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# Endpunktreaktion für Zeitreihendaten
<a name="clarify-processing-job-data-format-time-series-response-json"></a>

Der Verarbeitungsjob SageMaker Clarify deserialisiert die gesamte Nutzlast als JSON. Anschließend werden mithilfe von JMESPath Ausdrücken, die in der Analysekonfiguration bereitgestellt werden, Vorhersagen aus den deserialisierten Daten extrahiert. Die Datensätze in der Antwortnutzlast müssen mit den Datensätzen in der Anforderungsnutzlast übereinstimmen.

Die folgende Tabelle zeigt ein Beispiel für eine Antwort von einem Endpunkt, der nur den mittleren Vorhersagewert ausgibt. Der in dem `predictor` Feld in der [Analysekonfiguration `forecast`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/clarify-processing-job-configure-analysis.html#clarify-processing-job-configure-analysis-parameters) verwendete Wert sollte als JMESPath Ausdruck angegeben werden, um das Prognoseergebnis für den Verarbeitungsjob zu ermitteln.


| Nutzlast der Endpunktanforderung | Nutzlast der Endpunktantwort (Zeichenkettendarstellung) | JMESPath Ausdruck für die Prognose in der Analysekonfiguration | 
| --- | --- | --- | 
| Beispiel für einen Datensatz. Die Config sollte so sein`TimeSeriesModelConfig(forecast="prediction.mean")`, dass die Vorhersage korrekt extrahiert wird. | `'{"prediction": {"mean": [1, 2, 3, 4, 5]}'` | `'prediction.mean'` | 
| Mehrere Datensätze. Eine AWS DeepAR-Endpunktantwort. | `'{"predictions": [{"mean": [1, 2, 3, 4, 5]}, {"mean": [1, 2, 3, 4, 5]}]}'` | `'predictions[*].mean'` |