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。

# RETAIL 網域
<a name="retail-domain"></a>

RETAIL 網域支援以下資料集類型。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-retail-domain)
+ [相關時間序列資料集類型](#related-time-series-type-retail-domain)
+ [項目中繼資料集類型](#item-metadata-type-retail-domain)

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

目標時間序列是零售組織所銷售每個項目或產品的歷史時間序列資料。下列是必要欄位：
+ `item_id ` （字串） – 您要預測需求之項目或產品的唯一識別符。
+ `timestamp` (時間戳記)
+ `demand` （浮點數） – 時間戳記時該項目的銷售量。這也是 Amazon Forecast 產生預測的*目標*欄位。

下列是選用維度，可用來變更預測精細程度：
+ `location` （字串） – 販售項目的存放區位置。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-retail-domain"></a>

您可以提供 Amazon Forecast 相關時間序列資料集，例如價格或項目在特定日期收到的網頁點擊次數。您提供的資訊越多，預測就越準確。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） – 時間戳記時項目的價格。
+ `promotion_applied` （整數；1=true，0=false) – 指定該項目在時間戳記時是否有行銷促銷的旗標。

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-retail-domain"></a>

此資料集提供 Amazon Forecast 有關要預測其需求之項目的中繼資料 (屬性) 相關資訊。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` (string)
+ `brand` (string)
+ `color` (string)
+ `genre` (string)

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。