价，减少浪费并提高库存周转率。优化促销活动和商品陈列。
• 供应链规划：预测制造所需的原材料、服务或其他投入的数量，以优化采购和生产计划。
• 资源规划：预测人员配置需求（例如，呼叫中心座席数量、商店员工数量），以优化排班和满足不同需求水平。预测能源消耗、广告投放效果或服务器容量需求。
• 运营规划：预测 Web 流量、AWS 资源使用率和 IoT 传感器数据使用水平，以优化基础设施和运营。
• 财务分析：预测销售额、利润和开支，以支持财务规划和预算。

总结来说，Amazon Forecast 是一项强大的机器学习服务，它将 Amazon.com 的预测专业知识带给所有企业，使他们能够轻松、准确地生成时间序列预测，从而优化运营、降低成本并做出更明智的商业决策。