Ottieni insight sui dati da un modello di analisi di contributo utilizzando una metrica di rapporto riassumibile

In questo tutorial utilizzi un modello di analisi del contributo per analizzare il contributo del rapporto tra costo del venduto e vendite nel set di dati sulle vendite di alcolici in Iowa. Questo tutorial ti guida nell'esecuzione delle seguenti attività:

• Crea una tabella di input basata sui dati pubblici sugli alcolici dell'Iowa.
• Crea un modello di analisi di contributo che utilizza una metrica di rapporto riassumibile. Questo tipo di modello riassume i valori di due colonne numeriche e determina le differenze di rapporto tra il set di dati di controllo e di test per ogni segmento di dati.
• Ottieni gli approfondimenti sulle metriche dal modello utilizzando la funzione ML.GET_INSIGHTS.

Prima di iniziare questo tutorial, devi acquisire familiarità con il caso d'uso dell'analisi del contributo.

Autorizzazioni obbligatorie

• Per creare il set di dati, devi disporre dell'autorizzazione Identity and Access Management (IAM) bigquery.datasets.create.

• Per creare il modello, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.models.create
  • bigquery.models.getData
  • bigquery.models.updateData

• Per eseguire l'inferenza, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

  • bigquery.models.getData
  • bigquery.jobs.create

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il calcolatore prezzi.

I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero avere diritto a una prova senza costi.

Per ulteriori informazioni sui prezzi di BigQuery, consulta la sezione Prezzi di BigQuery nella documentazione di BigQuery.

Prima di iniziare

1. Nella console Google Cloud , nella pagina di selezione del progetto, seleziona o crea un progetto Google Cloud .

   Ruoli richiesti per selezionare o creare un progetto

   • Seleziona un progetto: la selezione di un progetto non richiede un ruolo IAM specifico. Puoi selezionare qualsiasi progetto per il quale ti è stato concesso un ruolo.
   • Crea un progetto: per creare un progetto, devi disporre del ruolo Autore progetto (roles/resourcemanager.projectCreator), che contiene l'autorizzazione resourcemanager.projects.create. Scopri come concedere i ruoli.
   Nota: se non prevedi di conservare le risorse che crei in questa procedura, crea un progetto invece di selezionarne uno già esistente. Una volta completata questa procedura, puoi eliminare il progetto e tutte le relative risorse.

   Vai al selettore di progetti

2. Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud .

3. Abilita l'API BigQuery.

   Ruoli richiesti per abilitare le API

   Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.

   Abilitare l'API

Crea un set di dati

Crea un set di dati BigQuery per archiviare il tuo modello ML.

Console

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

   Vai alla pagina BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del progetto.

3. Fai clic su Visualizza azioni > Crea set di dati.

4. Nella pagina Crea set di dati, segui questi passaggi:

   • In ID set di dati, inserisci bqml_tutorial.

   • Per Tipo di località, seleziona Più regioni, quindi seleziona Stati Uniti.

   • Lascia invariate le restanti impostazioni predefinite e fai clic su Crea set di dati.

bq

Per creare un nuovo set di dati, utilizza il comando bq mk --dataset.

1. Crea un set di dati denominato bqml_tutorial con la località dei dati impostata su US.

   bq mk --dataset \
     --location=US \
     --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
     bqml_tutorial

2. Verifica che il set di dati sia stato creato:

   bq ls

API

Chiama il metodo datasets.insert con una risorsa dataset definita.

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

Crea una tabella di dati di input

Crea una tabella contenente i dati di test e controllo da analizzare. La seguente query crea due tabelle intermedie, una tabella di test per i dati sugli alcolici del 2021 e una tabella di controllo con i dati sugli alcolici del 2020, quindi esegue un'unione delle tabelle intermedie per creare una tabella con righe di test e di controllo e lo stesso insieme di colonne.

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione:

   CREATE OR REPLACE TABLE bqml_tutorial.iowa_liquor_sales_data AS
   (SELECT
     store_name,
     city,
     vendor_name,
     category_name,
     item_description,
     SUM(sale_dollars) AS total_sales,
     SUM(state_bottle_cost) AS total_bottle_cost,
     FALSE AS is_test
   FROM `bigquery-public-data.iowa_liquor_sales.sales`
   WHERE EXTRACT(YEAR FROM date) = 2020
   GROUP BY store_name, city, vendor_name, category_name, item_description, is_test)
   UNION ALL
   (SELECT
     store_name,
     city,
     vendor_name,
     category_name,
     item_description,
     SUM(sale_dollars) AS total_sales,
     SUM(state_bottle_cost) AS total_bottle_cost,
     TRUE AS is_test
   FROM `bigquery-public-data.iowa_liquor_sales.sales`
   WHERE EXTRACT(YEAR FROM date) = 2021
   GROUP BY store_name, city, vendor_name, category_name, item_description, is_test);

Crea il modello

Crea un modello di analisi del contributo:

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione:

   CREATE OR REPLACE MODEL bqml_tutorial.liquor_sales_model
   OPTIONS(
     model_type = 'CONTRIBUTION_ANALYSIS',
     contribution_metric = 'sum(total_bottle_cost)/sum(total_sales)',
     dimension_id_cols = ['store_name', 'city', 'vendor_name', 'category_name', 'item_description'],
     is_test_col = 'is_test',
     min_apriori_support = 0.05
   ) AS
   SELECT * FROM bqml_tutorial.iowa_liquor_sales_data;

Il completamento della query richiede circa 35 secondi, dopodiché il modello liquor_sales_model viene visualizzato nel set di dati bqml_tutorial. Poiché la query utilizza un'istruzione CREATE MODEL per creare un modello, non sono presenti risultati della query.

Ottenere informazioni dal modello

Ottieni insight generati dal modello di analisi di contributo utilizzando la funzione ML.GET_INSIGHTS.

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione per selezionare le colonne dall'output di un modello di analisi del contributo di una metrica di rapporto sommabile:

   SELECT
   contributors,
   metric_test,
   metric_control,
   metric_test_over_metric_control,
   metric_test_over_complement,
   metric_control_over_complement,
   aumann_shapley_attribution,
   apriori_support
   contribution
   FROM
     ML.GET_INSIGHTS(
       MODEL `bqml_tutorial.liquor_sales_model`)
   ORDER BY aumann_shapley_attribution DESC;

Le prime righe dell'output dovrebbero essere simili a quelle riportate di seguito. I valori vengono troncati per migliorare la leggibilità.

di lingua russa.	metric_test	metric_control	metric_test_over_metric_control	metric_test_over_complement	metric_control_over_complement	aumann_shapley_attribution	apriori_support	contributo
tutti	0,069	0,071	0,969	null	null	-0.00219	1.0	0,00219
city=DES MOINES	0,048	0,054	0,88	0,67	0,747	-0.00108	0,08	0,00108
vendor_name=DIAGEO AMERICAS	0,064	0,068	0,937	0,917	0,956	-0.0009	0,184	0,0009
vendor_name=BACARDI USA INC	0,071	0,082	0,857	1,025	1.167	-0,00054	0,057	0,00054
vendor_name=PERNOD RICARD USA	0,068	0,077	0,89	0,988	1082	-0.0005	0,061	0,0005

Nell'output puoi vedere che il segmento di dati city=DES MOINES ha il contributo più elevato alla variazione del rapporto tra vendite. Puoi anche notare questa differenza nelle colonne metric_test e metric_control, che mostrano che il rapporto è diminuito nei dati di test rispetto ai dati di controllo. Altre metriche, come metric_test_over_metric_control, metric_test_over_complement e metric_control_over_complement, calcolano statistiche aggiuntive che descrivono la relazione tra i rapporti di controllo e di test e il modo in cui si rapportano alla popolazione complessiva. Per ulteriori informazioni, consulta Output per i modelli di analisi del contributo delle metriche di rapporto sommabili.

Esegui la pulizia

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per, le attività descritte in questo documento, eliminerai anche tutto il lavoro che hai svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Gestisci risorse.

   Vai a Gestisci risorse

2. Nell'elenco dei progetti, seleziona quello che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
3. Nella finestra di dialogo, digita l'ID progetto, quindi fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.