Amazon Forecast tidak lagi tersedia untuk pelanggan baru. Pelanggan Amazon Forecast yang ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. [Pelajari lebih lanjut”](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Menggunakan Kumpulan Data Deret Waktu Terkait
<a name="related-time-series-datasets"></a>

Kumpulan data deret waktu terkait mencakup data deret waktu yang tidak disertakan dalam kumpulan data deret waktu target dan dapat meningkatkan akurasi prediktor Anda.

Misalnya, dalam domain peramalan permintaan, kumpulan data deret waktu target akan berisi `timestamp` dan `item_id` dimensi, sedangkan kumpulan data deret waktu terkait pelengkap juga mencakup fitur tambahan berikut:,, dan. `item price` `promotion` `weather`

Kumpulan data deret waktu terkait dapat berisi hingga 10 dimensi perkiraan (yang sama dalam kumpulan data deret waktu target Anda) dan hingga 13 fitur deret waktu terkait.

**Notebook Python**  
Untuk step-by-step panduan tentang penggunaan kumpulan data deret waktu terkait, lihat [Memasukkan](https://github.com/aws-samples/amazon-forecast-samples/blob/master/notebooks/advanced/Incorporating_Related_Time_Series_dataset_to_your_Predictor/Incorporating_Related_Time_Series_dataset_to_your_Predictor.ipynb) Deret Waktu Terkait.

**Topics**
+ [Seri Waktu Terkait Sejarah dan Berwawasan ke Depan](#related-time-series-historical-futurelooking)
+ [Validasi Set Data Deret Waktu Terkait](#related-time-series-dataset-validation)
+ [Contoh: File Seri Waktu Terkait Berwawasan ke Depan](#related-time-series-example)
+ [Contoh: Peramalan Granularitas](#related-time-series-granularity)
+ [Prediktor Warisan dan Deret Waktu Terkait](#related-time-series-legacy)

## Seri Waktu Terkait Sejarah dan Berwawasan ke Depan
<a name="related-time-series-historical-futurelooking"></a>

**catatan**  
 Deret waktu terkait yang berisi nilai apa pun dalam cakrawala perkiraan diperlakukan sebagai deret waktu berwawasan ke depan. 

 Deret waktu terkait datang dalam dua bentuk: 
+  **Deret waktu historis**: deret waktu *tanpa* titik data dalam cakrawala perkiraan. 
+  Deret waktu **berwawasan ke depan: deret waktu** *dengan* titik data dalam cakrawala perkiraan. 

Deret waktu terkait historis berisi titik data hingga cakrawala perkiraan, dan tidak mengandung titik data apa pun dalam cakrawala perkiraan. Deret waktu terkait berwawasan ke depan berisi titik data hingga *dan* di dalam cakrawala perkiraan. 

![\[Time series graph showing target, forward-looking, and historical related data with forecast window.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/short-long-rts.png)


## Validasi Set Data Deret Waktu Terkait
<a name="related-time-series-dataset-validation"></a>

Kumpulan data deret waktu terkait memiliki batasan berikut:
+ Itu tidak dapat menyertakan nilai target dari deret waktu target.
+ Ini harus mencakup `item_id` dan `timestamp` dimensi, dan setidaknya satu fitur terkait (seperti`price`).
+ Data fitur deret waktu terkait harus dari `float` tipe `int` atau tipe data.
+ Untuk menggunakan seluruh deret waktu target, semua item dari kumpulan data deret waktu target juga harus disertakan dalam kumpulan data deret waktu terkait. Jika deret waktu terkait hanya berisi subset item dari deret waktu target, maka pembuatan model dan pembuatan perkiraan akan terbatas pada subset item tertentu.

   Misalnya, jika deret waktu target berisi 1000 item dan kumpulan data deret waktu terkait hanya berisi 100 item, maka model dan prakiraan hanya akan didasarkan pada 100 item tersebut. 
+ Frekuensi di mana data direkam dalam kumpulan data deret waktu terkait harus sesuai dengan interval di mana Anda ingin menghasilkan prakiraan (*perincian* peramalan).

  Misalnya, jika Anda ingin menghasilkan prakiraan pada perincian mingguan, frekuensi di mana data direkam dalam deret waktu terkait juga harus mingguan, bahkan jika frekuensi di mana data direkam dalam deret waktu target adalah harian.
+ Data untuk setiap item dalam kumpulan data deret waktu terkait harus dimulai pada atau sebelum awal `timestamp` yang sesuai `item_id` dalam kumpulan data deret waktu target.

  Misalnya, jika data deret waktu target `socks` dimulai pada 2019-01-01 dan data deret waktu target untuk `shoes` dimulai pada 2019-02-01, data deret waktu terkait untuk harus dimulai pada atau sebelum 2019-01-01 dan data untuk `socks` harus dimulai pada atau sebelum 2019-02-01. `shoes`
+ *Untuk kumpulan data deret waktu terkait berwawasan ke depan, stempel waktu terakhir untuk setiap item harus berada pada stempel waktu terakhir di jendela perkiraan yang ditentukan pengguna (disebut cakrawala perkiraan).*

  *Dalam contoh file deret waktu terkait di bawah ini, `timestamp` data untuk kaus kaki dan sepatu harus berakhir pada atau setelah 2019-07-01 (stempel waktu terakhir yang direkam) ditambah cakrawala perkiraan.* Jika frekuensi data dalam deret waktu target adalah harian dan cakrawala perkiraan adalah 10 hari, titik data harian harus disediakan dalam file deret waktu terkait berwawasan ke depan hingga 2019-07-11.
+ Untuk kumpulan data deret waktu terkait historis, stempel waktu terakhir untuk setiap item harus cocok dengan stempel waktu terakhir dalam deret waktu target.

  Dalam contoh file deret waktu terkait di bawah ini, `timestamp` data untuk kaus kaki dan sepatu harus berakhir pada 2019-07-01 (stempel waktu terakhir yang direkam).
+ Dimensi Forecast yang disediakan dalam kumpulan data deret waktu terkait harus sama dengan atau sebagian dari dimensi yang ditentukan dalam kumpulan data deret waktu target.
+  Deret waktu terkait tidak dapat memiliki nilai yang hilang. Untuk informasi tentang nilai yang hilang dalam kumpulan data deret waktu terkait, lihat [Menangani Nilai yang Hilang](howitworks-missing-values.md). 

## Contoh: File Seri Waktu Terkait Berwawasan ke Depan
<a name="related-time-series-example"></a>

Tabel berikut menunjukkan file dataset deret waktu terkait yang dikonfigurasi dengan benar. Untuk contoh ini, asumsikan yang berikut:
+ Titik data terakhir dicatat dalam dataset deret waktu target pada 2019-07-01.
+  Cakrawala prakiraan adalah 10 hari. 
+ Perincian prakiraan adalah harian ()`D`. 

Baris `…` "" menunjukkan semua titik data di antara baris sebelumnya dan berikutnya.


| `timestamp` | `item_id` | `store` | `price` | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 2019-01-01 | kaus kaki | NYC | 10 | 
| 2019-01-02 | kaus kaki | NYC | 10 | 
| 2019-01-03 | kaus kaki | NYC | 15 | 
| ... | 
| 2019-06-01 | kaus kaki | NYC | 10 | 
| ... | 
| 2019-07-01 | kaus kaki | NYC | 10 | 
| ... | 
| 2019-07-11 | kaus kaki | NYC | 20 | 
| 2019-01-05 | kaus kaki | SFO | 45 | 
| ... | 
| 2019-06-05 | kaus kaki | SFO | 10 | 
| ... | 
| 2019-07-01 | kaus kaki | SFO | 10 | 
| ... | 
| 2019-07-11 | kaus kaki | SFO | 30 | 
| 2019-02-01 | sepatu | ORD | 50 | 
| ... | 
| 2019-07-01 | sepatu | ORD | 75 | 
| ... | 
| 2019-07-11 | sepatu | ORD | 60 | 

## Contoh: Peramalan Granularitas
<a name="related-time-series-granularity"></a>

Tabel berikut menunjukkan frekuensi perekaman data yang kompatibel untuk deret waktu target dan deret waktu terkait untuk diramalkan pada perincian mingguan. Karena data dalam kumpulan data deret waktu terkait tidak dapat digabungkan, Forecast hanya menerima frekuensi data deret waktu terkait yang sama dengan perincian peramalan yang dipilih.


| Frekuensi Data Masukan Target | Frekuensi Deret Waktu Terkait | Peramalan Granularitas | Didukung oleh Forecast? | 
| --- | --- | --- | --- | 
| Harian | Mingguan | Mingguan | Ya | 
| Mingguan | Mingguan | Mingguan | Ya | 
| N/A | Mingguan | Mingguan | Ya | 
| Harian | Harian | Mingguan | Tidak | 

## Prediktor Warisan dan Deret Waktu Terkait
<a name="related-time-series-legacy"></a>

**catatan**  
Untuk memutakhirkan prediktor yang ada ke AutoPredictor, lihat [Upgrade ke AutoPredictor](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor)

[[Saat menggunakan prediktor lama, Anda dapat menggunakan kumpulan data deret waktu terkait saat melatih prediktor dengan algoritma [CNN-QR](aws-forecast-algo-cnnqr.md), DeepAR\$1, dan Prophet.](aws-forecast-recipe-prophet.md)](aws-forecast-recipe-deeparplus.md) [NPTS](aws-forecast-recipe-npts.md), [ARIMA](aws-forecast-recipe-arima.md), dan [ETS](aws-forecast-recipe-ets.md) tidak menerima data deret waktu terkait.

Tabel berikut menunjukkan jenis deret waktu terkait yang diterima oleh setiap algoritma Amazon Forecast. 


|  | CNN-QR | DeepAR\$1 | Nabi | NPTS | ARIMA | ETS | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
|  Deret waktu terkait sejarah  | ![\[Yes\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-yes.png)  | ![\[No\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-no.png)  | ![\[No\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-no.png)  | ![\[No\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-no.png)  | ![\[No\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-no.png)  | ![\[No\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-no.png)  | 
|  Deret waktu terkait berwawasan ke depan  | ![\[Yes\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-yes.png)  | ![\[Yes\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-yes.png)  | ![\[Yes\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-yes.png)  | ![\[No\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-no.png)  | ![\[No\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-no.png)  | ![\[No\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/icon-no.png)  | 

 Saat menggunakan AutoML, Anda dapat memberikan data deret waktu terkait historis dan berwawasan ke depan, dan Forecast hanya akan menggunakan deret waktu tersebut jika berlaku. 

 Jika Anda memberikan data deret waktu terkait *berwawasan ke depan*, Forecast akan menggunakan data terkait dengan CNN-QR, DeepAR\$1, dan Prophet, dan tidak akan menggunakan data terkait dengan NPTS, ARIMA, dan ETS. Jika diberikan data deret waktu terkait *historis*, Forecast akan menggunakan data terkait dengan CNN-QR, dan tidak akan menggunakan data terkait dengan DeepAR\$1, Prophet, NPTS, ARIMA, dan ETS.