這個 AWS 解決方案有什麼作用?
使用機器學習提高預測準確性的解決方案可以產生、測試、比較和迭代 Amazon Forecast 預測。該解決方案可自動產生預測並為 Amazon QuickSight 或 Amazon SageMaker Jupyter Notebook 產生視覺化儀表板,提供快速、簡便的拖放式界面來顯示時間序列輸入和預測輸出。預測可應用於預估零售庫存需求、供應鏈規劃、人力狀態、Web 流量預測等等。
可以跨維度 (例如,零售店位置) 或項目級別的中繼資料 (例如,產品品牌、大小和顏色) 比較預測。您可以將這些資料用於以下用途:
- 最佳化現有預測 - 使用 p50 預測節省時間並保持與舊版工具的相容性,或者深入了解存貨過多和存貨不足。
- 滿足可變的客戶需求 - 透過 p90 預測提供高水平的客戶滿意度,這時預計在 90% 的時間裡,實際需求比預測的需求低。
- 避免存貨過多 - 使用 p10 預測節省成本並避免存貨過多,因為預計未來的真實需求僅在 10% 的時間裡低於預測的需求。
優勢
自動化程序
透過 Amazon Forecast 的自動化,精簡為多重實驗進行擷取、模型建立和預測的程序。
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安全部署
使用以 AWS Well-Architected Framework 方法開發的 AWS CloudFormation 範本,提供安全的一鍵式部署。
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主動監控
於成功與失敗發生時傳送電子郵件給使用者,輕鬆監控預測。
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自動視覺化
透過在 Amazon QuickSight Analysis 或 Jupyter Notebook 中結合您的輸入資料和預測輸出來促進協作和實驗。
AWS 解決方案概觀
使用預設參數部署此解決方案可在 AWS 雲端中建置以下無伺服器環境。

使用機器學習提高預測準確性的解決方案架構
AWS CloudFormation 範本可部署將 Amazon Forecast 的使用與部署自動化所需的資源。基於此解決方案的能力,架構分為三部分:資料準備、預測和資料視覺化。該範本包含以下元件:
- 適用於 Amazon Forecast 組態的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體,您可以在此為資料集群組、資料集預測工具和預測以及資料集本身指定組態設定。
- 新的資料集上傳至相關 Amazon S3 儲存貯體時觸發的 Amazon S3 事件通知。
- 藉助 Machine Learning AWS Step Functions 狀態機器來提高預測準確性。這結合了一系列 AWS Lambda 函數,可在 Amazon Forecast 中建置、訓練和部署您的 Machine Learning (ML) 模型。所有 AWS Step Functions 均記錄至 Amazon CloudWatch。
- Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 電子郵件訂閱,用於向管理使用者通知 AWS Step Functions 的結果。
- Amazon SageMaker 筆記本執行個體,資料科學家和開發人員可用於準備和處理資料,以及評估 Forecast 輸出。
- AWS Glue 任務在預測的彙總檢視中將原始預測輸入資料、中繼資料、預測工具回測匯出和預測匯出相結合。
- Amazon Athena 可用於使用標準 SQL 查詢來查詢您的預測輸出。
- 可以在每個預測的基礎上建立 Amazon QuickSight 分析,以便為使用者提供跨預測項目層次結構和類別的預測輸出視覺化,以及項目層級的準確性指標。可以從這些分析中建立儀表板,並在您的組織內共享。
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