Amazon Forecast ist für Neukunden nicht mehr verfügbar. Bestehende Kunden von Amazon Forecast können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. [Erfahren Sie mehr“](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Wetter-Index Der Amazon Forecast Weather Index ist eine integrierte Funktion, die historische und prognostizierte Wetterinformationen in Ihr Modell integriert. Es ist besonders nützlich für Anwendungsfälle im Einzelhandel, in denen Temperatur und Niederschlag die Produktnachfrage erheblich beeinflussen können. Wenn der Wetterindex aktiviert ist, wendet Forecast die Wetterfunktionen nur auf Zeitreihen an, bei denen beim Prädiktortraining Verbesserungen in der Genauigkeit festgestellt wurden. Wenn die Ergänzung einer Zeitreihe durch Wetterinformationen ihre Vorhersagegenauigkeit beim Backtesting nicht verbessert, wendet Forecast den Wetterindex nicht auf diese bestimmte Zeitreihe an. Um den Wetterindex anzuwenden, müssen Sie ein [Geolokalisierungsattribut](#adding-geolocation) in Ihren Zielzeitreihendatensatz und alle zugehörigen Zeitreihendatensätze aufnehmen. Sie müssen auch [Zeitzonen für Ihre Zielzeitreihen-Zeitstempel](#specifying-timezones) angeben. Weitere Informationen zu den Anforderungen an Datensätze finden Sie unter [Bedingungen und Einschränkungen](#weather-conditions-restrictions). **Python-Notizbücher** Eine step-by-step Anleitung zur Verwendung des Wetterindex finden Sie unter [NY Taxi: Amazon Forecast with Weather Index](https://github.com/aws-samples/amazon-forecast-samples/tree/master/notebooks/advanced/Weather_index). **Topics** + [Den Wetterindex aktivieren](#enabling-weather) + [Hinzufügen von Geolokalisierungsinformationen zu Datensätzen](#adding-geolocation) + [Zeitzonen angeben](#specifying-timezones) + [Bedingungen und Einschränkungen](#weather-conditions-restrictions) ## Den Wetterindex aktivieren Der Wetterindex ist während der Prädiktortrainingsphase aktiviert. Bei Verwendung der [`CreateAutoPredictor`](API_CreateAutoPredictor.md)Operation ist der Wetterindex im [AdditionalDataset](API_AdditionalDataset.md)Datentyp enthalten. Bevor Sie den Wetterindex aktivieren, müssen Sie ein Geolocation-Attribut in Ihre Zielzeitreihen und die zugehörigen Zeitreihen-Datasets aufnehmen und die Zeitzonen für Ihre Zeitstempel definieren. [Weitere Informationen finden Sie unter [Hinzufügen von Geolokalisierungsinformationen](#adding-geolocation) und Angeben von Zeitzonen.](#specifying-timezones) Sie können den Wetterindex mit der Forecast-Konsole oder dem Forecast Software Development Kit (SDK) aktivieren. ------ #### [ Console ] **Um den Wetterindex zu aktivieren** 1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Forecast-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/). 1. Wählen Sie **unter Datensatzgruppen** Ihre Datensatzgruppe aus. 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Prädiktoren** aus. 1. Wählen Sie **Neuen Prädiktor trainieren** aus. 1. Wählen Sie „**Wetterindex aktivieren**“. ------ #### [ SDK ] **Um den Wetterindex zu aktivieren** Aktivieren Sie mithilfe des [`CreateAutoPredictor`](API_CreateAutoPredictor.md)Vorgangs den Wetterindex, indem Sie `"Value": "true"` den [AdditionalDataset](API_AdditionalDataset.md)Datentyp `"Name": "weather"` und hinzufügen. ``` "DataConfig": { ... "AdditionalDatasets": [ ... { "Name": "weather", } ] }, ``` ------ ## Hinzufügen von Geolokalisierungsinformationen zu Datensätzen Um den Wetterindex verwenden zu können, müssen Sie für jedes Element in Ihrer Zielzeitreihe und den zugehörigen Zeitreihen-Datensätzen ein Geolocation-Attribut angeben. Das Attribut wird mit dem `geolocation` Attributtyp innerhalb der Datensatzschemas definiert. Alle Geolokalisierungswerte in einem Datensatz müssen sich ausschließlich innerhalb einer einzelnen Region befinden. Die Regionen sind: USA (ohne Hawaii und Alaska), Kanada, Südamerika, Mittelamerika, Asien-Pazifik, Europa sowie Afrika und Naher Osten. Geben Sie das Geolocation-Attribut in einem von zwei Formaten an: + **Breitengrad und Längengrad** (alle Regionen) — Geben Sie den Breitengrad und Längengrad im Dezimalformat an (Beispiel: 47.61\_-122.33) + **Postleitzahl** (nur USA) — Geben Sie die Landesvorwahl (USA) an, gefolgt von der fünfstelligen Postleitzahl (Beispiel: US\_98121) Das Breitengrad- und Längengradformat wird für alle Regionen unterstützt. Das Postleitzahlformat wird nur für die Region USA unterstützt. **Topics** + [Grenzen für Breitengrad und Längengrad](#geolocation-bounds) + [Einbeziehen der Geolokalisierung in das Datensatz-Schema](#geolocation-schema) + [Einstellung des Geolocation-Formats](#geolocation-format) ### Grenzen für Breitengrad und Längengrad Im Folgenden sind die Breiten- und Längsgrenzen für die akzeptierten Regionen aufgeführt: ------ #### [ US Region ] **Grenzen**: Breitengrad (24,6, 50,0), Längengrad (-126,0, -66,4). ![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/weather-us-bounds.png) ------ #### [ Canada Region ] **Grenzen**: Breitengrad (41,0, 75,0), Längengrad (-142,0, -52,0). ![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/weather-can-bounds.PNG) ------ #### [ Europe Region ] **Grenzen**: Breitengrad (34,8, 71,8), Längengrad (-12,6, 44,8). ![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/weather-euro-bounds.png) ------ #### [ South America Region ] **Grenzen**: Breitengrad (-56,6, 14,0), Längengrad (-82,4, -33,00). ![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/weather-sa-bounds.PNG) ------ #### [ Asia Pacific Region ] **Grenzen**: Breitengrad (-47,8, 55,0), Längengrad (67,0, 180,60). ![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/weather-apac-bounds.png) ------ #### [ Central America Region ] **Grenzen**: Breitengrad (6,80, 33,20), Längengrad (-118,80, -58,20). ![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/weather-ca-bounds.png) ------ #### [ Africa & Middle East Region ] **Grenzen**: Breitengrad (-35,60, 43,40), Längengrad (-18,80, -58,20). ![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/weather-africa-bounds.png) ------ ### Einbeziehen der Geolokalisierung in das Datensatz-Schema Definieren Sie mithilfe der Konsole oder der [CreateDataset](API_CreateDataset.md)Operation den Standortattributtyp als „Geolocation“ innerhalb des JSON-Schemas für die Zielzeitreihe und alle zugehörigen Zeitreihen. Die Attribute im Schema müssen so angeordnet werden, wie sie in den Datensätzen erscheinen. ``` { "Attributes":[ { "AttributeName": "timestamp", "AttributeType": "timestamp" }, { "AttributeName": "target_value", "AttributeType": "float" }, { "AttributeName": "item_id", "AttributeType": "string" }, { "AttributeName": "location", "AttributeType": "geolocation" } ] } ``` ### Einstellung des Geolocation-Formats Das Format des Geolocation-Attributs kann das Format **PLZ** oder **Breitengrad und Längengrad** haben. Sie können das Geolocation-Format mit der Forecast-Konsole oder dem Forecast Software Development Kit (SDK) festlegen. ------ #### [ Console ] **Um einem Zeitreihendatensatz ein Geolocation-Attribut hinzuzufügen** 1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Forecast-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/). 1. Wählen Sie **Create dataset group (Dataset-Gruppe erstellen)**. 1. Stellen Sie im **Schema Builder** Ihren **Geolocation-Attributtyp** auf ein. `geolocation` 1. Wählen Sie in der Drop-down-Liste **Geolocation-Format** Ihr Standortformat aus. ![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/schema-builder-geolocation.png) Sie können Ihre Attribute auch im JSON-Format definieren und ein Standortformat aus der Drop-down-Liste **Geolocation-Format** auswählen. ------ #### [ SDK ] **Um einem Zeitreihendatensatz ein Geolocation-Attribut hinzuzufügen** Stellen Sie mithilfe der [ CreateDatasetImportJob](API_CreateDatasetImportJob.md)Operation den Wert von `GeolocationFormat` auf einen der folgenden Werte ein: + **Breitengrad und Längengrad** (alle Regionen): `"LAT_LONG"` + **Postleitzahl** (nur USA): `"CC_POSTALCODE"` Um beispielsweise das Breitengrad- und Längengradformat anzugeben, fügen Sie der `CreateDatasetImportJob` Anfrage Folgendes hinzu: ``` { ... "GeolocationFormat": "LAT_LONG" } ``` ------ ## Zeitzonen angeben Sie können entweder Amazon Forecast Ihre Zeitzoneninformationen automatisch mit Ihrem Geolocation-Attribut synchronisieren lassen oder Sie können Ihrem gesamten Datensatz manuell eine einzelne Zeitzone zuweisen. **Topics** + [Synchronisieren Sie Zeitzonen automatisch mit Geolocation](#timezones-automatic) + [Wählen Sie manuell eine einzelne Zeitzone aus](#timezones-manual) ### Synchronisieren Sie Zeitzonen automatisch mit Geolocation Diese Option ist ideal für Datensätze, die Zeitstempel in mehreren Zeitzonen enthalten und diese Zeitstempel in Ortszeit ausgedrückt werden. Forecast weist jedem Element im Zielzeitreihendatensatz eine Zeitzone zu, die auf dem Geolocation-Attribut des Elements basiert. Sie können Ihre Zeitstempel mithilfe der Forecast-Konsole oder des Forecast-SDK automatisch mit Ihrem Geolocation-Attribut synchronisieren. ------ #### [ Console ] **Um Zeitzonen mit dem Geolocation-Attribut zu synchronisieren** 1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Forecast-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/). 1. Wählen Sie im Navigationsbereich die Option **Datensatzgruppe erstellen** aus. 1. Wählen Sie unter **Details zum Datensatz-Import** die Option **Zeitzone mit Standort synchronisieren** aus. ![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/sync-timezone-with-geolocation.PNG) ------ #### [ SDK ] **Um Zeitzonen mit dem Geolocation-Attribut zu synchronisieren** Stellen `"UseGeolocationForTimeZone"` Sie bei Verwendung der [ CreateDatasetImportJob](API_CreateDatasetImportJob.md)Operation auf ein. `"true"` ``` { ... "UseGeolocationForTimeZone": "true" } ``` ------ ### Wählen Sie manuell eine einzelne Zeitzone aus **Anmerkung** Sie können manuell eine Zeitzone außerhalb der *Regionen USA*, *Kanada*, *Südamerika, *Mittelamerika**, *Asien-Pazifik*, *Europa* und *Afrika und Naher Osten* auswählen. Alle Geolokalisierungswerte müssen sich jedoch weiterhin in einer dieser Regionen befinden. Diese Option ist ideal für Datensätze mit allen Zeitstempeln innerhalb einer einzigen Zeitzone oder wenn alle Zeitstempel auf eine einzige Zeitzone normalisiert sind. Wenn Sie diese Option verwenden, wird auf jedes Element im Datensatz dieselbe Zeitzone angewendet. Der Wetterindex akzeptiert die folgenden Zeitzonen: **Region USA** + Amerika/Los\_Angeles + America/Phoenix + America/Denver + America/Chicago + Amerika/New\_York **Region Kanada** + Amerika/Vancouver + Amerika/Edmonton + Amerika/Regina + Amerika/Winnipeg + Amerika/Toronto + Amerika/Halifax + Amerika/St\_Johns **Region Europa** + Europa/London + Europa/Paris + Europa/Helsinki **Region Südamerika** + Amerika/Buenos\_Aires + Amerika/Noronha + Amerika/Caracas **Region Asien-Pazifik** + Asien/Kabul + Asien/Karatschi + Asien/Kalkutta + Asien/Kathmandu + Asien/Dhaka + Asien/Rangun + Asien/Bangkok + Asien/Singapur + Asien/Seoul + Australien/Adelaide + Australien/Melbourne + Australien/Lord\_Howe + Australien/Eucla + Pazifik/Norfolk + Pazifik/Auckland **Zentralamerika** + Amerika/Puerto\_Rico **Afrika und Naher Osten** + Afrika/Nairobi + Asien/Teheran + Asien/Dubai **Sonstige** + Pazifik/Midway + Pazifik/Honolulu + Pazifik/Marquesas + Amerika/Anchorage + Atlantik/Kap Verde + Asien/Anadyr + Pazifik/Chatham + Pazifik/Enderbury + Pazifik/Kiritimati Wählen Sie eine Zeitzone aus der Liste **Andere** aus, wenn sich Elemente in Ihrem Datensatz in einer der akzeptierten Regionen befinden, Ihre Zeitstempel jedoch auf eine Zeitzone außerhalb dieser Region standardisiert sind. Eine vollständige Liste der gültigen Zeitzonennamen finden Sie in der [Joda-Time-Bibliothek](http://joda-time.sourceforge.net/timezones.html). Sie können mithilfe der Forecast-Konsole oder des Forecast-SDK manuell eine Zeitzone für Ihre Datasets festlegen. ------ #### [ Console ] **Um eine einzelne Zeitzone für Ihren Datensatz auszuwählen** 1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Forecast-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/). 1. Wählen Sie im Navigationsbereich die Option **Datensatzgruppe erstellen** aus. 1. Wählen Sie unter **Details zum Datensatz-Import** die **Option Zeitzone auswählen aus**. Verwenden Sie beispielsweise Folgendes, um die Zeit von Los Angeles (Pacific Standard Time) auf Ihre Datensätze anzuwenden. ![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/select-timezone.PNG) ------ #### [ SDK ] **Um eine einzelne Zeitzone für Ihren Datensatz auszuwählen** Stellen Sie mithilfe des [ CreateDatasetImportJob](API_CreateDatasetImportJob.md)`"TimeZone"`Vorgangs eine gültige Zeitzone ein. Verwenden Sie beispielsweise Folgendes, um die Zeit von Los Angeles (Pacific Standard Time) auf Ihre Datasets anzuwenden. ``` { ... "TimeZone": "America/Los_Angeles" } ``` ------ ## Bedingungen und Einschränkungen Bei der Verwendung des Wetterindex gelten die folgenden Bedingungen und Einschränkungen: + **Verfügbare Algorithmen**: Wenn Sie einen älteren Prädiktor verwenden, kann der Wetterindex aktiviert werden, wenn Sie einen Prädiktor mit den Algorithmen CNN-QR, DeePar\+ und Prophet trainieren. Der Wetterindex wird nicht auf ARIMA, ETS und NPTS angewendet. + **Prognosehäufigkeit**: Die gültigen Prognosehäufigkeiten sind `Minutely``Hourly`, und`Daily`. + **Prognosehorizont**: Der Prognosehorizont darf nicht weiter als 14 Tage in die future reichen. Die Grenzen des Prognosehorizonts für jede Prognosefrequenz finden Sie in der folgenden Liste: + `1 minute`- 500 + `5 minutes`- 500 + `10 minutes`- 500 + `15 minutes`- 500 + `Hourly`- 330 + `Daily`- 14 + **Länge der Zeitreihen**: Wenn ein Modell mit dem Wetterindex trainiert wird, kürzt Forecast alle Zeitreihendatensätze mit Zeitstempeln vor dem Startdatum der Forecast-Wetterdataset-Features. Das Feature zum Forecast-Wetterdatensatz enthält die folgenden Startdaten: + **Region USA**: 2. Juli 2018 + **Region Europa**: 2. Juli 2018 + **Region Asien-Pazifik**: 2. Juli 2018 + **Region Kanada**: 2. Juli 2019 + **Region Südamerika**: 2. Januar 2020 + **Region Mittelamerika**: 2. September 2020 + **Region Afrika und Naher Osten**: 25. März 2021 Wenn der Wetterindex aktiviert ist, werden Datenpunkte, deren Zeitstempel vor dem Startdatum liegen, beim Prädiktortraining nicht verwendet. + **Anzahl der Standorte**: Der Ziel-Zeitreihen-Datensatz darf 2000 eindeutige Standorte nicht überschreiten. + **Regionsgrenzen**: Alle Elemente in Ihren Datensätzen müssen sich in einer einzigen Region befinden. + **Mindestlänge von Zeitreihen**: Aufgrund zusätzlicher Datenanforderungen beim Testen des Wetterindex beträgt die Mindestlänge für einen Zeitreihendatensatz: `3 × ForecastHorizon + (BacktestWindows + 1) × BacktestWindowOffset` Wenn Ihre Zeitreihen-Datasets diese Anforderung nicht erfüllen, sollten Sie erwägen, die folgenden Werte zu verringern: + `ForecastHorizon`- Verkürzen Sie Ihren Prognosehorizont. + `BacktestWindowOffset`- Verkürzen Sie die Länge des Testsatzes beim Backtesting. + `BacktestWindows`- Reduzieren Sie die Anzahl der Backtests.