使用 TimesFM 單變數模型預測多個時間序列

本教學課程說明如何搭配 BigQuery ML 的內建 TimesFM 單變數模型，使用 AI.FORECAST 函式，根據指定資料欄的歷來值，預測該資料欄的未來值。

本教學課程使用公開資料表中的資料。bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips

目標

本教學課程會逐步引導您使用 AI.FORECAST 函式和內建的 TimesFM 模型，預測自行車共享行程。前兩節說明如何預測及以圖表呈現單一時間序列的結果。第三節說明如何預測多個時間序列。

費用

本教學課程使用 Google Cloud的計費元件，包括：

• BigQuery
• BigQuery ML

如要進一步瞭解 BigQuery 費用，請參閱 BigQuery 定價頁面。

如要進一步瞭解 BigQuery ML 費用，請參閱 BigQuery ML 定價。

事前準備

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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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1. 新專案會自動啟用 BigQuery。如要在現有的專案中啟用 BigQuery，請

   啟用 BigQuery API。

   啟用 API 時所需的角色

   如要啟用 API，您需要服務使用情形管理員 IAM 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)，其中包含 serviceusage.services.enable 權限。瞭解如何授予角色。

   啟用 API

預測單一共享單車行程時間序列

使用 AI.FORECAST 函式預測未來時間序列值。

下列查詢會根據過去四個月的歷來資料，預測下個月 (約 720 小時) 每小時的訂閱者單車共享行程數。confidence_level 引數表示查詢會產生信賴區間，信賴水準為 95%。

如要使用 TimesFM 模型預測資料，請按照下列步驟操作：

1. 前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery」頁面。

   前往「BigQuery」

2. 在查詢編輯器中貼入下列查詢，然後點選「執行」：

   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');

   結果類似下方：

   +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | 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...                   |                    |
   +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | ...                     | ...               |  ...             | ...                             |  ...                            |                    |
   +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   

比較預測資料與輸入資料

繪製 AI.FORECAST 函式輸出內容的圖表，並與部分函式輸入資料進行比較。

請按照下列步驟繪製函式輸出內容的圖表：

1. 前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery」頁面。

   前往「BigQuery」

2. 在查詢編輯器中貼入下列查詢，然後點選「執行」：

   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. 查詢執行完畢後，按一下「查詢結果」窗格中的「圖表」分頁標籤。在「圖表類型」中選取「折線圖」。針對「維度」，請選取 time_series_timestamp。在「Measures」(測量指標) 中選取 time_series_data、prediction_interval_lower_bound 和 prediction_interval_upper_bound。產生的圖表如下所示：

   

   您可以看到輸入資料和預測資料顯示的單車共享使用情形相似。您也可以看到，預測時間點越遠，預測區間下限和上限就越高。

預測多個自行車共享行程時間序列

下列查詢會根據過去四個月的歷史資料，預測下個月 (約 720 小時) 各訂閱者類型每小時的單車共享行程數。confidence_level 引數表示查詢會產生信賴區間，信賴水準為 95%。

如要使用 TimesFM 模型預測資料，請按照下列步驟操作：

1. 前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery」頁面。

   前往「BigQuery」

2. 在查詢編輯器中貼入下列查詢，然後點選「執行」：

   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']);

   結果類似下方：

   +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | 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...                   |                    |
   +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   | ...                 | ...                      |  ...             | ...              | ...                             |  ...                            |                    |
   +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
   

清除所用資源

為避免因為本教學課程所用資源，導致系統向 Google Cloud 帳戶收取費用，請刪除含有相關資源的專案，或者保留專案但刪除個別資源。

刪除專案

如要刪除專案，請進行以下操作：

注意：刪除專案會造成以下結果：

• 專案中的所有內容都會遭到刪除。如果使用現有專案來進行本文中的任務，刪除專案將一併移除當中已完成的其他任務'。
• 自訂專案 ID 會消失。當您之前建立這個專案時，可能建立了想要在日後使用的自訂專案 ID。如要保留使用該專案 ID 的網址 (例如 appspot.com 網址)，請刪除在該專案中選取的資源，而不是刪除整個專案。

如果打算探索多種架構、教學課程或快速入門導覽課程，重複使用專案可避免超出專案配額限制。

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Manage resources」(管理資源) 頁面。

   前往「Manage resources」(管理資源)

2. 在專案清單中選取要刪除的專案，然後點選「Delete」(刪除)。
3. 在對話方塊中輸入專案 ID，然後按一下 [Shut down] (關閉) 以刪除專案。

後續步驟

• 如需 BigQuery ML 的總覽，請參閱 BigQuery 中的 AI 和 ML 簡介。