

 Amazon Forecast 不再提供給新客戶。Amazon Forecast 的現有客戶可以繼續正常使用服務。[進一步了解」](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# INVENTORY\$1PLANNING 網域
<a name="inv-planning-domain"></a>

將 INVENTORY\$1PLANNING 網域用於預測原料需求並確定要庫存之特定項目的庫存量。它支援下列資料集類型。對於每個資料集類型，我們列出必要和選用的欄位。如需如何將欄位對應到訓練資料中欄位的詳細資訊，請參閱[資料集網域和資料集類型](howitworks-datasets-groups.md#howitworks-dataset-domainstypes)。

**Topics**
+ [目標時間序列資料集類型](#target-time-series-type-inv-planning-domain)
+ [相關時間序列資料集類型](#related-time-series-type-related-time-series-domain)
+ [項目中繼資料集類型](#item-metadata-type-related-time-series-domain)

## 目標時間序列資料集類型
<a name="target-time-series-type-inv-planning-domain"></a>

下列是必要欄位：
+ `item_id` (string)
+ `timestamp` (時間戳記)
+ `demand` （浮點數） – 這是 Amazon Forecast 產生預測`target`的欄位。

下列是選用維度，可用來變更預測精細程度：
+ `location` （字串） – 存放項目的分發中心位置。這應該只在您有多個商店/地點時使用。

最理想的狀況，是僅應包含這些必要欄位和選用維度。其他額外的時間序列資訊應該包含在相關時間序列資料集中。

## 相關時間序列資料集類型
<a name="related-time-series-type-related-time-series-domain"></a>

下列是必要欄位：
+ `item_id` (string)
+ `timestamp` (時間戳記)

下列是選用欄位，可能有助於改善預測結果：
+ `price` （浮點數） – 項目的價格 

除了必要欄位和建議選用欄位，您的訓練資料也可以包含其他欄位。若要在資料集中包含其他欄位，請在建立資料集時以結構描述提供欄位。

## 項目中繼資料集類型
<a name="item-metadata-type-related-time-series-domain"></a>

下列是必要欄位：
+ `item_id` (string)

下列是選用欄位，可能有助於改善預測結果：
+ `category` （字串） – 項目的類別。
+ `brand` （字串） – 項目的品牌。
+ `lead_time` （字串） – 製造項目的前置時間，以天為單位。
+ `order_cycle` （字串） – 訂單週期會在工作開始時開始，並在項目準備好交付時結束。
+ `safety_stock` （字串） – 該項目的庫存量下限。

除了必要欄位和建議選用欄位，您的訓練資料也可以包含其他欄位。若要在資料集中包含其他欄位，請在建立資料集時以結構描述提供欄位。