Amazon Forecast n'est plus disponible pour les nouveaux clients. Les clients existants d'Amazon Forecast peuvent continuer à utiliser le service normalement. [En savoir plus »](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)
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# Agrégation de données pour différentes fréquences de prévision
Lorsque vous créez un prédicteur, vous devez spécifier une fréquence de prévision. La fréquence de prévision détermine la fréquence des prédictions figurant dans vos prévisions. Par exemple, les prévisions de ventes mensuelles. Les prédicteurs Amazon Forecast peuvent générer des prévisions pour des fréquences de données supérieures à la fréquence de prévision que vous spécifiez. Par exemple, vous pouvez générer des prévisions hebdomadaires même si vos données sont enregistrées quotidiennement. Pendant l'entraînement, Forecast agrège les données quotidiennes pour générer des prévisions à la fréquence hebdomadaire des prévisions.
**Topics**
+ [Comment fonctionne l'agrégation](how-aggregation-works.md)
+ [Limites de temps](#time-boundaries)
+ [Hypothèses d'agrégation des](aggregation-guidelines.md)
# Comment fonctionne l'agrégation
Pendant l'entraînement, Amazon Forecast agrège toutes les données qui ne correspondent pas à la fréquence de prévision que vous spécifiez. Par exemple, vous pouvez disposer de certaines données quotidiennes mais spécifier une fréquence de prévision hebdomadaire. Forecast aligne les données quotidiennes en fonction de la semaine à laquelle elles appartiennent. Forecast le combine ensuite en un seul enregistrement pour chaque semaine. Forecast détermine à quelle semaine (ou mois, jour, etc.) appartiennent les données en fonction de leur relation avec une limite temporelle. Les limites temporelles indiquent le début d'une unité de temps, par exemple à quelle heure commence une journée ou quel jour commence une semaine.
Pour les prévisions horaires et minutes, ou pour les limites de temps non spécifiées, Forecast utilise une limite de temps par défaut basée sur l'unité de temps de votre fréquence. Pour les prédicteurs automatiques avec des fréquences de prévision quotidiennes, hebdomadaires, mensuelles ou annuelles, vous pouvez définir une limite de temps personnalisée. Pour plus d'informations sur les limites temporelles, voir[Limites de temps](data-aggregation.md#time-boundaries).
Lors de l'agrégation, la méthode de transformation par défaut consiste à additionner les données. Vous pouvez configurer la transformation lorsque vous créez votre prédicteur. Pour ce faire, rendez-vous dans la section **Configuration des données d'entrée** de la page **Create predictor** de la console Forecast. Vous pouvez également définir la méthode de transformation dans le `Transformations` paramètre [AttributeConfig](API_AttributeConfig.md) de l' CreateAutoPredictor opération.
Les tableaux suivants présentent un exemple d'agrégation pour une fréquence de prévision horaire en utilisant la limite de temps par défaut : Chaque heure commence au début de l'heure.
**Pré-transformation**
| Heure | Données | Au début de l'heure |
| --- | --- | --- |
| 2018-03-03 01:00:00 | 100 | Oui |
| 2018-03-03 02:20:00 | 50 | Non |
| 2018-03-03 02:45:00 | 20 | Non |
| 2018-03-03 04:00:00 | 120 | Oui |
**Post-transformation**
| Heure | Données | Remarques |
| --- | --- | --- |
| 2018-03-03 01:00:00 | 100 | |
| 2018-03-03 02:00:00 | 70 | Somme des valeurs comprises entre 02:00:00 et 02:59:59 (50 \$1 20) |
| 2018-03-03 03:00:00 | Vide | Aucune valeur comprise entre 03:00:00 et 03:59:59 |
| 2018-03-03 04:00:00 | 120 | |
La figure suivante montre comment Forecast transforme les données pour les adapter à la limite horaire hebdomadaire par défaut.
![\[Raw sales data points transformed into a smooth demand time series curve over weekly intervals.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/forecast/latest/dg/images/data-alignment.png)
## Limites de temps
Les limites temporelles indiquent le début d'une unité de temps, par exemple le jour où commence la semaine. Avant d'agréger vos données, Amazon Forecast aligne les données en fonction de l'unité de temps correspondant à la fréquence de vos prévisions. Il le fait en fonction de la relation entre les données et une limite temporelle.
Par exemple, si vous spécifiez une fréquence de prévision quotidienne mais pas votre propre limite horaire, Forecast aligne chaque enregistrement horaire en fonction du jour auquel il appartient. Chaque journée commence à 0 heure. La définition du début de la journée, 0 heure, est la limite de temps. Forecast agrège ensuite les enregistrements horaires en un seul enregistrement pour ce jour.
Forecast utilise une limite de temps par défaut basée sur l'unité de temps de votre fréquence de prévision. Si vous créez un indicateur automatique, vous pouvez définir une limite de temps personnalisée.
Si vous spécifiez à la fois une limite de temps personnalisée et une fréquence de prévision personnalisée, Forecast agrège vos données dans le cadre de la fréquence de prévision et les aligne sur la limite de temps personnalisée. La fréquence des prévisions détermine la fréquence à laquelle les données sont agrégées, tandis que la limite de temps personnalisée détermine l'emplacement de l'alignement. Supposons, par exemple, que vos données soient collectées quotidiennement et que vous souhaitez qu'Amazon Forecast génère des prévisions trimestrielles le 15 du mois pendant un an. Pour ce faire, définissez la fréquence des prévisions tous les 3 mois et la limite de temps personnalisée sur 15. Consultez l' AWS Command Line Interface exemple suivant.
```
aws forecast create-predictor \
--predictor-name predictor_name \
--data-config DatasetGroupArn="arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName" \
--forecast-horizon 4 \
--forecast-frequency 3M \
--time-alignment-boundary DayOfMonth=15
```
Dans cet exemple, toutes les données quotidiennes sont additionnées (agrégation par défaut) au 15 de chaque troisième mois.
Notez que cette agrégation ne nécessite pas de données quotidiennes, mais simplement que les données sont collectées mensuellement ou plus fréquemment.
**Topics**
+ [Limites temporelles par défaut](#default-time-boundaries)
+ [Spécifier une limite de temps](#specifying-time-boundary)
### Limites temporelles par défaut
Le tableau suivant répertorie les limites d'alignement temporel par défaut utilisées par Forecast lors de l'agrégation des données.
| Fréquence | Boundary |
| --- | --- |
| Minute | Dernier début de la minute (45:00, 06:00) |
| Heure | Dernier début d'heure (09:00, 13:00:00) |
| jour | Première heure de la journée (heure 0) |
| semaine | Dernier lundi |
| Mois | Premier jour du mois |
| Année | Premier jour de l'année (1er janvier) |
### Spécifier une limite de temps
**Note**
Vous ne pouvez spécifier une limite de temps que pour un autoprédicteur.
Lorsque vous créez un indicateur automatique avec une fréquence de prévision quotidienne, hebdomadaire, mensuelle ou annuelle, vous pouvez spécifier la limite de temps que Forecast utilise pour agréger les données. Vous pouvez spécifier une limite de temps si votre calendrier professionnel ne correspond pas aux limites de temps par défaut. Par exemple, vous souhaiterez peut-être générer des prévisions mensuelles dans lesquelles chaque mois commence le troisième jour du mois. Si vous ne spécifiez pas de limite temporelle, Forecast utilise un ensemble de[Limites temporelles par défaut](#default-time-boundaries).
L'unité de limite de temps que vous spécifiez doit être supérieure d'une unité à votre fréquence de prévision. Le tableau suivant répertorie les unités de limite de temps et les valeurs que vous pouvez spécifier, organisées par fréquence de prévision.
Vous ne pouvez spécifier qu'une limite de `Monthly` temps dont la valeur limite est inférieure `28` ou égale à.
| Unité de fréquence de prévision | Unité de délimitation | Valeurs limites |
| --- | --- | --- |
| Chaque jour | Heure | 0-23 |
| Hebdomadaire | Jour de la semaine | Du lundi au dimanche |
| Mensuel | Jour du mois | 1 à 28 |
| Annuel | Mois | De janvier à décembre |
Vous spécifiez une limite d'alignement temporel lorsque vous créez un prédicteur comme suit. Pour plus d'informations sur les différentes unités de limite de temps et les différentes valeurs limites que vous pouvez spécifier par programmation, voir. [TimeAlignmentBoundary](API_TimeAlignmentBoundary.md)
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#### [ Console ]
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**Pour spécifier une limite d'alignement temporel pour un prédicteur**
1. Connectez-vous à la console Amazon Forecast AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/).
1. Dans **Groupes de jeux de données**, choisissez votre groupe de jeux de données.
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Predictors.**
1. Choisissez **Train new predictor.**
1. Fournissez des valeurs pour les champs obligatoires **Name**, **Forecast frequency** et **Forecast Horizon**.
1. Pour **Limite d'alignement temporel**, spécifiez la limite temporelle que le prédicteur utilisera lors de l'agrégation de vos données. Les valeurs de cette liste dépendent de la **fréquence Forecast** que vous choisissez.
1. Sélectionnez **Démarrer**. Forecast agrège les données en utilisant la limite d'alignement temporel que vous spécifiez lors de la création de votre prédicteur.
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#### [ AWS CLI ]
Pour spécifier une limite d'alignement temporel pour un prédicteur avec le AWS CLI, utilisez la `create-predictor` commande. Pour le `time-alignment-boundary` paramètre, indiquez l'unité de temps et la valeur limite. Le code suivant crée un indicateur automatique qui fait des prédictions pour les 5 semaines à venir, chaque semaine commençant un mardi.
`DayOfWeek`et `DayOfMonth` les valeurs doivent être entièrement en majuscules. Pour plus d'informations sur les différentes unités de limite de temps et les différentes valeurs limites que vous pouvez spécifier, voir[TimeAlignmentBoundary](API_TimeAlignmentBoundary.md). Pour plus d'informations sur les paramètres obligatoires et facultatifs, consultez[CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md).
```
aws forecast create-predictor \
--predictor-name predictor_name \
--data-config DatasetGroupArn="arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName" \
--forecast-horizon 5 \
--forecast-frequency W \
--time-alignment-boundary DayOfWeek=TUESDAY
```
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#### [ Python ]
Pour spécifier une limite d'alignement temporel pour un prédicteur avec le SDK pour Python (Boto3), utilisez la méthode. `create_auto_predictor` Pour le `TimeAlignmentBoundary` paramètre, fournissez un dictionnaire avec l'unité de temps comme clé et la valeur limite comme valeur. Le code suivant crée un indicateur automatique qui fait des prédictions pour les 5 semaines à venir, chaque semaine commençant un mardi.
`DayOfWeek`et `DayOfMonth` les valeurs doivent être entièrement en majuscules. Pour plus d'informations sur les différentes unités de limite de temps et les différentes valeurs limites que vous pouvez spécifier, voir[TimeAlignmentBoundary](API_TimeAlignmentBoundary.md). Pour plus d'informations sur les paramètres obligatoires et facultatifs, consultez[CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md).
```
import boto3
forecast = boto3.client('forecast')
create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor(
PredictorName = 'predictor_name',
ForecastHorizon = 5,
ForecastFrequency = 'W',
DataConfig = {
"DatasetGroupArn": "arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName"
},
TimeAlignmentBoundary = {
"DayOfWeek": "TUESDAY"
}
)
print(create_predictor_response['PredictorArn'])
```
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# Hypothèses d'agrégation des
Forecast ne part pas du principe que vos données proviennent d'un fuseau horaire spécifique. Toutefois, il effectue les hypothèses suivantes lors de l'agrégation de données de série chronologique :
+ Toutes les données proviennent du même fuseau horaire.
+ Toutes les prévisions se trouvent dans le même fuseau horaire que les données de l'ensemble de données.
+ Si vous spécifiez la fonction de jour férié [SupplementaryFeature](API_SupplementaryFeature.md)dans le paramètre [InputDataConfig](API_InputDataConfig.md) pour l'opération [CreatePredictor](API_CreatePredictor.md), les données d'entrée proviennent du même pays.