🎯 情报来源：Artificial Intelligence
亚马逊云科技推出SageMaker Canvas无代码解决方案，旨在简化时间序列预测的数据准备流程。该方案通过SageMaker Data Wrangler提供直观的数据处理界面，无需编程知识即可完成数据清洗、转换和建模，适用于销售预测、库存管理等商业场景。
核心要点：
- SageMaker Data Wrangler支持从本地、S3、Redshift等10+数据源导入数据，并提供自然语言交互的数据清洗功能（如“去除$符号”）
- 时间序列预测需满足特定格式要求：时间戳列、目标值列和商品ID列，支持分钟级至年粒度的预测区间
- 内置缺失值处理（向前填充/向后填充）和时序重采样功能，可自动生成数据流并验证
- 数据默认存储在加密的EFS中，长期存储推荐使用支持SSE加密和IAM细粒度权限的S3
- 建模阶段提供快速构建和标准构建选项，可预测未来价格等关键指标
📌 情报分析
技术价值：[高]
通过自然语言交互降低时序预测门槛，支持自动化数据清洗和格式校验，但核心仍基于传统统计方法而非创新算法。
商业价值：[极高]
覆盖消费电子等强需求场景，解决中小企业缺乏数据科学团队的痛点，可能加速AWS在预测分析市场的占有率提升。
趋势预测：
未来3-6个月或将看到更多行业定制模板（如零售促销预测），并与QuickSight等BI工具深度集成形成分析闭环。