Rilevare anomalie in più serie temporali con il modello TimesFM

Questo tutorial ti insegna a utilizzare la funzione AI.DETECT_ANOMALIES con il modello TimesFM integrato di BigQuery ML per rilevare anomalie nei dati delle serie temporali.

Questo tutorial utilizza i dati della tabella pubblica bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips.

Obiettivi

Questo tutorial ti guida nell'utilizzo della funzione AI.DETECT_ANOMALIES con il modello TimesFM integrato per rilevare anomalie nei viaggi in bike sharing. La prima sezione spiega come rilevare le anomalie e visualizzare i risultati per una singola serie temporale. La seconda sezione spiega come rilevare le anomalie per più serie temporali.

Costi

Questo tutorial utilizza componenti fatturabili di Google Cloud, tra cui:

• BigQuery
• BigQuery ML

Per ulteriori informazioni sui costi di BigQuery, consulta la pagina Prezzi di BigQuery.

Per ulteriori informazioni sui costi di BigQuery ML, consulta Prezzi di BigQuery ML.

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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.

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• 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.

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1. BigQuery viene attivato automaticamente nei nuovi progetti. Per attivare BigQuery in un progetto preesistente:

   Abilita l'API BigQuery.

   Ruoli richiesti per abilitare le API

   Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che include l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.

   Abilitare l'API

Rilevare anomalie in una singola serie temporale di viaggi in bike sharing

Rileva le anomalie nei dati delle serie temporali utilizzando la funzione AI.DETECT_ANOMALIES.

La seguente query rileva anomalie nel numero di viaggi in bike sharing per ora per il mese di agosto 2017, in base ai dati storici del mese precedente. L'argomento anomaly_prob_threshold indica la soglia per l'identificazione di un'anomalia.

Per rilevare anomalie con il modello TimesFM:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, incolla la seguente query e fai clic su Esegui. L'esecuzione della query richiede 1-2 minuti:

   WITH
     bike_share_trips AS (
       SELECT
         TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) AS trip_hour, COUNT(*) AS num_trips
       FROM `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips`
       GROUP BY TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR)
     )
   SELECT *
   FROM
     AI.DETECT_ANOMALIES(
       (
         SELECT *
         FROM bike_share_trips
         WHERE trip_hour >= TIMESTAMP('2017-07-01') AND trip_hour < TIMESTAMP('2017-08-01')
       ),
       (
         SELECT *
         FROM bike_share_trips
         WHERE trip_hour >= TIMESTAMP('2017-08-01') AND trip_hour < TIMESTAMP('2017-09-01')
       ),
       anomaly_prob_threshold => 0.95,
       timestamp_col => 'trip_hour',
       data_col => 'num_trips');

   I risultati sono simili ai seguenti:

   +-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | time_series_timestamp   | time_series_data | is_anomaly | lower_bound        | upper_bound         | anomaly_probability | ai_detect_anomalies_status|
   +-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | 2017-08-01 00:00:00 UTC | 13.0             | false      | -1.97939332204...  | 27.604928623830...  | 0.38048622012138... |                           |
   +-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | 2017-08-01 01:00:00 UTC | 6.0              | false      | -9.42939322810...  | 20.154928628380...  | 0.38048622012138... |                           |
   +-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | ...                     | ...              | ...        | ...                | ...                 | ...                 | ...                       |
   +-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   

3. Al termine dell'esecuzione della query, fai clic sulla scheda Visualizzazione. Il grafico risultante è simile al seguente:

   

   Puoi identificare le anomalie in cui il valore time_series_data non rientra nell'intervallo lower_bound e upper_bound.

Rilevare anomalie in più serie temporali di viaggi in bike sharing

La seguente query rileva anomalie nel numero di viaggi in bike sharing per tipo di abbonato e per ora per il mese di agosto 2017, in base ai dati storici del mese precedente.

Per rilevare anomalie con il modello TimesFM:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, incolla la seguente query e fai clic su Esegui:

   WITH
     bike_share_trips AS (
       SELECT
         TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) AS trip_hour, COUNT(*) AS num_trips, subscriber_type
       FROM `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips`
       GROUP BY TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR), subscriber_type
     )
   SELECT *
   FROM
     AI.DETECT_ANOMALIES(
       (
         SELECT *
         FROM bike_share_trips
         WHERE trip_hour >= TIMESTAMP('2017-07-01') AND trip_hour < TIMESTAMP('2017-08-01')
       ),
       (
         SELECT *
         FROM bike_share_trips
         WHERE trip_hour >= TIMESTAMP('2017-08-01') AND trip_hour < TIMESTAMP('2017-09-01')
       ),
       anomaly_prob_threshold => 0.95,
       timestamp_col => 'trip_hour',
       data_col => 'num_trips',
       id_cols => ['subscriber_type']);

   I risultati sono simili ai seguenti:

   +-----------------+-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | subscriber_type | time_series_timestamp   | time_series_data | is_anomaly | lower_bound        | upper_bound         | anomaly_probability | ai_detect_anomalies_status|
   +-----------------+-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | Customer        | 2017-08-01 00:00:00 UTC | 13.0             | false      | -1.97939332204...  | 27.604928623830...  | 0.38048622012138... |                           |
   +-----------------+-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | Customer        | 2017-08-01 01:00:00 UTC | 3.0              | false      | -5.12345678901...  | 10.123456789012...  | 0.12345678901234... |                           |
   +-----------------+-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | ...             | ...                     | ...              | ...        | ...                | ...                 | ...                 | ...                       |
   +-----------------+-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | Subscriber      | 2017-08-01 00:00:00 UTC | 13.0             | false      | -1.97939332204...  | 27.604928623830...  | 0.38048622012138... |                           |
   +-----------------+-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | Subscriber      | 2017-08-01 01:00:00 UTC | 3.0              | false      | -5.12345678901...  | 10.123456789012...  | 0.12345678901234... |                           |
   +-----------------+-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   | ...             | ...                     | ...              | ...        | ...                | ...                 | ...                 | ...                       |
   +-----------------+-------------------------+------------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+
   

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Elimina il progetto

Per eliminare il progetto:

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 del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Passaggi successivi

• Per una panoramica di BigQuery ML, consulta Introduzione all'AI e al ML in BigQuery.