Amazon Forecast 不再向新买家开放。Amazon Forecast 的现有客户可以继续照常使用该服务。[了解更多](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 入门（控制台）
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在本练习中，您使用 Amazon Forecast 控制台导入用电量的时间序列数据，基于输入数据集创建预测器，并根据预测范围来预测未来的用电量。

在本练习中，您将使用修改后的单个家庭电力消耗数据集。（Dua, D. 和 Karra Taniskidou, E.(2017).UCI 机器学习存储库 [[http://archive.ics.uci.edu/ml](http://archive.ics.uci.edu/ml)]。Irvine, CA：加州大学信息与计算机科学学院。） 我们将每小时汇总使用率数据。修改后的数据以 zip 文件 [electricityusagedata.zip](samples/electricityusagedata.zip) 提供。

**先决条件**
+ 一个 AWS 账户。如果您还没有 AWS 账户，请按照中所述创建一个[报名参加 AWS](aws-forecast-set-up-aws-account.md)。
+ Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）存储桶中的训练数据。有关更多信息，请参阅 [准备输入数据](getting-started.md#gs-upload-data-to-s3)。
+ 一个 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色，允许 Amazon Forecast 读取和写入您的 S3 存储桶。有关更多信息，请参阅 [为 Amazon Forecast（IAM 控制台）创建 IAM 角色](aws-forecast-iam-roles.md#aws-forecast-create-iam-role-with-console)。

请注意，本练习中有几个步骤需要几分钟到几小时才能完成。

## 步骤 1：导入训练数据
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要将时间序列数据导入 Amazon Forecast，请创建一个数据集组，为数据集组选择一个域，指定数据的详细信息，然后将 Amazon Forecast 指向数据的 S3 位置。本示例中使用的目标时间序列是[历史用电量数据](getting-started.md#gs-upload-data-to-s3)。

**注意**  
本练习假定您尚未创建任何数据集组。如果您之前创建了一个数据集组，您看到的内容与以下屏幕截图和说明将略有不同。

**导入时间序列数据进行预测**

1. 打开 Amazon Forecast 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/)。

1. 在 Amazon Forecast 主页中，选择**创建数据集组**。

1. 在 **Create dataset group (创建数据集组)** 页面上，对于 **Dataset group details (数据集组详细信息)**，提供以下信息：
   + **数据集组名称** – 输入您的数据集组的名称。
   + **预测域** – 从下拉菜单中，选择**自定义**。有关如何选择预测域的更多信息，请参阅[数据集域和类型](howitworks-domains-ds-types.md)。

   保持**标签**部分不变。您的屏幕应类似于以下内容：  
![\[Dataset group creation form with name field and forecasting domain dropdown.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step1-create-dsgroup.png)

1. 选择**下一步**。

1. 在 **Create target time series dataset (创建目标时间序列数据集)** 页面上，对于 **Dataset details (数据集详细信息)**，请提供以下信息：
   + **数据集名称** – 为您的数据集输入名称。
   + **数据的频率** – 保留默认值 **1**，并从下拉菜单中选择**小时**。此设置必须与输入时间序列数据一致。示例用电量数据中的时间间隔为一个小时。
   + **数据架构** - 选择**架构构建器**，然后从上到下拖动列组件以匹配时间序列数据顺序。

     1. 时间戳 - 使用 **yyyy-MM-dd HH:mm:ss** 的默认**时间戳格式**。

     1. target\$1value

     1. item\$1id

      对于用电量输入数据，这些列对应于时间戳、指定时间的用电量 (target\$1value) 以及为用电量付费的客户的 ID（字符串）。此处指定的列顺序和时间戳格式必须与输入的时间序列数据一致。

   **数据集详细信息**面板应类似于以下内容：  
![\[Dataset details form with name, frequency, and schema builder sections for data configuration.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step1-create-dataset.png)

1. 针对**数据集导入作业详细信息**，提供以下信息：
   + **数据集导入作业名称** – 为您的数据集输入名称。
   + **选择时区** - 保留默认选定的时区（**不要使用时区**）。
   + **数据位置** – 使用以下格式输入您的 .csv 文件在 Amazon S3 上的位置：

     **s3://<name of your S3 bucket>/<folder path>/<filename.csv>**
   + **IAM 角色** – 保留默认的**输入自定义 IAM 角色 ARN**。

     或者，您也可以让 Amazon Forecast 为您创建所需的 IAM 角色，方法为从下拉菜单中选择**创建新角色**，然后按照屏幕上的说明进行操作。
   + **自定义 IAM 角色 ARN** – 输入您在 [为 Amazon Forecast（IAM 控制台）创建 IAM 角色](aws-forecast-iam-roles.md#aws-forecast-create-iam-role-with-console) 中创建的 IAM 角色的 Amazon 资源名称（ARN）。

   **数据集导入详细信息**面板应类似于以下内容：  
![\[Dataset import details form with fields for name, time zone, data location, and IAM role.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step1-import-data.png)

1. 选择**启动**。如果您返回到 Amazon Forecast 主页，请选择**查看数据集组**。

1. 单击刚刚创建的数据集组的名称。此时会显示该数据集组的 **Dashboard (控制面板)** 页面。您的屏幕应类似于以下内容：  
![\[Dashboard overview showing steps: import data, train predictor, generate forecasts, explore insights.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step1-importing.png)

   在**目标时间序列数据**旁边，您将看到导入作业的状态。等待 Amazon Forecast 完成导入您的时间序列数据。此过程可能需要几分钟或更长时间。导入数据集后，状态将变为**活动**，控制面板顶部的横幅会通知您已成功导入数据。

   既然您的目标时间序列数据集已完成导入，您就可以创建预测器了。

## 步骤 2：创建预测器
<a name="gs-console-create-predictor"></a>

 接下来创建一个预测器，用于根据您的时间序列数据生成预测。Forecast 将算法的最佳组合应用于数据集中的每个时间序列 

 要使用 Forecast 控制台创建预测器，请指定预测器名称、预测频率并定义预测范围。有关可以配置的其他字段的更多信息，请参阅 [训练预测器](howitworks-predictor.md)。

**要创建预测器**

1. 您的目标时间序列数据集已完成导入后，您的数据集组的 **Dashboard (控制面板)** 应与下图类似：  
![\[Dashboard overview showing steps: import data, train predictor, generate forecasts, explore insights.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step2-start.png)

   在 **Train a predictor (训练预测器)** 下，选择 **Start (开始)**。将会显示 **Train predictor (训练预测器)** 页面。
**注意**  
在训练预测器之前，**目标时间序列数据**的 `Status` 必须为 `Active`，这表示导入成功完成。

1. 在**训练预测器**页面上，对于**预测器设置**，提供以下信息：
   + **预测器名称** – 为预测器输入名称。
   + **预测频率** – 保留默认值 **1**。从下拉菜单中，选择 **hour (小时)**。此设置必须与输入时间序列数据一致。示例用电量数据中的时间间隔为一个小时。
   + **预测范围**– 选择预测所涵盖的未来范围。此数字乘以您在`Step 1: Import the Training Data`中指定的数据输入频率 (`hourly`) 可确定对未来多久进行预测。在本练习中，将此数字设置为 `36` 以提供 36 小时的预测。
   +  **预测维度**和**预测分位数** - 保留这些字段的默认值。

   其余的**输入数据配置**和**标签**部分可选，因此请保留默认值。**预测器设置**部分应类似于以下内容：  
![\[Predictor settings interface showing name, forecast configuration, and quantile options.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step2-predictor-details.png)

1. 选择**创建**。此时会显示您的数据集组的 **Dashboard (控制面板)** 页面。您的屏幕应类似于以下内容：  
![\[Dashboard overview showing steps: import data, train predictor, generate forecasts, explore insights.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step2-predictor-dashboard.png)

1. 要查找预测器的状态，请选择**查看预测器**。

1. 在**预测器**页面上，在**训练状态**列中查找预测器的状态。您的屏幕应类似于以下内容：  
![\[Predictors page showing one predictor in progress with training status and other details.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step2-predictor-status.png)

   等待 Amazon Forecast 完成预测器训练。此过程可能需要几分钟或更长时间。预测器经过训练后，状态将变为**活动**，并显示一条横幅，通知您可以开始生成预测。

## 步骤 3：创建预测
<a name="gs-console-retrieve-forecast"></a>

在预测器处于活动状态后，您可以创建预测。预测是一组预测，目标数据集中的每个项目对应一个预测。要检索完整预测，您可以创建导出任务。

**获取并查看您的预测**

1. 在数据集组的**控制面板** 上，在**生成预测**下，选择 **开始**。此时将显示 **Create a forecast (创建预测)** 页面。
**注意**  
**预测器训练**的 `Status` 必须为 `Active`，才能生成预测。

1. 在 **Create a forecast (创建预测)** 页面上，对于 **Forecast details (预测详细信息)**，提供以下信息：
   + **预测名称** – 输入预测的名称。
   + **预测器** – 从下拉菜单中，选择您在 `Step 2: Train a Predictor` 中创建的预测器。

   **预测分位数**和**标签**字段可选，因此请保留默认值。您的屏幕应类似于以下内容：  
![\[Forecast details form with fields for name, predictor info, and optional forecast types.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step3-forecast-details.png)

   单击**开始**。

1. 此时会显示**预测**页面。您的屏幕应类似于以下内容：  
![\[Forecasts page interface showing a single forecast in progress with status and creation details.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step3-creating-forecast.png)

   **状态**列列出了您的预测状态。等待 Amazon Forecast 完成创建预测。此过程可能需要几分钟或更长时间。预测创建完成后，状态会变为**活动**。

   现在，您的预测已创建，您可以导出预测。

## 第 4 步：导出预测
<a name="gs-console-retrieve-forecast"></a>

在创建预测后，您可以导出完整的预测。

**导出完整预测**

1. 在数据集组页面上，单击您在 `Step 1: Import Training Data` 中创建的数据集组。

1. 单击屏幕左上角的 ![\[Three horizontal lines representing a menu or navigation icon.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/menuNavPane.png)， 打开导航窗格。在您的数据集组下，点击**预测**。

1. 选择您在`Step 3: Create a Forecast`中创建的预测旁的单选按钮。

1. 选择 **Create forecast export (创建预测导出)**。此时将显示 **Create forecast export (创建预测导出)** 页面。

1. 在 **Create forecast export (创建预测导出)** 页面上，对于 **Export details (导出详细信息)**，提供以下信息。
   + **导出名称** – 输入预测导出作业的名称。
   + **IAM 角色** – 保留默认的**输入自定义 IAM 角色 ARN**。

     或者，您也可以让 Amazon Forecast 为您创建所需的 IAM 角色，方法为从下拉菜单中选择**创建新角色**，然后按照屏幕上的说明进行操作。
   + **自定义 IAM 角色 ARN** – 输入您在 [为 Amazon Forecast（IAM 控制台）创建 IAM 角色](aws-forecast-iam-roles.md#aws-forecast-create-iam-role-with-console) 中创建的 IAM 角色的 Amazon 资源名称（ARN）。
   + **S3 预测导出位置** –使用以下格式输入您的 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）存储桶或该存储桶中文件夹的位置：

     **s3://<name of your S3 bucket>/<folder path>/**

   您的屏幕应类似于以下内容：  
![\[Form for creating a forecast export with fields for export details and AWS configurations.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/createForecastExport.png)

1. 单击**开始**。此时会显示**预测**页面。

1. 点击您在 `Step 3: Create a Forecast` 中创建的预测。找到**导出**部分。您的屏幕应类似于以下内容：  
![\[Exports section showing a single forecast export job in progress with location and creation date.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/forecast/latest/dg/images/gs-step4-exporting.png)

   您应该可以看到状态进度。等待 Amazon Forecast 完成导出预测。此过程可能需要几分钟或更长时间。当您的预测已导出时，状态会转换为 **Active (活动)**，并且您可以在 S3 存储桶中找到预测文件。