Amazon Forecast

准确的时间序列预测服务,基于 Amazon.com 使用的相同技术

无需具备机器学习经验

Amazon Forecast 是一项完全托管的服务,使用机器学习来提供高度准确的预测。

如今,各公司都在尝试使用各种工具(从简单的电子表格到复杂的财务规划软件)来准确预测未来的业务成果,如产品需求、资源需求或财务绩效。这些工具通过查看历史系列数据(称为时间序列数据)来构建预测。例如,此类工具会查看之前的雨衣销售数据,并根据“未来由过去决定”这一基本假设,尝试预测雨衣的未来销售。这种方法很难为具有不规则趋势的大型数据集生成准确的预测结果。此外,它也无法轻松地将随时间变化的数据系列(例如价格、折扣、网络流量和员工数量)与相关的独立变量(如产品功能和商店位置)结合起来。

Amazon Forecast 以 Amazon.com 使用的相同技术为基础,利用机器学习将时间序列数据与其他变量相结合,以获得预测结果。使用 Amazon Forecast 无需具备任何机器学习经验。您只需要提供历史数据,以及您认为可能会影响预测结果的任何其他数据。例如,对衬衫的特定颜色的需求可能会随着季节和商店位置而变化。这种复杂的关系很难单独确定,但机器学习能够很好地进行识别。在您提供数据后,Amazon Forecast 会自动检查这些数据,识别有意义的内容,并生成一个预测模型,该预测模型的预测准确度要比单独查看时间序列数据高出 50%。

Amazon Forecast 是一项完全托管的服务,因此无需预置服务器,也无需构建、培训或部署机器学习模型。您只需按实际使用量付费,没有最低费用,也无需预付费用。

优势

机器学习预测准确度提高 50%

Amazon Forecast 可使用机器学习自动发现时间序列数据以及其他变量(如产品功能和商店位置等)之间是如何相互影响的,从而将预测准确度提升高达 50%。您可以更好地了解这些复杂关系对需求有什么最终影响,而不是仅考虑单独时间序列数据的影响。Amazon Forecast 构建的模型对您的数据而言具有唯一性,这意味着预测是根据您的业务量身定制的。借助 Amazon Forecast,您可以轻松地在新数据可用时更新模型,以确保模型能够持续提供准确结果。

将预测时间从几个月缩短到几小时

借助 Amazon Forecast,您可以在短短几个小时内达到过去几个月的工程预测准确度。您可以将时间序列数据和关联数据从 Amazon S3 数据库导入 Amazon Forecast。然后,Amazon Forecast 将自动加载您的数据、对其进行检查,并确定预测所需的关键属性。随后,Amazon Forecast 会对您的自定义模型进行培训和优化,并将其托管在高度可用的环境中,以用于生成业务预测结果。通过自动处理构建、培训、调整和部署预测模型所需的复杂机器学习,Amazon Forecast 使您能够快速创建准确的预测。

创建几乎任何时间序列预测

开展业务需要多种类型的时间序列预测,从现金流到产品需求再到资源规划,全都需要。借助 Amazon Forecast,您可以为几乎所有行业和使用案例构建预测,包括零售、物流、财务、广告业绩等等。使用机器学习,Amazon Forecast 可以处理任何历史时间序列数据,并使用大型内置算法库自动确定最适合您的独特预测类型。

保护业务数据,让您高枕无忧

您与 Amazon Forecast 的每次交互都将受到加密保护。Amazon Forecast 处理的任何内容都将通过 Amazon Key Management Service 使用客户密钥加密,而且是在您当前使用该服务的 AWS 区域中进行静态加密。管理员还可以通过 AWS Identity and Access Management (IAM) 权限策略来控制对 Amazon Forecast 的访问,确保敏感信息的安全性和机密性。

工作原理

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使用案例

产品需求规划

您可以使用 Amazon Forecast 来预测不同商店位置的相应库存水平。您可以将历史销量、定价、商店促销、商店位置和目录数据等预测信息以 CSV(逗号分隔值)格式从零售管理系统上传到 Amazon S3 存储。然后将这些信息与网站流量日志、天气和运输计划等相关数据相结合。Amazon Forecast 将使用这些信息生成一个模型,该模型可以准确预测每个商店的产品的客户需求。然后,您可以使用 CSV 格式批量导出预测,并将其导回您的零售管理系统,以便确定每个商店要购买和分配的库存量。


财务规划

准确的财务预测(如销售收入预测)是每个企业成功的基础。Amazon Forecast 可以跨多个时间段和货币单位预测关键财务指标,例如收入、费用和现金流量。首先,您需要将历史财务时间序列数据上传到 Amazon S3 存储,然后将其导入 Amazon Forecast。生成模型后,Amazon Forecast 将为您提供预期的预测准确度,以便您可以确定在生产环境中使用该模型之前是否还需要更多数据。该服务还可以使用 Amazon Forecast 控制台中的图表使预测结果可视化,帮助您做出明智的决策。


资源规划

对可用资源(例如人员配置水平、广告库存和生产原材料)进行规划以使其保持在适当水平,这对于最大限度地增加收入和控制成本而言非常重要。例如,广播公司希望优化区域广告资源。它可以将不同节目类别和地理区域的历史收视率数据、内容元数据和区域人口统计数据导入Amazon Forecast。然后,Amazon Forecast 将分析这些数据并提供准确的本地预测。鉴于娱乐节目经常变化,安排对模型进行重新训练可以确保模型随着本地偏好而发展。

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“我们一直在使用 Amazon Forecast 来预测 50000 多种不同产品的需求,使用 Amazon Forecast 最先进的、随时可用的深度学习算法。Amazon Forecast 负责处理所有繁重工作,包括设置管道、安排重新培训和重新生成预测等,这让我们可以非常轻松地试验数百种模型。”

– Fernando Croceri,Mercado Libre分析主管 

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“CJ Logistics 已经将 Amazon Forecast 应用于包裹数量预测流程,以优化我们为满足需求而提供的人力资源、运输和仓库空间。有了 Amazon Forecast,我们可以利用复杂的机器学习预测技术,无需构建我们自己的系统。展望未来,我们有一个明确的愿景,就是通过使用 Amazon Forecast 来提高我们的运营效率。”

– YoungSoo Kim,CJ Logistics TES 战略部副总裁

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