신규 고객은 Amazon Forecast를 더 이상 사용할 수 없습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 평소와 같이 서비스를 계속 사용할 수 있습니다. [자세히 알아보기](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

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# 미리 정의된 데이터 세트 도메인 및 데이터 세트 유형
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예측기를 교육하려면 하나 이상의 데이터 세트를 생성하여 데이터 세트 그룹에 추가하고 교육용 데이터 세트를 제공하십시오.

생성한 각 데이터 세트에 대해 데이터 세트 도메인과 데이터 세트 유형을 연결합니다. *데이터 세트 도메인*은 일반 사용 사례에 대해 미리 정의된 데이터 세트 스키마를 지정하며 모델 알고리즘 또는 하이퍼파라미터에는 영향을 주지 않습니다.

Amazon Forecast는 다음 데이터 세트 도메인을 지원합니다.
+ [RETAIL 도메인](retail-domain.md) - 소매 수요 예측
+ [INVENTORY\_PLANNING 도메인](inv-planning-domain.md) - 공급망 및 재고 계획 수립
+ [EC2 CAPACITY 도메인](ec2-capacity-domain.md) - Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 용량 예측 
+ [WORK\_FORCE 도메인](workforce-domain.md) - 인력 계획 
+ [WEB\_TRAFFIC 도메인](webtraffic-domain.md) - 향후 웹 트래픽 예측 
+ [METRICS 도메인](metrics-domain.md) - 수익 및 현금 흐름과 같은 지표 예측
+ [CUSTOM 도메인](custom-domain.md) - 기타 모든 유형의 시계열 예측

각 도메인에 대해 1 - 3개의 *데이터 세트 유형*이 있습니다. 도메인용으로 생성하는 데이터 세트 유형은 보유한 데이터 유형과 교육에 포함하려는 유형에 따라 다릅니다.

각 도메인에는 대상 시계열 데이터 세트가 필요하며 선택적으로 관련 시계열 및 항목 메타데이터 세트 데이터 세트 유형을 지원합니다.

데이터 세트 유형은 다음과 같습니다.
+ 대상 시계열 - 유일한 필수 데이터 세트 유형입니다. 이 유형은 예측을 생성하려는 *대상* 필드입니다. 예를 들어 일련의 제품에 대한 판매량을 예상하려면 각 제품에 대한 과거 시계열 데이터의 데이터 세트를 생성해야 합니다. 이와 마찬가지로 예측할 수익, 현금 흐름, 판매 같은 지표에 대해 대상 시계열 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
+ 관련 시계열 - 대상 시계열 데이터와 관련된 시계열 데이터입니다. 예를 들어, 가격은 제품 판매 데이터와 관련되어 있으므로 관련 시계열로 제공할 수 있습니다.
+ 항목 메타데이터 - 대상 시계열 데이터에 적용할 수 있는 메타데이터입니다. 예를 들어 특정 제품의 판매를 예측하는 경우 브랜드, 색상, 장르와 같은 제품의 속성이 항목 메타데이터의 일부가 됩니다. EC2 인스턴스의 EC2 용량을 예측할 때 메타데이터에는 인스턴스 유형의 CPU 및 메모리가 포함될 수 있습니다.

각 데이터 세트 유형에 대해 입력 데이터에는 일정한 필수 필드가 포함되어야 합니다. Amazon Forecast에서 제안하는 선택적 필드를 포함할 수도 있습니다.

다음 예제에서는 데이터 세트 도메인 및 해당 데이터 세트 유형을 선택하는 방법을 보여줍니다.

**Example 예제 1: RETAIL 도메인의 데이터 세트 유형**  
품목에 대한 수요 예측에 관심이 있는 소매업체인 경우 RETAIL 도메인에 다음 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.  
+ 대상 시계열은 각 항목(소매업체가 판매하는 각 제품)에 대한 과거 시계열 수요(판매) 데이터의 필수 데이터 세트입니다. RETAIL 도메인에서 이 데이터 세트 유형은 데이터 세트에 `item_id`, `timestamp` 및 `demand` 필드가 포함되어야 합니다. `demand` 필드는 예측 대상이며 일반적으로 특정 주 또는 요일에 소매업체가 판매하는 품목의 수입니다.
+ 선택적으로 관련 시계열 유형의 데이터 세트입니다. RETAIL 도메인에서 이 유형은 `price`, `inventory_onhand` 및, `webpage_hits`와 같이 선택적이지만 제안하는 시계열 정보를 포함할 수 있습니다.
+ 선택적으로 항목 메타데이터 유형의 데이터 세트입니다. RETAIL 도메인에서 Amazon Forecast는 대상 시계열에서 제공한 항목(예: `brand`, `color`, `category` 및 `genre`)과 관련된 메타데이터 정보를 제공할 것을 제안합니다.

**Example 예제 2: METRICS 도메인의 데이터 세트 유형**  
수익, 판매, 현금 흐름과 같은 조직의 주요 지표를 예측하려는 경우 Amazon Forecast에 다음 데이터 세트를 제공할 수 있습니다.  
+ 예측하려는 지표에 대한 과거 시계열 데이터를 제공하는 대상 시계열 데이터 세트입니다. 조직의 모든 비즈니스 단위의 수익을 예상하려는 경우 `metric`, `business unit` 및 `metric_value` 필드로 `target time series` 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
+ `category` 또는 `location`와 같이 각 지표에 대해 메타데이터가 필요하지 않은 경우 관련 시계열 및 항목 메타데이터 유형의 데이터 세트를 제공할 수 있습니다.
Forecast가 대상 지표에 대한 예측을 생성하려면 최소한 대상 시계열 데이터 세트를 제공해야 합니다.

**Example 예제 3: CUSTOM 도메인의 데이터 세트 유형**  
예상 애플리케이션의 교육 데이터는 Amazon Forecast 도메인에 적합하지 않을 수도 있습니다. 이 경우 CUSTOM 도메인을 선택하십시오. 대상 시계열 데이터 세트를 제공해야 하지만 자신만의 사용자 지정 필드를 추가할 수 있습니다.  
[시작하기](getting-started.md) 연습에서는 클라이언트의 전기 사용량을 예상합니다. 전기 사용량 교육 데이터는 데이터 세트 도메인에 맞지 않으므로 CUSTOM 도메인을 사용했습니다. 이 연습에서는 대상 시계열 유형의 데이터 세트 유형 하나만 사용합니다. 데이터 필드를 데이터 세트 유형에 필요한 최소 필드에 매핑합니다.