신규 고객은 Amazon Forecast를 더 이상 사용할 수 없습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 서비스를 정상적으로 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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# WORK\$1FORCE 도메인
<a name="workforce-domain"></a>

인력 수요를 예상하려면 WORK\$1FORCE 도메인을 사용하십시오. 지원하는 데이터 세트 유형은 다음과 같습니다. 각 데이터 세트 유형에 대해 필수 필드와 선택 사항 필드를 나열합니다. 교육 데이터의 열에 필드를 매핑하는 방법에 대한 자세한 내용은 [데이터 세트 도메인 및 데이터 세트 유형](howitworks-datasets-groups.md#howitworks-dataset-domainstypes)를 참조하십시오.

**Topics**
+ [대상 시계열 데이터 세트 유형](#target-time-series-type-workforce-domain)
+ [관련 시계열 데이터 세트 유형](#related-time-series-type-workforce-domain)
+ [항목 메타데이터 데이터 세트 유형](#item-metadata-type-workforce-domain)

## 대상 시계열 데이터 세트 유형
<a name="target-time-series-type-workforce-domain"></a>

필수 필드는 다음과 같습니다.
+ `workforce_type`(string) - 예측되는 노동력의 유형. 예를 들어 콜 센터 수요 또는 주문 처리 센터 노동 수요가 해당됩니다.
+ `timestamp`(timestamp)
+ `workforce_demand`(floating-point integer) - Amazon Forecast가 예측을 생성하는 `target` 필드입니다.

다음 차원은 선택 사항이며 예측 세부 수준을 변경하는 데 사용할 수 있습니다.
+ `location`(string) - 인력 리소스가 요구되는 위치. 이는 스토어/위치가 여러 개인 경우에 사용해야 합니다.

이러한 필수 필드와 선택적 차원만 포함되는 것이 이상적입니다. 다른 추가 시계열 정보는 관련 시계열 데이터 세트에 포함되어야 합니다.

## 관련 시계열 데이터 세트 유형
<a name="related-time-series-type-workforce-domain"></a>

필수 필드는 다음과 같습니다.
+ `workforce_type`(문자열)
+ `timestamp`(timestamp)

필수 필드 외에도 교육 데이터에는 기타 필드가 포함될 수 있습니다. 데이터 세트에 다른 필드를 추가하려면 데이터 세트를 생성할 때 원하는 필드를 스키마에 입력하십시오.

## 항목 메타데이터 데이터 세트 유형
<a name="item-metadata-type-workforce-domain"></a>

필수 필드는 다음과 같습니다.
+ `workforce_type`(문자열)

다음 필드는 선택 사항이며 예측 결과를 개선하는 데 유용할 수 있습니다.
+ `wages`(float) - 특정 인력 유형의 평균 임금.
+ `shift_length`(string) - 근무 교대 길이.
+ `location`(string) - 인력의 위치.

필수 필드와 권장 선택 사항 필드 외에도 교육 데이터에는 기타 필드가 포함될 수 있습니다. 데이터 세트에 다른 필드를 추가하려면 데이터 세트를 생성할 때 원하는 필드를 스키마에 입력하십시오.