Amazon Forecast 是一项完全托管的服务，使用机器学习来提供高度准确的预测。
如今，各公司都在尝试使用各种工具（从简单的电子表格到复杂的财务规划软件）来准确预测未来的业务成果，如产品需求、资源需求或财务绩效。这些工具通过查看历史系列数据（称为时间序列数据）来构建预测。例如，此类工具会查看之前的雨衣销售数据，并根据“未来由过去决定”这一基本假设，尝试预测雨衣的未来销售。这种方法很难为具有不规则趋势的大型数据集生成准确的预测结果。此外，它也无法轻松地将随时间变化的数据系列（例如价格、折扣、网络流量和员工数量）与相关的独立变量（如产品功能和商店位置）结合起来。
Amazon Forecast 以 Amazon.com 使用的相同技术为基础，利用机器学习将时间序列数据与其他变量相结合，以获得预测结果。使用 Amazon Forecast 无需具备任何机器学习经验。您只需要提供历史数据，以及您认为可能会影响预测结果的任何其他数据。例如，对衬衫的特定颜色的需求可能会随着季节和商店位置而变化。这种复杂的关系很难单独确定，但机器学习能够很好地进行识别。在您提供数据后，Amazon Forecast 会自动检查这些数据，识别有意义的内容，并生成一个预测模型，该预测模型的预测准确度要比单独查看时间序列数据高出 50%。
Amazon Forecast 是一项完全托管的服务，因此无需预置服务器，也无需构建、培训或部署机器学习模型。您只需按实际使用量付费，没有最低费用，也无需预付费用。
优势
机器学习预测准确度提高 50%
Amazon Forecast 可使用机器学习自动发现时间序列数据以及其他变量（如产品功能和商店位置等）之间是如何相互影响的，从而将预测准确度提升高达 50％。您可以更好地了解这些复杂关系对需求有什么最终影响，而不是仅考虑单独时间序列数据的影响。Amazon Forecast 构建的模型对您的数据而言具有唯一性，这意味着预测是根据您的业务量身定制的。借助 Amazon Forecast，您可以轻松地在新数据可用时更新模型，以确保模型能够持续提供准确结果。
将预测时间从几个月缩短到几小时
借助 Amazon Forecast，您可以在短短几个小时内达到过去几个月的工程预测准确度。您可以将时间序列数据和关联数据从 Amazon S3 数据库导入 Amazon Forecast。然后，Amazon Forecast 将自动加载您的数据、对其进行检查，并确定预测所需的关键属性。随后，Amazon Forecast 会对您的自定义模型进行培训和优化，并将其托管在高度可用的环境中，以用于生成业务预测结果。通过自动处理构建、培训、调整和部署预测模型所需的复杂机器学习，Amazon Forecast 使您能够快速创建准确的预测。
创建几乎任何时间序列预测
开展业务需要多种类型的时间序列预测，从现金流到产品需求再到资源规划，全都需要。借助 Amazon Forecast，您可以为几乎所有行业和使用案例构建预测，包括零售、物流、财务、广告业绩等等。使用机器学习，Amazon Forecast 可以处理任何历史时间序列数据，并使用大型内置算法库自动确定最适合您的独特预测类型。
保护业务数据，让您高枕无忧
您与 Amazon Forecast 的每次交互都将受到加密保护。Amazon Forecast 处理的任何内容都将通过 Amazon Key Management Service 使用客户密钥加密，而且是在您当前使用该服务的 AWS 区域中进行静态加密。管理员还可以通过 AWS Identity and Access Management (IAM) 权限策略来控制对 Amazon Forecast 的访问，确保敏感信息的安全性和机密性。
工作原理
使用案例
产品需求规划
您可以使用 Amazon Forecast 来预测不同商店位置的相应库存水平。您可以将历史销量、定价、商店促销、商店位置和目录数据等预测信息以 CSV（逗号分隔值）格式从零售管理系统上传到 Amazon S3 存储。然后将这些信息与网站流量日志、天气和运输计划等相关数据相结合。Amazon Forecast 将使用这些信息生成一个模型，该模型可以准确预测每个商店的产品的客户需求。然后，您可以使用 CSV 格式批量导出预测，并将其导回您的零售管理系统，以便确定每个商店要购买和分配的库存量。
财务规划
准确的财务预测（如销售收入预测）是每个企业成功的基础。Amazon Forecast 可以跨多个时间段和货币单位预测关键财务指标，例如收入、费用和现金流量。首先，您需要将历史财务时间序列数据上传到 Amazon S3 存储，然后将其导入 Amazon Forecast。生成模型后，Amazon Forecast 将为您提供预期的预测准确度，以便您可以确定在生产环境中使用该模型之前是否还需要更多数据。该服务还可以使用 Amazon Forecast 控制台中的图表使预测结果可视化，帮助您做出明智的决策。
资源规划
对可用资源（例如人员配置水平、广告库存和生产原材料）进行规划以使其保持在适当水平，这对于最大限度地增加收入和控制成本而言非常重要。例如，广播公司希望优化区域广告资源。它可以将不同节目类别和地理区域的历史收视率数据、内容元数据和区域人口统计数据导入Amazon Forecast。然后，Amazon Forecast 将分析这些数据并提供准确的本地预测。鉴于娱乐节目经常变化，安排对模型进行重新训练可以确保模型随着本地偏好而发展。
“我们一直在使用 Amazon Forecast 来预测 50000 多种不同产品的需求，使用 Amazon Forecast 最先进的、随时可用的深度学习算法。Amazon Forecast 负责处理所有繁重工作，包括设置管道、安排重新培训和重新生成预测等，这让我们可以非常轻松地试验数百种模型。”
– Fernando Croceri，Mercado Libre分析主管
“CJ Logistics 已经将 Amazon Forecast 应用于包裹数量预测流程，以优化我们为满足需求而提供的人力资源、运输和仓库空间。有了 Amazon Forecast，我们可以利用复杂的机器学习预测技术，无需构建我们自己的系统。展望未来，我们有一个明确的愿景，就是通过使用 Amazon Forecast 来提高我们的运营效率。”
– YoungSoo Kim，CJ Logistics TES 战略部副总裁
