다변수 시계열 예측 모델로 이상 감지 수행

이 튜토리얼에서는 다음 작업을 처리하는 방법을 보여줍니다.

• ARIMA_PLUS_XREG 시계열 예측 모델을 만듭니다.
• 모델에 대해 ML.DETECT_ANOMALIES 함수를 실행하여 시계열 데이터에서 이상을 감지합니다.

이 튜토리얼에서는 여러 미국 도시에서 수집된 일일 PM 2.5, 기온, 풍속 정보가 포함된 공개 epa_historical_air_quality 데이터 세트에서 다음 테이블을 사용합니다.

• epa_historical_air_quality.pm25_nonfrm_daily_summary
• epa_historical_air_quality.wind_daily_summary
• epa_historical_air_quality.temperature_daily_summary

필수 권한

• 데이터 세트를 만들려면 bigquery.datasets.create IAM 권한이 필요합니다.

• 모델을 만들려면 다음 권한이 필요합니다.

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

• 추론을 실행하려면 다음 권한이 필요합니다.

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

BigQuery에서 IAM 역할 및 권한에 대한 자세한 내용은 IAM 소개를 참조하세요.

비용

이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 구성요소를 사용합니다 Google Cloud.

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

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요.

Google Cloud 신규 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

자세한 내용은 BigQuery 가격을 참조하세요.

시작하기 전에

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

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• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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데이터 세트 만들기

ML 모델을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만듭니다.

콘솔

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery 페이지로 이동

2. 탐색기 창에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.

3. 작업 보기 > 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

4. 데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

   • 데이터 세트 ID에 bqml_tutorial을 입력합니다.

   • 위치 유형에 대해 멀티 리전을 선택한 다음 US를 선택합니다.

   • 나머지 기본 설정은 그대로 두고 데이터 세트 만들기 를 클릭합니다.

bq

새 데이터 세트를 만들려면 bq mk --dataset 명령어를 사용합니다.

1. 데이터 위치가 US로 설정된 bqml_tutorial 데이터 세트를 만듭니다.

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

2. 데이터 세트가 생성되었는지 확인합니다.

   bq ls

API

데이터 세트 리소스가 정의된 datasets.insert 메서드를 호출합니다.

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

학습 데이터 준비

PM2.5, 온도, 풍속 데이터는 별도의 테이블에 있습니다. 이러한 공개 테이블의 데이터를 결합하여 학습 데이터의 bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily 테이블을 만듭니다. bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily에는 다음 열이 포함됩니다.

• date: 관측 날짜
• PM2.5: 일일 평균 PM2.5 값
• wind_speed: 일일 평균 풍속
• temperature: 일일 최고 기온

새 테이블에는 2009년 8월 11일부터 2022년 1월 31일까지의 일일 데이터가 포함됩니다.

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. SQL 편집자 창에서 다음 SQL 문을 실행합니다.

   CREATE TABLE `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
   AS
   WITH
     pm25_daily AS (
       SELECT
         avg(arithmetic_mean) AS pm25, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.pm25_nonfrm_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle'
         AND parameter_name = 'Acceptable PM2.5 AQI & Speciation Mass'
       GROUP BY date_local
     ),
     wind_speed_daily AS (
       SELECT
         avg(arithmetic_mean) AS wind_speed, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.wind_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle' AND parameter_name = 'Wind Speed - Resultant'
       GROUP BY date_local
     ),
     temperature_daily AS (
       SELECT
         avg(first_max_value) AS temperature, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.temperature_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle' AND parameter_name = 'Outdoor Temperature'
       GROUP BY date_local
     )
   SELECT
     pm25_daily.date AS date, pm25, wind_speed, temperature
   FROM pm25_daily
   JOIN wind_speed_daily USING (date)
   JOIN temperature_daily USING (date)

모델 만들기

bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily의 데이터를 학습 데이터로 사용하여 다변수 시계열 모델을 만듭니다.

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. SQL 편집자 창에서 다음 SQL 문을 실행합니다.

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.arimax_model`
     OPTIONS (
       model_type = 'ARIMA_PLUS_XREG',
       auto_arima=TRUE,
       time_series_data_col = 'temperature',
       time_series_timestamp_col = 'date'
       )
   AS
   SELECT
     *
   FROM
     `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
   WHERE
     date < "2023-02-01";

   쿼리가 완료되는 데 몇 초가 걸리며, 완료되면 arimax_model 모델이 bqml_tutorial 데이터 세트에 표시되고 탐색기 창에서 액세스할 수 있습니다.

   이 쿼리에서는 CREATE MODEL 문을 사용하여 모델을 만들므로 쿼리 결과가 없습니다.

이전 데이터에 이상 감지 수행

모델을 학습시키는 데 사용한 이전 데이터에서 이상 감지를 실행합니다.

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. SQL 편집자 창에서 다음 SQL 문을 실행합니다.

   SELECT
     *
   FROM
     ML.DETECT_ANOMALIES (
      MODEL `bqml_tutorial.arimax_model`,
      STRUCT(0.6 AS anomaly_prob_threshold)
     )
   ORDER BY
     date ASC;

   결과는 다음과 유사합니다.

   +-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+
   | date                    | temperature | is_anomaly | lower_bound        | upper_bound        | anomaly_probability |
   +--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | 2009-08-11 00:00:00 UTC | 70.1        | false      | 67.647370742988727 | 72.552629257011262 | 0                   |
   +--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | 2009-08-12 00:00:00 UTC | 73.4        | false      | 71.7035428351283   | 76.608801349150838 | 0.20478819992561115 |
   +--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | 2009-08-13 00:00:00 UTC | 64.6        | true       | 67.740408724826068 | 72.6456672388486   | 0.945588334903206   |
   +-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+
   

새 데이터에 이상 감지 수행

생성되는 새 데이터에서 이상 감지를 실행합니다.

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. SQL 편집자 창에서 다음 SQL 문을 실행합니다.

   SELECT
     *
   FROM
     ML.DETECT_ANOMALIES (
      MODEL `bqml_tutorial.arimax_model`,
      STRUCT(0.6 AS anomaly_prob_threshold),
      (
        SELECT
          *
        FROM
          UNNEST(
            [
              STRUCT<date TIMESTAMP, pm25 FLOAT64, wind_speed FLOAT64, temperature FLOAT64>
              ('2023-02-01 00:00:00 UTC', 8.8166665, 1.6525, 44.0),
              ('2023-02-02 00:00:00 UTC', 11.8354165, 1.558333, 40.5),
              ('2023-02-03 00:00:00 UTC', 10.1395835, 1.6895835, 46.5),
              ('2023-02-04 00:00:00 UTC', 11.439583500000001, 2.0854165, 45.0),
              ('2023-02-05 00:00:00 UTC', 9.7208335, 1.7083335, 46.0),
              ('2023-02-06 00:00:00 UTC', 13.3020835, 2.23125, 43.5),
              ('2023-02-07 00:00:00 UTC', 5.7229165, 2.377083, 47.5),
              ('2023-02-08 00:00:00 UTC', 7.6291665, 2.24375, 44.5),
              ('2023-02-09 00:00:00 UTC', 8.5208335, 2.2541665, 40.5),
              ('2023-02-10 00:00:00 UTC', 9.9086955, 7.333335, 39.5)
            ]
          )
        )
      );

   결과는 다음과 유사합니다.

   +-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+------------+------------+
   | date                    | temperature | is_anomaly | lower_bound        | upper_bound        | anomaly_probability | pm25       | wind_speed |
   +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | 2023-02-01 00:00:00 UTC | 44.0        | true       | 36.89918003713138  | 41.8044385511539   | 0.88975675709801583 | 8.8166665  | 1.6525     |
   +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | 2023-02-02 00:00:00 UTC | 40.5        | false      | 34.439946284051572 | 40.672021330796483 | 0.57358239699845348 | 11.8354165 | 1.558333   |
   +--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------------------+
   | 2023-02-03 00:00:00 UTC | 46.5        | true       | 33.615139992931191 | 40.501364463964549 | 0.97902867696346974 | 10.1395835 | 1.6895835  |
   +-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+-------------------------+
   

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