대상 시계열 데이터-셋 생성¶
총 3단계로 안내되는 데이터-셋 그룹 작성의 과정에서 두 번재에 해당됩니다.
여기에서 가장 중요한 부분은 데이터 스키마(Data schema)를 확정하는 것인데,
기본값은 아래와 같습니다.
{
"Attributes": [
{
"AttributeName": "item_id",
"AttributeType": "string"
},
{
"AttributeName": "timestamp",
"AttributeType": "timestamp"
},
{
"AttributeName": "target_value",
"AttributeType": "float"
}
]
}
지난 단계에서 다운로드 받았던 'electricityusagedata.csv'을 봅시다, 'more' 명령으로 윗쪽부터 훑어보면 다음의 구조로 되어 있음을 알 수 있습니다.
2014-01-01 01:00:00,2.53807106598985,client_0
2014-01-01 01:00:00,23.648648648648624,client_1
2014-01-01 01:00:00,0.0,client_2
2014-01-01 01:00:00,144.81707317073176,client_3
2014-01-01 01:00:00,75.0,client_4
2014-01-01 01:00:00,266.3690476190475,client_5
2014-01-01 01:00:00,6.359525155455055,client_6
2014-01-01 01:00:00,246.63299663299676,client_7
2014-01-01 01:00:00,50.69930069930072,client_8
위에 살펴 봤던 데이터 스키마와 배열이 다르다는 것을 알 수 있습니다. 기본값은 'item_id', 'timestamp', 'target_value' 순이지만 우리가 준비한 데이터는 'timestamp', 'target_value', 'item_id' 순이다. 훈련 데이터를 변경하든지 데이터 스키마를 변경하면 됩니다. 여기서는 데이터 스키마를 변경합니다. 같은 효과를 노릴 수 있다면, 적은 노력이 필요한 것을 선택하는 것이 현명하다고 봅니다.
타임 스탬프 형식
Amazon Forecast에서 지원하는 타임 스탬프 형식은, ISO 8601포멧(에 가까운)
yyyy-MM-dd HH:mm:ss 뿐입니다. 1992년 1월 27일 11시 39분 4초를 표현하고자 한다면
1992-01-27 11:39:04 가 되어야 합니다.
만약 자신이 준비한 훈련 데이터의 타임 스탬프 형식이 다르다면,
데이터 스키마가 아는, 훈련 데이터를 변경해야 합니다.
공식 개발자 안내서에는 Forecast 데이터 세트 지침이라는 타임 스탬프 이외에도 다양한
훈련 데이터를 다루는 안내를 하고 있습니다, 참조합시다.
{
"Attributes": [
{
"AttributeName": "timestamp",
"AttributeType": "timestamp"
},
{
"AttributeName": "target_value",
"AttributeType": "float"
},
{
"AttributeName": "item_id",
"AttributeType": "string"
}
]
}
그리고, Frequency of your data의 Your data entries have a time interval of는 '1 hour'로 맞춥니다. 앞서 언급했지만, 우리가 준비한 훈련 데이터가 그렇게 만들어져 있습니다.
time interval(수집 데이터 시간 간격)은 분 minute(s), 시간 hour, 일 day, 주 week, 월 month, 년 year가 있다. 분 단위만 복수형 's'를 가질 수 있다는 식의 표기를 해 두었다. 눈치챘겠지만, 분 단위만 세분화 되어 1, 5, 10, 15, 30분 간격을 지원합니다. 나머지 시간 단위는 모두 '1'만 지원합니다.
곰곰히 생각해 보면, 합리적임을 알 수 있습니다.