Amazonska napoved je popolnoma upravljana storitev, ki uporablja strojno učenje (ML) za ustvarjanje zelo natančnih napovedi, ne da bi zahtevala predhodne izkušnje z ML. Napoved je uporabna v številnih primerih uporabe, vključno z ocenjevanjem ponudbe in povpraševanja za upravljanje zalog, napovedovanje povpraševanja po potovanjih, načrtovanje delovne sile in uporabo računalniške infrastrukture v oblaku.
Napoved lahko uporabite za brezhibno izvajanje analiz kaj če do 80 % hitreje za analizo in količinsko opredelitev potencialnega vpliva poslovnih vzvodov na vaše napovedi povpraševanja. Analiza kaj če vam pomaga raziskati in razložiti, kako lahko različni scenariji vplivajo na osnovno napoved, ki jo ustvari Forecast. Pri Forecastu ni treba zagotoviti strežnikov ali modelov ML, ki bi jih bilo treba ročno graditi. Poleg tega plačate le tisto, kar uporabljate, in ni minimalne pristojbine ali vnaprejšnje obveznosti. Za uporabo Napovedi morate zagotoviti samo pretekle podatke za tisto, kar želite napovedati, in po želji vse dodatne podatke, za katere menite, da lahko vplivajo na vaše napovedi.
Ponudniki vodovodnih služb imajo več napovedi primerov uporabe, vendar je primarna med njimi napovedovanje porabe vode na območju ali zgradbi za zadovoljitev povpraševanja. Prav tako je pomembno, da ponudniki komunalnih storitev napovejo povečano povpraševanje po porabi zaradi več dodanih stanovanj v stavbi ali več hiš v okolici. Natančna napoved porabe vode je ključnega pomena, da se izognemo kakršnim koli prekinitvam storitev za stranko.
Ta objava raziskuje uporabo Forecast za obravnavo tega primera uporabe z uporabo preteklih časovnih vrst podatkov.
Pregled rešitev
Voda je naravni vir in zelo pomemben za industrijo, kmetijstvo, gospodinjstva in naša življenja. Natančna napoved porabe vode je ključnega pomena za zagotovitev, da lahko agencija učinkovito izvaja vsakodnevne operacije. Napovedovanje porabe vode je še posebej zahtevno, ker je povpraševanje dinamično in lahko vplivajo sezonske vremenske spremembe. Natančna napoved porabe vode je pomembna, da se stranke ne soočijo z motnjami storitev in da zagotovimo stabilno storitev ob ohranjanju nizkih cen. Izboljšano napovedovanje vam omogoča načrtovanje vnaprej za strukturiranje stroškovno učinkovitejših prihodnjih pogodb. Sledita dva najpogostejša primera uporabe:
- Boljše upravljanje povpraševanja – Kot agencija, ki izvaja komunalne storitve, morate najti ravnotežje med povpraševanjem in ponudbo vode. Agencija zbira informacije, kot so število ljudi, ki živijo v stanovanju in število stanovanj v stavbi, preden opravi storitev. Kot komunalna agencija morate uravnotežiti skupno ponudbo in povpraševanje. Shraniti morate dovolj vode, da zadostite povpraševanju. Poleg tega je napovedovanje povpraševanja postalo zahtevnejše iz naslednjih razlogov:
- Povpraševanje ni ves čas stabilno in se čez dan spreminja. Na primer, poraba vode ob polnoči je precej manjša kot zjutraj.
- Na skupno porabo lahko vpliva tudi vreme. Na severni polobli je na primer poraba vode večja poleti kot pozimi, na južni pa obratno.
- Ni dovolj padavin ali mehanizmov za shranjevanje vode (jezera, rezervoarji) ali pa je filtriranje vode nezadostno. Poleti povpraševanje ne more vedno dohajati ponudbe. Vodne agencije morajo skrbno napovedati, da pridobijo druge vire, ki so lahko dražji. Zato je za javne službe ključnega pomena, da najdejo alternativne vire vode, kot je zbiranje deževnice, zajemanje kondenza iz klimatskih naprav ali predelava odpadne vode.
- Izvedba analize kaj če za povečano povpraševanje – Povpraševanje po vodi narašča zaradi več razlogov. To vključuje kombinacijo rasti prebivalstva, gospodarskega razvoja in spreminjajočih se vzorcev potrošnje. Predstavljajmo si scenarij, ko obstoječa stanovanjska stavba zgradi prizidek in se število gospodinjstev in ljudi poveča za določen odstotek. Zdaj morate narediti analizo za napoved ponudbe za povečano povpraševanje. To vam tudi pomaga skleniti stroškovno učinkovito pogodbo za povečano povpraševanje.
Napovedovanje je lahko zahtevno, ker najprej potrebujete natančne modele za napovedovanje povpraševanja, nato pa hiter in preprost način za reprodukcijo napovedi v različnih scenarijih.
Ta objava se osredotoča na rešitev za napovedovanje porabe vode in analizo kaj če. Ta objava ne upošteva vremenskih podatkov za usposabljanje modelov. Vendar pa lahko dodate vremenske podatke glede na njihovo korelacijo s porabo vode.
Predpogoji
Preden začnemo, nastavimo svoje vire. Za to objavo uporabljamo regijo us-east-1.
- Ustvari Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3) vedro za shranjevanje zgodovinskih podatkov časovne vrste. Za navodila glejte Ustvarite svoje prvo vedro S3.
- Prenesite podatkovne datoteke iz GitHub repo in naložite v novo ustvarjeno vedro S3.
- Ustvari novo AWS upravljanje identitete in dostopa (JAZ SEM) Vloga. Za navodila glej Nastavite dovoljenja za Amazon Forecast. Ne pozabite navesti imena svojega vedra S3.
Ustvarite skupino naborov podatkov in nabore podatkov
Ta objava prikazuje dva primera uporabe, povezana z napovedjo povpraševanja po vodi: napovedovanje povpraševanja po vodi na podlagi pretekle porabe vode in izvajanje analize kaj če za povečano povpraševanje.
Napoved lahko sprejme tri vrste naborov podatkov: ciljno časovno vrsto (TTS), povezano časovno vrsto (RTS) in metapodatke elementa (IM). Podatki ciljne časovne vrste določajo preteklo povpraševanje po virih, ki jih predvidevate. Nabor ciljnih časovnih vrst je obvezen. Povezan nabor podatkov o časovni vrsti vključuje podatke o časovni vrsti, ki niso vključeni v ciljni nabor podatkov o časovni vrsti in lahko izboljšajo natančnost vašega napovedovalca.
V našem primeru ciljni nabor podatkov o časovni vrsti vsebuje razsežnosti item_id in timestamp, komplementarni povezani nabor podatkov o časovni vrsti pa vključuje no_of_consumer. Pomembna opomba pri tem naboru podatkov: TTS se konča 2023. 01. 01, RTS pa 2023. 01. 15. Pri izvajanju scenarijev kaj če je pomembno, da manipulirate s spremenljivkami RTS onkraj vašega znanega časovnega obzorja v TTS.
Za izvedbo analize kaj če moramo uvoziti dve datoteki CSV, ki predstavljata ciljne podatke o časovni vrsti in povezane podatke o časovni vrsti. Naš primer ciljne datoteke časovne serije vsebuje item_id, timestamp in povpraševanje, naša sorodna datoteka časovne serije pa vsebuje product item_id, timestamp in št_potrošnika.
Za uvoz podatkov izvedite naslednje korake:
- Na konzoli napovedi izberite Oglejte si skupine naborov podatkov.
- Izberite Ustvari skupino nabora podatkov.
- za Ime skupine nabora podatkov, vnesite ime (za to objavo,
water_consumption_datasetgroup
). - za Domena za napovedovanje, izberite domeno napovedi (za to objavo, po meri).
- Izberite Naslednji.
- o Ustvari ciljni nabor podatkov časovne vrste strani, navedite ime nabora podatkov, pogostost vaših podatkov in podatkovno shemo.
- o Podrobnosti uvoza nabora podatkov stran, vnesite ime za uvoz nabora podatkov.
- za Uvozi vrsto datoteketako, da izberete CSV in vnesite lokacijo podatkov.
- Kot predpogoj izberite vlogo IAM, ki ste jo ustvarili prej.
- Izberite Začetek.
Preusmerjeni ste na nadzorno ploščo, ki jo lahko uporabite za spremljanje napredka.
- Če želite uvoziti povezano datoteko časovne serije, na nadzorni plošči izberite uvoz.
- o Ustvarite povezan nabor podatkov o časovni vrsti strani, navedite ime nabora podatkov in podatkovno shemo.
- o Podrobnosti uvoza nabora podatkov stran, vnesite ime za uvoz nabora podatkov.
- za Uvozi vrsto datoteketako, da izberete CSV in vnesite lokacijo podatkov.
- Izberite vlogo IAM, ki ste jo ustvarili prej.
- Izberite Začetek.
Izurite napovedovalec
Nato urimo napovedovalca.
- Na nadzorni plošči izberite Začetek pod Izurite napovedovalec.
- o Vlakovni napovedovalec strani, vnesite ime za vaš napovedovalec.
- Določite, kako dolgo v prihodnosti želite napovedovati in s kakšno pogostostjo.
- Določite število kvantilov, za katere želite napovedati.
Napoved uporablja AutoPredictor za ustvarjanje napovednikov. Za več informacij glejte Napovedovalci treninga.
- Izberite ustvarjanje.
Ustvari napoved
Ko je naš napovedovalec usposobljen (to lahko traja približno 3.5 ure), ustvarimo napoved. Vedeli boste, da je vaš napovedovalec izurjen, ko boste videli Oglejte si napovednike gumb na armaturni plošči.
- Izberite Začetek pod Ustvarite napovedi na armaturni plošči.
- o Ustvari napoved strani vnesite ime napovedi.
- za Predictor, izberite napovedovalec, ki ste ga ustvarili.
- Po želji določite kvantile napovedi.
- Določite elemente, za katere želite ustvariti napoved.
- Izberite Začetek.
Vprašajte svojo napoved
Za napoved lahko povprašate z uporabo Napoved poizvedbe možnost. Privzeto je vrnjen celoten obseg napovedi. V celotni napovedi lahko zahtevate določeno časovno obdobje. Ko poizvedujete po napovedi, morate podati kriterije filtriranja. Filter je par ključ-vrednost. Ključ je eno od imen atributov sheme (vključno z dimenzijami napovedi) iz enega od nizov podatkov, uporabljenih za ustvarjanje napovedi. Vrednost je veljavna vrednost za navedeni ključ. Določite lahko več parov ključ-vrednost. Vrnjena napoved bo vsebovala le elemente, ki izpolnjujejo vse kriterije.
- Izberite Napoved poizvedbe na armaturni plošči.
- Podajte merila filtra za začetni in končni datum.
- Določite ključ in vrednost napovedi.
- Izberite Pridobite napoved.
Naslednji posnetek zaslona prikazuje napovedano porabo energije za isto stanovanje (ID postavke A_10001) z uporabo modela napovedi.
Ustvarite analizo kaj če
Na tej točki smo ustvarili našo osnovno napoved, zdaj lahko izvedemo analizo kaj če. Predstavljajmo si scenarij, kjer se obstoječa stanovanjska stavba prizida, število gospodinjstev in ljudi pa se poveča za 20 %. Zdaj morate narediti analizo, da na podlagi povečanega povpraševanja napovedujete povečano ponudbo.
Izvajanje analize kaj če poteka v treh fazah: nastavitev analize, ustvarjanje napovedi kaj če z opredelitvijo, kaj se spremeni v scenariju, in primerjava rezultatov.
- Za nastavitev analize izberite Raziščite analizo kaj če na armaturni plošči.
- Izberite ustvarjanje.
- Vnesite edinstveno ime in izberite osnovno napoved.
- Izberite elemente v svojem naboru podatkov, za katere želite izvesti analizo kaj če. Imate dve možnosti:
- Izberite vse elemente je privzeto, ki ga izberemo v tej objavi.
- Če želite izbrati določene predmete, izberite Izberite elemente z datoteko in uvozite datoteko CSV, ki vsebuje enolični identifikator za ustrezen element in vse povezane dimenzije.
- Izberite Ustvari analizo kaj če.
Ustvarite napoved kaj če
Nato ustvarimo napoved, kaj če, da definiramo scenarij, ki ga želimo analizirati.
- v Kaj-če napoved oddelek, izberite ustvarjanje.
- Vnesite ime svojega scenarija.
- Svoj scenarij lahko definirate z dvema možnostma:
- Uporabite transformacijske funkcije – Uporabite graditelj transformacije za pretvorbo povezanih podatkov o časovni vrsti, ki ste jih uvozili. Za to predstavitev ocenimo, kako se spremeni povpraševanje po artiklu v našem naboru podatkov, ko se število potrošnikov poveča za 20 % v primerjavi s ceno v osnovni napovedi.
- Določite napoved kaj če z nadomestnim naborom podatkov – Zamenjajte povezan nabor podatkov o časovni vrsti, ki ste ga uvozili.
Za naš primer ustvarimo scenarij, kjer povečamo no_of_consumer
za 20 % velja za ID artikla A_10001
in no_of_consumer
je funkcija v naboru podatkov. To analizo potrebujete za napoved in zadostitev oskrbe z vodo za povečano povpraševanje. Ta analiza vam tudi pomaga skleniti stroškovno učinkovito pogodbo na podlagi napovedi povpraševanja po vodi.
- za Kaj-če metoda opredelitve napoveditako, da izberete Uporabite transformacijske funkcije.
- Izberite Pomnožite kot naš operater, no_of_consumer kot našo časovno vrsto in vnesite 1.2.
- Izberite Dodaj pogoj.
- Izberite enako kot operacijo in vnesite A_10001 za item_id.
- Izberite ustvarjanje.
Primerjajte napovedi
Zdaj lahko primerjamo napovedi kaj če za oba naša scenarija, pri čemer primerjamo 20-odstotno povečanje potrošnikov z osnovnim povpraševanjem.
- Na strani z vpogledi v analizo se pomaknite do Primerjajte napovedi kaj če oddelek.
- za item_id, vnesite element za analizo (v našem scenariju vnesite
A_10001
). - za Kaj-če napovedi, izberite
water_demand_whatif_analyis
. - Izberite Primerjaj kaj-če.
- Za analizo lahko izberete osnovno napoved.
Naslednji graf prikazuje nastalo povpraševanje za naš scenarij. Rdeča črta prikazuje napoved prihodnje porabe vode za 20 % povečano prebivalstvo. Vrsta napovedi P90 nakazuje, da bo resnična vrednost v 90 % primerov nižja od napovedane vrednosti. To napoved povpraševanja lahko uporabite za učinkovito upravljanje oskrbe z vodo za povečano povpraševanje in se izognete morebitnim prekinitvam storitev.
Izvozite svoje podatke
Če želite podatke izvoziti v CSV, izvedite naslednje korake:
- Izberite Ustvari izvoz.
- Vnesite ime za izvozno datoteko (za to objavo,
water_demand_export
). - Določite scenarije, ki jih želite izvoziti, tako da izberete scenarije na Kaj-če napoved spustni meni.
Izvozite lahko več scenarijev hkrati v združeni datoteki.
- za Lokacija izvoza, določite lokacijo Amazon S3.
- Za začetek izvoza izberite Ustvari izvoz.
- Če želite prenesti izvoz, se pomaknite do lokacije poti datoteke S3 na konzoli Amazon S3, izberite datoteko in izberite Prenos.
Izvozna datoteka bo vsebovala timestamp
, item_id
in forecasts
za vsak kvantil za vse izbrane scenarije (vključno z osnovnim scenarijem).
Očistite vire
Da se izognete prihodnjim stroškom, odstranite vire, ustvarjene s to rešitvijo:
- Izbrišite vire napovedi si ustvaril.
- Izbrišite vedro S3.
zaključek
V tej objavi smo vam pokazali, kako enostavno je uporabljati Forecast in njegovo osnovno sistemsko arhitekturo za napovedovanje povpraševanja po vodi z uporabo podatkov o porabi vode. Analiza scenarija kaj če je ključno orodje za pomoč pri krmarjenju skozi negotovosti poslovanja. Zagotavlja predvidevanje in mehanizem za stresno testiranje idej, zaradi česar so podjetja bolj odporna, bolje pripravljena in imajo nadzor nad svojo prihodnostjo. Drugi ponudniki komunalnih storitev, kot so ponudniki električne energije ali plina, lahko uporabljajo Forecast za gradnjo rešitev in izpolnjevanje povpraševanja po komunalnih storitvah na stroškovno učinkovit način.
Koraki v tej objavi so pokazali, kako zgraditi rešitev na Konzola za upravljanje AWS. Če želite neposredno uporabiti Forecast API-je za izdelavo rešitve, sledite zvezku v našem GitHub repo.
Priporočamo vam, da izveste več, tako da obiščete Vodnik za razvijalce Amazon Forecast in preizkusite rešitev od konca do konca, ki jo omogočajo te storitve, z naborom podatkov, ki ustreza KPI-jem vašega podjetja.
O Author
Dhiraj Thakur je arhitekt rešitev pri Amazon Web Services. Sodeluje s strankami in partnerji AWS, da bi zagotovil smernice o sprejemanju oblaka v podjetju, migraciji in strategiji. Navdušen je nad tehnologijo in uživa v gradnji in eksperimentiranju na področju analitike in AI/ML.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-water-consumption-forecasting-solution-for-a-water-utility-agency-using-amazon-forecast/
- 1
- 11
- a
- O meni
- Sprejmi
- dostop
- natančnost
- natančna
- natančno
- pridobiti
- čez
- dodano
- Dodatne
- Poleg tega
- Naslov
- Dodaja
- Sprejetje
- vplivajo
- agencije
- agencija
- Kmetijstvo
- naprej
- AI / ML
- AIR
- vsi
- alternativa
- vedno
- Amazon
- Amazonska napoved
- Amazon Web Services
- med
- Analiza
- analitika
- analizirati
- in
- Stanovanje
- apartmaji
- API-ji
- primerno
- približno
- Arhitektura
- OBMOČJE
- okoli
- povezan
- izogniti
- AWS
- Ravnovesje
- baza
- temeljijo
- Izhodišče
- ker
- postanejo
- pred
- Verjemite
- Boljše
- med
- Poleg
- izgradnjo
- builder
- Building
- Gradi
- poslovni
- podjetja
- Gumb
- Zajemanje
- previdno
- primeru
- primeri
- nekatere
- izziv
- Spremembe
- spreminjanje
- Stroški
- Izberite
- Cloud
- sprejem v oblak
- oblačna infrastruktura
- zbira
- kombinacija
- kombinirani
- Zaveza
- Skupno
- primerjate
- v primerjavi z letom
- primerjavo
- dopolnilni
- dokončanje
- računalništvo
- Ravnanje
- vodenje
- Razmislite
- Konzole
- Potrošnik
- Potrošniki
- poraba
- Vsebuje
- Naročilo
- pogodbe
- nadzor
- Korelacija
- Ustrezno
- stroškovno učinkovito
- ustvarjajo
- ustvaril
- Ustvarjanje
- Merila
- kritično
- stranka
- Stranke, ki so
- Armaturna plošča
- datum
- nabor podatkov
- Datum
- dan
- privzeto
- Določa
- definiranje
- Povpraševanje
- Napoved povpraševanja
- Dokazano
- Razvojni
- Razvoj
- drugačen
- dimenzije
- neposredno
- Ne
- domena
- dont
- prenesi
- med
- dinamično
- vsak
- prej
- Gospodarska
- Ekonomski razvoj
- učinkovito
- učinkovito
- elektrika
- omogočena
- omogoča
- spodbujanje
- konec koncev
- konča
- energija
- Poraba energije
- dovolj
- Vnesite
- Podjetje
- Eter (ETH)
- oceniti
- Primer
- obstoječih
- Pričakuje
- drago
- izkušnje
- Pojasnite
- izvoz
- razširitev
- Obraz
- hitreje
- Feature
- pristojbina
- file
- datoteke
- filter
- filtriranje
- Najdi
- prva
- Osredotoča
- sledi
- po
- Napoved
- frekvenca
- iz
- v celoti
- funkcije
- Prihodnost
- GAS
- ustvarjajo
- pridobivanje
- dana
- graf
- skupina
- Skupine
- Rast
- Ravnanje
- Obiranje
- pomoč
- Pomaga
- več
- zelo
- zgodovinski
- obzorje
- URE
- gospodinjstva
- hiše
- Kako
- Kako
- Vendar
- HTML
- HTTPS
- IAM
- Ideje
- identifikator
- identiteta
- vpliv
- uvoz
- Pomembno
- izboljšanje
- izboljšalo
- in
- vključeno
- vključuje
- Vključno
- Povečajte
- povečal
- Poveča
- označuje
- Industrija
- Podatki
- Infrastruktura
- vpogledi
- Navodila
- inventar
- Inventory Management
- razišče
- IT
- Izdelkov
- Imejte
- Ključne
- Vedite
- znano
- UČITE
- učenje
- odhodu
- vrstica
- živi
- živi
- kraj aktivnosti
- Long
- nizka
- nizke cene
- stroj
- strojno učenje
- Znamka
- upravljanje
- upravlja
- upravljanje
- obvezna
- ročno
- Mehanizem
- Srečati
- Meni
- metapodatki
- morda
- migracije
- minimalna
- ML
- Model
- modeli
- več
- jutro
- Najbolj
- več
- Ime
- Imena
- naravna
- Krmarjenje
- Nimate
- Novo
- prenosnik
- Številka
- ONE
- Delovanje
- operacije
- operater
- Možnost
- možnosti
- Da
- Ostalo
- Splošni
- parov
- zlasti
- partnerji
- strastno
- preteklosti
- pot
- vzorci
- Plačajte
- ljudje
- odstotek
- opravlja
- izvajati
- Dovoljenja
- kramp
- Načrt
- načrtovanje
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Točka
- prebivalstvo
- Prispevek
- potencial
- napovedati
- napovedano
- napovedovanje
- Predictor
- pripravljeni
- Cena
- Cene
- primarni
- Predhodna
- Izdelek
- Napredek
- zagotavljajo
- Ponudnik
- ponudniki
- zagotavlja
- zagotavljanje
- zagotavljanje
- Hitro
- območje
- Razlogi
- Rdeča
- okolica
- povezane
- pomembno
- odstrani
- zamenjajte
- predstavlja
- zahteva
- odporno
- vir
- viri
- rezultat
- Rezultati
- narašča
- vloga
- Run
- Enako
- scenariji
- brez težav
- Oddelek
- izbran
- izbiranje
- Serija
- Storitev
- Storitve
- nastavite
- nastavitev
- več
- Razstave
- Enostavno
- So
- Rešitev
- rešitve
- Viri
- Južna
- Vesolje
- specifična
- določeno
- stabilna
- postopka
- Začetek
- začel
- Koraki
- shranjevanje
- trgovina
- Strategija
- Struktura
- dovolj
- poletje
- dobavi
- Ponudba in povpraševanje
- sistem
- Bodite
- ciljna
- Tehnologija
- O
- Območje
- Prihodnost
- njihove
- zato
- 3
- skozi
- vsej
- čas
- Časovne serije
- krat
- Časovni žig
- do
- orodje
- sledenje
- Vlak
- usposobljeni
- usposabljanje
- Transform
- Preoblikovanje
- potovanja
- Res
- prava vrednost
- Vrste
- negotovosti
- pod
- osnovni
- edinstven
- enote
- Uporaba
- uporaba
- primeru uporabe
- pripomoček
- vrednost
- raznolikost
- walkthrough
- Voda
- Vreme
- web
- spletne storitve
- Kaj
- Kaj je
- ki
- medtem
- široka
- bo
- Winter
- v
- brez
- Delovna sila
- deluje
- Vaša rutina za
- zefirnet