发布于: Dec 8, 2020
我们非常高兴地宣布推出 Amazon Forecast Weather Index，它可以通过一键式操作自动为您的需求预测提供最新的本地天气信息，从而提高您的预测准确性，而无需额外支付费用。 天气状况会影响消费者的需求模式、产品促销决策、人员配备需求和能源消耗需求；但是，获取、清理和有效使用实时天气信息进行需求预测具有挑战性，而且需要持续维护。发布此功能后，您现在只需点击一下即可预测美国和欧洲地区 14 天内的天气预报。
Amazon Forecast Weather Index 结合了历史天气事件和给定位置的当前天气预报的多个天气指标，来提高您需求预测模型的准确性。Amazon Forecast 使用机器学习来生成更准确的需求预测，而无需具备任何机器学习经验。预测将 Amazon.com 使用的同一技术作为一项完全托管的服务提供给开发人员，让他们无需管理资源或重建系统。
当地天气状况的变化可能会影响零售、酒店、旅行、娱乐、保险和能源领域的诸多客户在特定位置对产品和服务的短期需求。尽管历史需求模式可以显示出季节性需求，但要为日常变化进行预先规划却比较困难。在零售库存管理使用案例中，日常的天气变化会影响客流量和产品组合。典型的需求预测系统没有将预测的天气状况考虑在内，使得某些地方供不应求或供过于求，从而导致需要在周中进行库存转移。虽然商店经理可以凭借他们的直觉和判断根据天气情况做出一次性进货决定，但是做出大规模采购、库存配置和劳动力管理决策变得越来越难。日常天气变化还会影响超本地化的按需服务，这些服务依赖于高效的大规模供需匹配。以编程方式大规模应用本地天气信息可以帮助这些客户提前匹配供需。
预测未来的天气状况很普遍，虽然可以使用这些预测来更准确地预测产品和服务的需求，但实际上客户还是很难做到这一点。获取自己的历史天气数据和天气预报非常昂贵，并且需要不断进行数据整理、汇总和清理。此外，在没有天气领域专业知识的情况下，将原始天气指标转换为预测数据也是一个难题。有了今天发布的功能以后，客户将可以使用 Amazon Forecast 一键式获取本地的日常天气变化，从而更好地预测需求。选择 Weather Index 后，Forecast 会针对您的运营地点训练具有历史天气信息的模型，并对受日常变化影响的商品使用最新的 14 天天气预报来创建更准确的需求预测。
要开始使用此功能，请参阅资源页面上发布的博客的详细信息，并在 GitHub 存储库中浏览笔记本，它会分步讲解如何使用 Forecast API 来启用 Weather Index。您可以在已公开推出 Forecast 的所有区域中使用此功能。有关区域可用性的更多信息，请参阅区域表。