Amazon Forecast

概要

トレーニングデータから時系列予測モデルを作成

最適なアルゴリズムを自動的に選択してくれるAutoML機能がある

できること

時系列データを用いた予測モデルを構築し使用する

例えば

来店客数や売り上げの予測

コールセンターの電話件数

消耗品の交換頻度

など

データセット

データセットグループを作成する必要がある

少なくともTARGET_TIME_SERIESデータセットタイプは必要

時系列データで、目的変数、説明変数を含む

item_id, timestamp, demandの３つのデータ項目が必要

その他

RELATED_TIME_SERIESデータセットタイプ

時系列データ

ITEM_METADATAデータセットタイプ

時系列データ以外

データセットドメイン

領域ごとに用意されている

その中に各種データセットの定義がある

なければ、自分で作ることも可能（CUSTOMドメイン）

RETAILドメイン、INVENTORY_PLANNINGドメイン、CUSTOMドメインなどなど

例えば

RETAILドメイン

TARGET_TIME_SERIESデータセット

いつ、どの商品が、いくつ売れたかを示すデータ

いくつ売れたから目的変数

RELATED_TIME_SERIESデータセット

商品の価格、在庫数、Webページのヒット数などの時系列データ

ITEM_METADATAデータセット

商品に関する属性情報

時系列データではない、マスタデータのようなモノ