Prévoir plusieurs séries temporelles avec un modèle univarié TimesFM

Ce tutoriel vous explique comment utiliser la AI.FORECAST fonction avec le modèle univarié TimesFM intégré de BigQuery ML pour prévoir la valeur future d'une colonne donnée, en fonction de sa valeur historique.

Ce tutoriel utilise les données de la table publique bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips.

Objectifs

Ce tutoriel vous explique comment utiliser la fonction AI.FORECAST avec le modèle TimesFM intégré pour prévoir les trajets à vélo en libre-service. Les deux premières sections expliquent comment prévoir et visualiser les résultats pour une seule série temporelle. La troisième section explique comment effectuer des prévisions pour plusieurs séries temporelles.

Coûts

Ce tutoriel fait appel à des composants payants de Google Cloud, y compris les suivants :

• BigQuery
• BigQuery ML

Pour plus d'informations sur les coûts de BigQuery, consultez la page Tarifs de BigQuery.

Pour en savoir plus sur les coûts associés à BigQuery ML, consultez la page Tarifs de BigQuery ML.

Avant de commencer

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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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   Activer l'API

Prévoir une seule série temporelle de trajets à vélo en libre-service

Prévoyez les valeurs futures des séries temporelles à l'aide de la fonction AI.FORECAST.

La requête suivante prévoit le nombre de trajets à vélo en libre-service par abonné et par heure pour le mois suivant (environ 720 heures), en fonction des données historiques des quatre mois précédents. L'argument confidence_level indique que la requête génère un intervalle de prédiction avec un niveau de confiance de 95 %.

Pour prévoir des données avec le modèle TimesFM, procédez comme suit :

1. Dans la Google Cloud console, accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans l'éditeur de requête, collez la requête suivante, puis cliquez sur Exécuter :

   SELECT *
   FROM
     AI.FORECAST(
       (
         SELECT TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) as trip_hour, COUNT(*) as num_trips
   FROM `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips`
   WHERE subscriber_type = 'Subscriber' AND start_date >= TIMESTAMP('2018-01-01')
   GROUP BY TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR)
       ),
       horizon => 720,
       confidence_level => 0.95,
       timestamp_col => 'trip_hour',
       data_col => 'num_trips');

   Les résultats ressemblent à ce qui suit :

   +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | forecast_timestamp      | forecast_value    | confidence_level | prediction_interval_lower_bound | prediction_interval_upper_bound | ai_forecast_status |
   +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | 2018-05-01 00:00:00 UTC | 26.3045959...     |            0.95  | 21.7088378...                   | 30.9003540...                   |                    |
   +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | 2018-05-01 01:00:00 UTC | 34.0890502...     |            0.95  | 2.47682913...                   | 65.7012714...                   |                    |
   +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | 2018-05-01 02:00:00 UTC | 24.2154693...     |            0.95  | 2.87621605...                   | 45.5547226...                   |                    |
   +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | ...                     | ...               |  ...             | ...                             |  ...                            |                    |
   +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   

Comparer les données prévues aux données d'entrée

Représentez graphiquement la sortie de la fonction AI.FORECAST à côté d'un sous-ensemble des données d'entrée de la fonction pour voir comment elles se comparent.

Pour représenter graphiquement la sortie de la fonction, procédez comme suit :

1. Dans la Google Cloud console, accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans l'éditeur de requête, collez la requête suivante, puis cliquez sur Exécuter :

   SELECT *
   FROM
     AI.FORECAST(
       (
         SELECT TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) as trip_hour, COUNT(*) as num_trips
         FROM `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips`
         WHERE subscriber_type = 'Subscriber' AND start_date >= TIMESTAMP('2018-01-01')
         GROUP BY TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR)
       ),
       horizon => 720,
       confidence_level => 0.95,
       timestamp_col => 'trip_hour',
       data_col => 'num_trips',
       output_historical_time_series => true);

3. Une fois la requête exécutée, cliquez sur l'onglet Visualisation dans le volet Résultats de la requête. Pour Type de visualisation, sélectionnez Courbe. Pour Dimension, sélectionnez time_series_timestamp. Pour Mesures, sélectionnez time_series_data, prediction_interval_lower_bound et prediction_interval_upper_bound. Le graphique obtenu ressemble à ceci :

   

   Vous pouvez constater que les données d'entrée et les données prévues indiquent une utilisation similaire des vélos en libre-service. Vous pouvez également constater que les limites inférieure et supérieure de l'intervalle de prédiction augmentent à mesure que les points temporels prévus s'éloignent dans le futur.

Prévoir plusieurs séries temporelles de trajets à vélo en libre-service

La requête suivante prévoit le nombre de trajets à vélo en libre-service par type d'abonné et par heure pour le mois suivant (environ 720 heures), en fonction des données historiques des quatre mois précédents. L'argument confidence_level indique que la requête génère un intervalle de prédiction avec un niveau de confiance de 95 %.

Pour prévoir des données avec le modèle TimesFM, procédez comme suit :

1. Dans la Google Cloud console, accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans l'éditeur de requête, collez la requête suivante, puis cliquez sur Exécuter :

   SELECT *
   FROM
     AI.FORECAST(
       (
         SELECT TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) as trip_hour, subscriber_type, COUNT(*) as num_trips
         FROM `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips`
         WHERE start_date >= TIMESTAMP('2018-01-01')
         GROUP BY TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR), subscriber_type
       ),
       horizon => 720,
       confidence_level => 0.95,
       timestamp_col => 'trip_hour',
       data_col => 'num_trips',
       id_cols => ['subscriber_type']);

   Les résultats ressemblent à ce qui suit :

   +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | subscriber_type     | forecast_timestamp       | forecast_value   | confidence_level | prediction_interval_lower_bound | prediction_interval_upper_bound | ai_forecast_status |
   +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | Subscriber          | 2018-05-01 00:00:00 UTC  | 26.3045959...    |            0.95  | 21.7088378...                   | 30.9003540...                   |                    |
   +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | Subscriber          |  2018-05-01 01:00:00 UTC | 34.0890502...    |            0.95  | 2.47682913...                   | 65.7012714...                   |                    |
   +---------------------+-------------------+------------------+-------------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | Subscriber          |  2018-05-01 02:00:00 UTC | 24.2154693...    |            0.95  | 2.87621605...                   | 45.5547226...                   |                    |
   +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | ...                 | ...                      |  ...             | ...              | ...                             |  ...                            |                    |
   +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   

Libérer de l'espace

Pour éviter que les ressources utilisées dans ce tutoriel soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez le projet contenant les ressources, ou conservez le projet et supprimez chaque ressource individuellement.

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1. Dans la Google Cloud console, accédez à la page Gérer les ressources.

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Étape suivante

• Pour obtenir plus d'informations sur BigQuery ML, consultez la page Présentation de l'IA et du ML dans BigQuery.