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Utilisation des jeux de données de métadonnées d'élément

Un jeu de métadonnées d'éléments contient des données catégorielles qui fournissent un contexte précieux pour les éléments d'un jeu de données chronologique cible. Contrairement aux jeux de données de série chronologique associés, les jeux de données de métadonnées d'élément fournissent des informations statiques. Autrement dit, la valeur des données reste constante au fil du temps, comme la couleur ou la marque d'un élément. Les ensembles de données de métadonnées des éléments sont des ajouts facultatifs à vos groupes de jeux de données. Vous pouvez utiliser des métadonnées d'élément uniquement si chaque élément de votre jeu de données de série chronologique cible est présent dans le jeu de données de métadonnées d'élément correspondant.

Les métadonnées d'élément peuvent inclure la marque, la couleur, le modèle, la catégorie, le lieu d'origine ou toute autre caractéristique supplémentaire d'un élément particulier. Par exemple, un jeu de données de métadonnées d'élément peut fournir un contexte pour certaines des données de demande trouvées dans un jeu de données de série chronologique cible représentant les ventes de liseuses Amazon noires avec 32 Go de stockage. Étant donné que ces caractéristiques ne changent pas de jour en jour ou d'heure en heure, elles appartiennent à un jeu de données de métadonnées d'élément.

Les métadonnées d'élément sont utiles pour découvrir et suivre des modèles descriptifs dans vos données chronologiques. Si vous incluez un jeu de données de métadonnées d'éléments dans votre groupe de jeux de données, Forecast peut entraîner le modèle à établir des prévisions plus précises en fonction des similitudes entre les éléments. Par exemple, vous pouvez constater que les produits d'assistant virtuel conçus par Amazon sont plus susceptibles d’être vendus que ceux créés par d'autres sociétés, puis planifier votre chaîne d'approvisionnement en conséquence.

Les métadonnées des articles sont particulièrement utiles dans les scénarios de prévision à froid, dans lesquels vous ne disposez d'aucune donnée historique pour effectuer des prévisions, mais vous disposez de données historiques sur des éléments présentant des attributs de métadonnées similaires. Les métadonnées des articles permettent à Forecast de tirer parti d'éléments similaires à vos articles Coldstart pour produire une prévision.

Lorsque vous incluez les métadonnées des articles, Forecast crée des prévisions de démarrage à froid basées sur des séries chronologiques similaires, ce qui permet de créer des prévisions plus précises. Les prévisions Coldstart sont générées pour les éléments qui figurent dans le jeu de données de métadonnées des éléments mais pas dans la série chronologique suivante. Tout d'abord, Forecast génère des prévisions pour les éléments non démarrés à froid, qui sont des éléments dont les données historiques se situent dans la série chronologique suivante. Ensuite, pour chaque élément Coldstart, ses voisins les plus proches sont trouvés à l'aide du jeu de données de métadonnées de l'élément. Ces voisins les plus proches sont ensuite utilisés pour créer une prévision de démarrage à froid.

Chaque ligne d'un jeu de données de métadonnées d'élément peut contenir jusqu'à 10 champs de métadonnées, dont un doit être un champ d'identification pour faire correspondre les métadonnées à un élément de la série chronologique cible. Comme pour tous les types de jeux de données, les valeurs de chaque champ sont désignées par un schéma de jeu de données.

Exemple : Fichier de métadonnées d'élément et schéma

Le tableau suivant présente une section d'un fichier de jeu de données de métadonnées d'élément correctement configuré qui décrit les liseuses Amazon. Dans cet exemple, on considère que la ligne d'en-tête représente le schéma du jeu de données et que chaque élément répertorié se trouve dans un jeu de données de série chronologique cible correspondant.

Voici les mêmes informations présentées au format CSV.

1,amazon,paperwhite,black,yes
2,amazon,paperwhite,blue,yes
3,amazon,base_model,black,no
4,amazon,base_model,white,no
...

Voici le schéma pour cet exemple de jeu de données.

{
     "attributes": [
        {
           "AttributeName": "item_id",
           "AttributeType": "string"
        },
        {
           "AttributeName": "brand",
           "AttributeType": "string"
        },
        {
           "AttributeName": "model",
           "AttributeType": "string"
        },
        {
           "AttributeName": "color",
           "AttributeType": "string"
        },
        {
           "AttributeName": "waterproof",
           "AttributeType": "string"
        }
    ]
}

Prédicteurs traditionnels et métadonnées des éléments

Lorsque vous utilisez un prédicteur existant, vous pouvez utiliser les métadonnées des éléments lorsque vous entraînez un prédicteur à l'aide des algorithmes CNN-QR ou Algorithme DeepAR+ DeepAr+. Lorsque vous utilisez AutoML, vous pouvez fournir les métadonnées des articles et Forecast n'utilisera ces séries chronologiques que le cas échéant.

Voir aussi

Pour une présentation détaillée de l'utilisation des ensembles de données de métadonnées d'articles, voir Incorporation de jeux de données de métadonnées d'articles dans votre outil de prédiction dans le référentiel d'échantillons Amazon Forecast. GitHub