Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Importieren Sie historische Daten für Prognosen in Connect Customer Connect Customer benötigt ausreichend historische Daten, um das Kontaktmuster zu verstehen und gute Prognosen erstellen zu können. Standardmäßig werden historische Kontaktdaten in Connect Customer für Prognosen verwendet. Sie können historische Daten aus externen Anwendungen importieren, damit Connect Customer sie für Prognosen verwenden kann. Wenn Sie Daten importieren, verwendet Connect Customer sowohl seine Daten als auch die importierten Daten für Prognosen. *Die importierten Daten haben jedoch Vorrang vor den Connect Customer-Daten. * ## Wann sollten Daten importiert werden Wir empfehlen, historische Daten aus externen Anwendungen in folgenden Anwendungsfällen zu importieren: + **Unzureichende historische Daten in Connect Customer**. Wenn Sie weniger als ein Jahr an historischen Daten in Connect Customer haben, empfehlen wir Ihnen dringend, historische Daten aus Ihrem vorherigen System zu extrahieren und die Daten auf Connect Customer hochzuladen. Es ist in Ordnung, die Daten zwischen Ihren Connect-Kundendaten und den hochgeladenen historischen Daten aufzuteilen. Wenn Sie beispielsweise Prognosen am 1. Januar 2022 erstellen möchten und Sie in Connect Customer über neun Monate an historischen Daten verfügen (vom 1. April bis 31. Dezember 2021), empfehlen wir, Daten aus drei weiteren Monaten (vom 1. Januar bis 31. März 2022) zu importieren, um einen * fortlaufenden historischen Datensatz für ein * Jahr zur Verfügung zu stellen. + **Falsche historische Daten in Connect Customer**. Wenn das historische Kontaktmuster falsch ist (z. B. ist das Kontaktvolumen am Tag eines ausgedehnten Stromausfalls im Contact Center ungewöhnlich gering), können Sie Daten importieren, die repräsentativer sind, um historische Daten zu überschreiben und die Anomalie zu korrigieren. Wenn Sie mehr als ein Jahr an historischen Daten in Connect Customer haben, können Sie den Datenimport überspringen und mit der [ Erstellung von Prognosen beginnen](create-forecasts.md). ## Wissenswertes + Die Datendatei muss eine CSV-Datei sein und das erforderliche Format aufweisen. Wenn das Dateiformat und die Daten nicht den Anforderungen entsprechen, funktioniert der Upload nicht. Wir empfehlen, die auf der Connect Customer Admin-Website bereitgestellte Vorlage herunterzuladen und zu verwenden (siehe Schritt 4 unter[So importiert man historische Daten](#how-import-data-for-forecasting)), um Ihnen bei der Vorbereitung der historischen Daten zu helfen. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine CSV-Vorlage. In der ersten Zeile befinden sich Überschriften für `QueueName` `QueueId``ChannelType`,, usw. ![Die CSV-Vorlage für Verlaufsdaten, Überschriften in der ersten Zeile, keine anderen Daten in der Datei](https://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/wfm-forecasting-import-template.png) Im Folgenden sind die Anforderungen für importierte Daten aufgeführt: + `QueueName`: Geben Sie den Namen der Connect Customer-Warteschlange ein. + `QueueId`: Geben Sie die Connect-Customer-Warteschlangen-ID ein. Um die Warteschlangen-ID auf der Connect Customer Admin-Website zu finden, gehen Sie in der linken Navigationsleiste zu ** Routing**, ** Warteschlangen**, wählen Sie die Warteschlange aus und wählen Sie Zusätzliche Warteschlangeninformationen ** ** anzeigen aus. Die Warteschlangen-ID ist die letzte Zahl nach `/queue/`. + `ChannelType`: Geben Sie`VOICE`, `CHAT``TASK`, oder `EMAIL` ein. Sie müssen den Kanaltyp groß schreiben. + `TimeStamp`: Geben Sie den Zeitstempel im ISO8601-Format ein. Für `Daily`-Intervalldaten muss der Zeitwert Mitternacht in der [ausgewählten Zeitzone](set-forecast-timezone.md) liegen. + `IntervalDuration`: Geben Sie je nach Prognose und Zeitplanintervall `15mins` oder `30mins` für eine kurzfristige Prognose ein. Geben Sie `daily` für langfristige Prognosen ein. + `IncomingContactVolume`: Geben Sie die Anzahl der eingehenden, Weiterleitungs- und Rückrufkontakte als Ganzzahl ein. + `AverageHandleTime`: Geben Sie als Typ die durchschnittliche Bearbeitungszeit (in Sekunden) ein double/decimal. + `ContactsHandled`: Geben Sie die Anzahl der eingehenden, weitergeleiteten und rückrufenden Kontakte als Ganzzahl ein. + Sie können mehrere Dateien importieren. Sie müssen nicht alle Daten in einer großen Datei konsolidieren. Sie können Daten je nach Wunsch nach Jahr, Warteschlange, Intervalldauer und mehr unterteilen. Wenn doppelte Daten in mehreren Dateien gefunden werden, werden die zuletzt hochgeladenen Datensätze verwendet. Beispiel: 1. Sie haben die ursprünglichen historischen Daten (von Connect Customer) von 7/1 bis 8/1. 1. Sie haben eine neue historische Datendatei X 7/10 zum Überschreiben hochgeladen 8/1. 1. Sie haben eine weitere neue historische Datei Y 7/15 zum Überschreiben hochgeladen 8/1. 1. Und jetzt lautet die historische Datenbasislinie: 7/1 7/9 Vom Original 7/10 , 7/14 von Datei X 7/15 , 8/1 von Datei Y. + *Sie müssen historische Daten für kurzfristige und langfristige Prognosen separat hochladen.* + Daten, die in Intervallen von 15 oder 30 Minuten aggregiert wurden, werden für kurzfristige Prognosen verwendet. + Für langfristige Prognosen werden täglich aggregierte Daten verwendet. Wenn Sie beispielsweise Daten nur in Intervallen von 15 oder 30 Minuten hochladen, können Sie keine langfristigen Prognosen erstellen. + Die folgenden Sonderzeichen sind in der CSV-Datei zulässig: -, \_, ., (, und ). Leerzeichen sind erlaubt. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel dafür, wie die Daten in einer CSV-Datei aussehen, die mit Excel geöffnet wurde. ![Beispieldaten in einer CSV-Datei, die in Excel geöffnet wurden.](https://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/wfm-forecasting-import-table.png) ## So importiert man historische Daten 1. Melden Sie sich auf der Connect Customer Admin-Website mit einem Konto an, das über Sicherheitsprofilberechtigungen für ** Analytics**, ** Forecasting — Edit verfügt. ** Weitere Informationen finden Sie unter [Zuweisen von Berechtigungen](required-optimization-permissions.md). 1. Wählen Sie im Navigationsmenü Connect Customer die Optionen ** Analytik und Optimierung ****, ** Prognose und anschließend den Tab Daten ** ** importieren aus. 1. Wählen Sie **Daten hochladen** aus. 1. Wählen Sie im Dialogfeld **Verlaufsdaten hochladen** die Option **CSV-Vorlage für Verlaufsdaten herunterladen** aus. 1. Fügen Sie der CSV-Datei Verlaufsdaten hinzu und wählen Sie dann **Datei hochladen** aus, um sie hochzuladen. Wählen Sie **Anwenden** aus. 1. Wenn der Upload fehlschlägt, wählen Sie **Download-Details** aus, um die Fehlerprotokollmeldung mit weiteren Informationen anzuzeigen. Die folgende Abbildung der **Prognose-Seite** zeigt die Position des Links mit den **Download-Details** neben der Statusmeldung **Fehlgeschlagen**. ![Die Prognoseseite, die Statusspalte, der Status Fehlgeschlagen und der Link mit den Download-Details.](https://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/wfm-forecasting-import-historical-data-error.png) Das folgende Image zeigt die Download-Detailsdatei, die mit Notepad geöffnet wurde. Es zeigt an, dass sich der Fehler in Zeile 2 befindet, das QueueId ist nicht gültig. ![Die Download-Detaildatei wurde in Notepad geöffnet.](https://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/wfm-forecasting-import-historical-data-error-message.png) 1. Wenn die Prognose erfolgreich hochgeladen wurde, lautet ihr **Status** = **Vollständig** und das **Datum des Hochladens** = heute. ## Löschen von importierten historischen Daten Sie können zuvor importierte historische Daten in Connect Customer löschen. **Anmerkung** Das Löschen von Verlaufsdaten oder deren Hinzufügen Daten löst eine sofortige Änderung der zugehörigen Prognosen aus, da diese Aktion die Basis der Verlaufsdaten ändert, für die das Modell trainiert wurde. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine Warnmeldung zu den Folgen des Entfernens von Daten. ![Eine Warnmeldung, dass das Entfernen von Daten eine sofortige Änderung der zugehörigen Prognosen auslöst.](https://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/wfm-forecasting-delete-imported-data.png) Nachdem die importierten historischen Daten gelöscht wurden, werden die zuletzt hochgeladenen Daten für die Baseline verwendet. Nehmen Sie das vorherige Beispiel: + Sie haben die ursprünglichen historischen Daten (von Connect Customer) von 7/1 bis 8/1. + Sie haben eine neue historische Datendatei X 7/10 zum Überschreiben hochgeladen 8/1. + Sie haben eine weitere neue historische Datei Y 7/15 zum Überschreiben hochgeladen 8/1. + Und jetzt lautet die historische Datenbasislinie: 7/1 7/9 Vom Original 7/10 , 7/14 von Datei X 7/15 , 8/1 von Datei Y. + If: 1. Sie haben die Datei Y gelöscht, die Basislinie lautet: 7/1 7/9 von der Originaldatei 7/10 zur 8/1 von X. 1. Sie haben Datei X gelöscht, die Basislinie lautet: 7/14 von Original 7/1 zu, 7/15 zu 8/1 ist von Y.