Obtén estadísticas de datos a partir de un modelo de análisis de contribuciones usando una métrica de proporción sumatoria

En este instructivo, usarás un modelo de análisis de contribución para analizar la contribución de la proporción del costo de ventas en el conjunto de datos de ventas de bebidas alcohólicas de Iowa. En este instructivo, se te guiará por las siguientes tareas:

• Crear una tabla de entrada basada en datos de licor de Iowa disponibles públicamente
• Crear un modelo de análisis de contribución que use una métrica de proporción sumatoria. Este tipo de modelo resume los valores de dos columnas numéricas y determina las diferencias de proporción entre el conjunto de datos de control y el de prueba para cada segmento de los datos.
• Obtén las estadísticas de las métricas del modelo con la función ML.GET_INSIGHTS.

Antes de comenzar este instructivo, debes familiarizarte con el caso de uso de análisis de contribuciones.

Permisos necesarios

• Para crear el conjunto de datos, necesitas el permiso bigquery.datasets.create de Identity and Access Management (IAM).

• Para crear el modelo, necesitas los siguientes permisos:

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

• Para ejecutar inferencias, necesitas los siguientes permisos:

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

Costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

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

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios.

Es posible que los usuarios nuevos de Google Cloud cumplan con los requisitos para acceder a una prueba gratuita.

Para obtener más información sobre los precios de BigQuery, consulta Precios de BigQuery en la documentación de BigQuery.

Antes de comenzar

1. En la consola de Google Cloud , en la página del selector de proyectos, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud .

   Roles necesarios para seleccionar o crear un proyecto

   • Selecciona un proyecto: Para seleccionar un proyecto, no se requiere un rol de IAM específico. Puedes seleccionar cualquier proyecto en el que se te haya otorgado un rol.
   • Crear un proyecto: Para crear un proyecto, necesitas el rol de Creador de proyectos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contiene el permiso resourcemanager.projects.create. Obtén más información para otorgar roles.
   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

2. Verifica que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud .

3. Habilita la API de BigQuery.

   Roles necesarios para habilitar las APIs

   Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el permiso serviceusage.services.enable. Obtén más información para otorgar roles.

   Habilitar la API

Crea un conjunto de datos

Crea un conjunto de datos de BigQuery para almacenar tu modelo de AA.

Console

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a la página de BigQuery

2. En el panel Explorador, haz clic en el nombre de tu proyecto.

3. Haz clic en Ver acciones > Crear conjunto de datos.

4. En la página Crear conjunto de datos, haz lo siguiente:

   • En ID del conjunto de datos, ingresa bqml_tutorial.

   • En Tipo de ubicación, selecciona Multirregión y, luego, EE.UU..

   • Deja la configuración predeterminada restante como está y haz clic en Crear conjunto de datos.

bq

Para crear un conjunto de datos nuevo, usa el comando bq mk --dataset.

1. Crea un conjunto de datos llamado bqml_tutorial con la ubicación de los datos establecida en US.

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

2. Confirma que se haya creado el conjunto de datos:

   bq ls

API

Llama al método datasets.insert con un recurso de conjunto de datos definido.

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

Crea una tabla de datos de entrada

Crea una tabla que contenga datos de prueba y control para analizar. La siguiente consulta crea dos tablas intermedias, una tabla de prueba con datos de bebidas alcohólicas de 2021 y una tabla de control con datos de bebidas alcohólicas de 2020, y luego realiza una unión de las tablas intermedias para crear una tabla con filas de prueba y de control, y el mismo conjunto de columnas.

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el editor de consultas, ejecuta la siguiente declaración:

   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 el modelo

Crea un modelo de análisis de contribuciones:

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el editor de consultas, ejecuta la siguiente declaración:

   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;

La consulta tarda aproximadamente 35 segundos en completarse, después de eso, el modelo liquor_sales_model aparece en el conjunto de datos bqml_tutorial. Debido a que la consulta usa una declaración CREATE MODEL para crear un modelo, no hay resultados de consultas.

Obtén estadísticas del modelo

Obtén estadísticas generadas por el modelo de análisis de contribuciones con la función ML.GET_INSIGHTS.

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el editor de consultas, ejecuta la siguiente instrucción para seleccionar columnas del resultado de un modelo de análisis de la contribución de una métrica de proporción sumable:

   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;

Las primeras filas del resultado deberían ser similares a las siguientes: Los valores se truncan para mejorar la legibilidad.

colaboradores	metric_test	metric_control	metric_test_over_metric_control	metric_test_over_complement	metric_control_over_complement	aumann_shapley_attribution	apriori_support	contribución
todos	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	1.082	-0.0005	0.061	0.0005

En el resultado, puedes ver que el segmento de datos city=DES MOINES tiene la mayor contribución de cambio en la proporción de ventas. También puedes ver esta diferencia en las columnas metric_test y metric_control, que muestran que la proporción disminuyó en los datos de prueba en comparación con los datos de control. Otras métricas, como metric_test_over_metric_control, metric_test_over_complement y metric_control_over_complement, calculan estadísticas adicionales que describen la relación entre las proporciones de control y de prueba, y cómo se relacionan con la población general. Para obtener más información, consulta Resultados de los modelos de análisis de la contribución de métricas de proporción sumables.

Realiza una limpieza

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes consecuencias:

• Se borra todo su contenido. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los IDs personalizados de los proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID personalizado del proyecto que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URLs que usan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto, en lugar de todo el proyecto.

Si planeas explorar varios instructivos, arquitecturas o guías de inicio rápido, reutilizar proyectos puede ser útil para no exceder los límites de cuota de los proyectos.

1. En la Google Cloud consola, ve a la página Administrar recursos.

   Ir a Administrar recursos

2. En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
3. En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.