NYC 도심 자전거 운행에 대해 단일 쿼리를 사용하는 여러 시계열 예측

이 가이드에서는 단일 쿼리로 여러 시계열 예측을 수행하기 위해 시계열 모델 집합을 만드는 방법을 배웁니다. 여기에서는 new_york.citibike_trips 데이터가 사용됩니다. 이 데이터에는 Citi Bike를 이용한 뉴욕시 여행에 관한 정보가 포함되어 있습니다.

이 가이드를 읽기 전에 Google 애널리틱스 데이터에서 단일 시계열 예측을 읽어보는 것이 좋습니다.

목표

이 가이드에서는 다음을 사용합니다.

  • CREATE MODEL 문: 시계열 모델이나 시계열 모델 집합을 만듭니다.
  • ML.ARIMA_EVALUATE 함수: 모델을 평가합니다.
  • ML.ARIMA_COEFFICIENTS 함수: 모델 계수를 검사합니다.
  • ML.EXPLAIN_FORECAST 함수: 예측 결과를 설명하는 데 사용할 수 있는 시계열의 다양한 구성요소(예: 계절성 및 트렌드)를 검색합니다.
  • Google 데이터 스튜디오: 예측 결과를 시각화합니다.
  • 선택 사항: ML.FORECAST 함수: 일별 총 방문수를 예측합니다.

비용

이 가이드에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

  • BigQuery
  • BigQuery ML

BigQuery 비용에 대한 자세한 내용은 BigQuery 가격 책정 페이지를 참조하세요.

BigQuery ML 비용에 대한 자세한 내용은 BigQuery ML 가격 책정 페이지를 참조하세요.

시작하기 전에

  1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
  2. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

    프로젝트 선택기로 이동

  3. Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다. 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하는 방법을 알아보세요.

  4. BigQuery는 새 프로젝트에서 자동으로 사용 설정됩니다. 기존 프로젝트에서 BigQuery를 활성화하려면 다음으로 이동합니다. BigQuery API를 사용 설정합니다.

    API 사용 설정

1단계: 데이터 세트 만들기

첫 번째 단계는 ML 모델을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만드는 것입니다. 데이터 세트를 만들려면 다음 안내를 따르세요.

  1. Cloud Console에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery 페이지로 이동

  2. 리소스 섹션에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.

  3. 세부정보 패널에서 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

    데이터 세트 만들기

  4. 데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

    • 데이터 세트 IDbqml_tutorial을 입력합니다.
    • 데이터 위치미국(US)을 선택합니다. 현재 공개 데이터 세트는 US 멀티 리전 위치에 저장됩니다. 여기에서는 편의상 같은 위치에 데이터 세트를 배치합니다.

      데이터 세트 만들기 페이지

  5. 다른 모든 기본 설정을 그대로 놔두고 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

(선택사항) 2단계: 예측하려는 시계열 시각화

모델을 만들기 전에 입력 시계열 모양을 확인하는 것이 좋습니다. 이를 위해서는 Google 데이터 스튜디오를 사용하면 됩니다.

다음 쿼리에서 FROM bigquery-public-data.new_york.citibike_trips 절은 new_york 데이터 세트에서 citibike_trips 테이블을 쿼리 중임을 나타냅니다.

SELECT 문에서 쿼리는 EXTRACT 함수를 사용하여 starttime 열에서 날짜 정보를 추출합니다. 이 쿼리는 COUNT(*) 절을 사용하여 일간 총 도심 자전거 여행 수를 가져옵니다.

#standardSQL
SELECT
   EXTRACT(DATE from starttime) AS date,
   COUNT(*) AS num_trips
FROM
  `bigquery-public-data`.new_york.citibike_trips
GROUP BY date

쿼리를 실행하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Cloud Console에서 새 쿼리 작성 버튼을 클릭합니다.

  2. 쿼리 편집기 텍스트 영역에 다음 표준 SQL 쿼리를 입력합니다.

    #standardSQL
    SELECT
       EXTRACT(DATE from starttime) AS date,
       COUNT(*) AS num_trips
    FROM
      `bigquery-public-data`.new_york.citibike_trips
    GROUP BY date
    
  3. 실행을 클릭합니다.

    쿼리가 실행된 다음 출력은 다음 스크린샷과 비슷합니다. 스크린샷에서는 이 시계열에 4년 이상에 걸쳐 있는 1,184개의 일일 데이터 포인트가 포함된 것을 볼 수 있습니다. 데이터 탐색 버튼을 클릭한 후 데이터 스튜디오로 탐색을 클릭합니다. Google 데이터 스튜디오가 새 탭에 열립니다. 새 탭에서 다음 단계를 완료합니다.

    쿼리 출력

  4. 차트 패널에서 시계열 차트를 선택합니다.

    Time_series_chart.

  5. 차트 패널 아래의 데이터 패널에서 측정항목 섹션으로 이동합니다. num_trips 필드를 추가하고 기본 측정항목 레코드 수를 삭제합니다.

    Time_series_data_fields.

    위 단계를 완료하면 다음 그래프가 표시됩니다. 이 그래프는 입력 시계열에 주간 패턴과 연간 패턴이 모두 포함된 것을 보여줍니다. 시계열도 트렌드가 증가하고 있습니다.

    Result_visualization.

3단계: 단일 시계열 예측을 수행하기 위한 시계열 모델 만들기

이제 NYC 도심 자전거 여행 데이터를 사용해서 시계열 모델을 만듭니다.

다음 표준 SQL 쿼리는 일간 총 자전거 여행 수를 예측하기 위해 사용되는 모델을 만듭니다. CREATE MODEL 절은 bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model이라는 모델을 만들고 학습시킵니다.

#standardSQL
CREATE OR REPLACE MODEL bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model
OPTIONS
  (model_type = 'ARIMA_PLUS',
   time_series_timestamp_col = 'date',
   time_series_data_col = 'num_trips'
  ) AS
SELECT
   EXTRACT(DATE from starttime) AS date,
   COUNT(*) AS num_trips
FROM
  `bigquery-public-data`.new_york.citibike_trips
GROUP BY date

OPTIONS(model_type='ARIMA_PLUS', time_series_timestamp_col='date', ...) 절은 ARIMA 기반 시계열 모델을 만들고 있음을 나타냅니다. 기본적으로 auto_arima=TRUE이므로 auto.ARIMA 알고리즘이 ARIMA_PLUS 모델에서 초매개변수를 자동으로 조정합니다. 이 알고리즘은 후보 모델 십여 개를 접합하고 Akaike 정보 기준(AIC)가 가장 낮은 최적 후보를 선택합니다. 또한 기본값이 data_frequency='AUTO_FREQUENCY'이므로 학습 프로세스가 입력 시계열의 데이터 빈도를 자동으로 추론합니다. 마지막으로 CREATE MODEL 문은 기본적으로 decompose_time_series=TRUE를 사용하며 사용자는 계절성 기간 및 휴일 효과와 같은 개별 시계열 구성요소를 가져와 시계열이 예측되는 방식을 더 자세히 이해할 수 있습니다.

CREATE MODEL 쿼리를 실행하여 모델을 만들고 학습시킵니다.

  1. Cloud Console에서 새 쿼리 작성 버튼을 클릭합니다.

  2. 쿼리 편집기 텍스트 영역에 다음 표준 SQL 쿼리를 입력합니다.

    #standardSQL
    CREATE OR REPLACE MODEL bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model
    OPTIONS
      (model_type = 'ARIMA_PLUS',
       time_series_timestamp_col = 'date',
       time_series_data_col = 'num_trips'
      ) AS
    SELECT
       EXTRACT(DATE from starttime) AS date,
       COUNT(*) AS num_trips
    FROM
      `bigquery-public-data`.new_york.citibike_trips
    GROUP BY date
    
  3. 실행을 클릭합니다.

    이 쿼리는 완료하는 데 약 44초가 소요되며 이후에는 모델(nyc_citibike_arima_model)이 탐색 패널에 표시됩니다. 이 쿼리에서는 CREATE MODEL 문을 사용하여 모델을 만들기 때문에 쿼리 결과가 표시되지 않습니다.

4단계: 시계열 예측 및 결과 시각화

시계열이 예측되는 방식을 설명하려면 ML.EXPLAIN_FORECAST 함수를 사용하여 계절성 및 트렌드와 같은 하위 시계열 구성요소를 시각화합니다.

이렇게 하려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. Cloud Console에서 새 쿼리 작성 버튼을 클릭합니다.

  2. 쿼리 편집기 텍스트 영역에 다음 표준 SQL 쿼리를 입력합니다.

    #standardSQL
    SELECT
      *
    FROM
      ML.EXPLAIN_FORECAST(MODEL bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model,
                          STRUCT(365 AS horizon, 0.9 AS confidence_level))
    
  3. 실행을 클릭합니다.

  4. 쿼리가 완료되면 데이터 탐색 버튼을 클릭한 후 데이터 스튜디오로 탐색을 클릭합니다. 브라우저에 새 탭이 열립니다. 그런 다음 차트 패널에서 다음 스크린샷에 표시된 것처럼 시계열 차트 아이콘을 찾아서 클릭합니다.

    Time_series_chart.

  5. 데이터 패널에서 다음을 수행합니다.

    1. 기간 측정기준 섹션에서 time_series_timestamp (Date)를 선택합니다.
    2. 측정기준 섹션에서 time_series_timestamp (Date)를 선택합니다.
    3. 측정항목 섹션에서 기본 측정항목 Record Count를 삭제하고 다음을 추가합니다.
      • time_series_data
      • prediction_interval_lower_bound
      • prediction_interval_upper_bound
      • trend
      • seasonal_period_yearly
      • seasonal_period_weekly
      • spikes_and_dips
      • step_changes

    Time_series_chart.

  6. 스타일 패널에서 데이터 누락 옵션으로 스크롤하고 선을 0에 연결 대신 줄바꿈을 사용합니다.

    Style_section.

    이 단계를 완료한 후에는 다음 그래프가 왼쪽 패널에 표시됩니다.

    Result_visualization.

5단계: 여러 시계열 동시 예측

이제 여러 개의 Citi Bike 자전거 대여소에서 시작하는 일간 총 여행 수를 예측해볼 수 있습니다. 이를 위해서는 여러 시계열을 예측해야 합니다. 여러 CREATE MODEL 쿼리를 작성할 수 있지만 특히 시계열 수가 많을 경우 이렇게 하면 번거롭고 시간도 많이 소요될 수 있습니다.

이를 개선하기 위해 BigQuery ML에서는 단일 쿼리만 사용해서 여러 시계열을 예측하기 위한 일련의 시계열 모델을 생성할 수 있습니다. 또한 모든 시계열에 대한 모델 집합이 동시에 이루어집니다.

다음 표준 SQL 쿼리에서 CREATE MODELbqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group이라는 모델 집합을 만들고 학습시킵니다.

#standardSQL
CREATE OR REPLACE MODEL bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group
OPTIONS
  (model_type = 'ARIMA_PLUS',
   time_series_timestamp_col = 'date',
   time_series_data_col = 'num_trips',
   time_series_id_col = 'start_station_name',
   auto_arima_max_order = 5
  ) AS
SELECT
   start_station_name,
   EXTRACT(DATE from starttime) AS date,
   COUNT(*) AS num_trips
FROM
  `bigquery-public-data`.new_york.citibike_trips
WHERE start_station_name LIKE '%Central Park%'
GROUP BY start_station_name, date

OPTIONS(model_type='ARIMA_PLUS', time_series_timestamp_col='date', ...) 절은 ARIMA 기반 시계열 ARIMA_PLUS 모델 집합을 만들고 있음을 나타냅니다. time_series_timestamp_coltime_series_data_col 외에도 다른 입력 시계열을 주석 처리하는 데 사용되는 time_series_id_col을 지정해야 합니다. auto_arima_max_order 옵션은 auto.ARIMA 알고리즘에서 초매개변수 미세 조정을 위한 검색 공간을 제어합니다. 마지막으로 CREATE MODEL 문은 기본적으로 decompose_time_series=TRUE를 사용하며 사용자는 해체 결과를 가져와 시계열이 학습 파이프라인에서 분석되는 방식을 더 자세히 이해할 수 있습니다.

SELECT ... FROM ... GROUP BY ... 절은 여러 시계열을 만드는 것을 나타냅니다. 각 시계열은 서로 다른 start_station_name과 연결됩니다. 편의상 여기에서는 WHERE ... LIKE ... 절을 사용하여 시작 정거장을 이름에 Central Park가 포함된 정거장으로 제한합니다.

모델 생성 및 학습을 위해 CREATE MODEL 쿼리를 실행하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Cloud Console에서 새 쿼리 작성 버튼을 클릭합니다.

  2. 쿼리 편집기 텍스트 영역에 다음 표준 SQL 쿼리를 입력합니다.

    #standardSQL
    CREATE OR REPLACE MODEL bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group
    OPTIONS
      (model_type = 'ARIMA_PLUS',
       time_series_timestamp_col = 'date',
       time_series_data_col = 'num_trips',
       time_series_id_col = 'start_station_name',
       auto_arima_max_order = 5
      ) AS
    SELECT
       start_station_name,
       EXTRACT(DATE from starttime) AS date,
       COUNT(*) AS num_trips
    FROM
      `bigquery-public-data`.new_york.citibike_trips
    WHERE start_station_name LIKE '%Central Park%'
    GROUP BY start_station_name, date
    
  3. 실행을 클릭합니다.

    이 쿼리는 완료하는 데 약 90초가 소요되며 이후에는 모델(nyc_citibike_arima_model_group)이 탐색 패널에 표시됩니다. 이 쿼리에서는 CREATE MODEL 문을 사용하므로 쿼리 결과가 표시되지 않습니다.

6단계: 시계열 모델 집합의 평가 측정항목 검사

모델을 만든 후에는 ML.ARIMA_EVALUATE 함수를 사용하여 생성된 모든 모델의 평가 측정항목을 확인할 수 있습니다.

다음 표준 SQL 쿼리에서 FROM 절은 bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group 모델에 대해 ML.ARIMA_EVALUATE 함수를 사용합니다. 평가 측정항목은 학습 입력만 사용하므로 모델이 유일한 입력입니다.

ML.ARIMA_EVALUATE 쿼리를 실행하려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. Cloud Console에서 새 쿼리 작성 버튼을 클릭합니다.

  2. 쿼리 편집기 텍스트 영역에 다음 표준 SQL 쿼리를 입력합니다.

    #standardSQL
    SELECT
     *
    FROM
     ML.ARIMA_EVALUATE(MODEL bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group)
    
  3. 실행을 클릭합니다.

  4. 이 쿼리는 완료되는 데 1초도 걸리지 않습니다. 쿼리가 완료되면 쿼리 텍스트 영역 아래에 있는 결과 탭을 클릭합니다. 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

    ML.EVALUATE 출력

    결과에 다음 열이 포함됩니다.

    • start_station_name
    • non_seasonal_p
    • non_seasonal_d
    • non_seasonal_q
    • has_drift
    • log_likelihood
    • AIC
    • variance
    • seasonal_periods
    • has_holiday_effect
    • has_spikes_and_dips
    • has_step_changes
    • error_message

    첫 번째 열인 start_station_name은 각 시계열 모델이 접합된 시계열을 주석 처리합니다. time_series_id_col로 지정된 것과 동일합니다.

    다음 열 4개(non_seasonal_p, non_seasonal_d, non_seasonal_q, has_drift)는 학습 파이프라인에서 ARIMA 모델을 정의합니다. 그 다음 측정항목 3개(log_likelihood, AIC, variance)는 ARIMA 모델 접합 프로세스와 관련된 측정항목입니다. 접합 프로세스에서는 auto.ARIMA 알고리즘을 사용하여 각 시계열당 하나씩 최적의 ARIMA 모델을 결정합니다.

    has_holiday_effect, has_spikes_and_dips, has_step_changes 열은 decompose_time_series=TRUE인 경우에만 채워집니다.

    seasonal_periods 열은 입력 시계열 내의 계절 패턴입니다. 각 시계열은 서로 다른 계절성 패턴을 포함할 수 있습니다. 예를 들어 그림에서 연간 패턴을 갖는 시계열 하나와 그렇지 않은 시계열들을 확인할 수 있습니다.

7단계: 모델 계수 검사

ML.ARIMA_COEFFICIENTS 함수는 ARIMA_PLUS 모델 bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group의 모델 계수를 검색하는 데 사용됩니다. ML.ARIMA_COEFFICIENTS는 모델만 입력으로 사용합니다.

ML.ARIMA_COEFFICIENTS 쿼리를 실행하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Cloud Console에서 새 쿼리 작성 버튼을 클릭합니다.

  2. 쿼리 편집기 텍스트 영역에 다음 표준 SQL 쿼리를 입력합니다.

    #standardSQL
    SELECT
     *
    FROM
     ML.ARIMA_COEFFICIENTS(MODEL bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group)
    
  3. 실행을 클릭합니다.

    이 쿼리는 완료되는 데 1초도 걸리지 않습니다. 결과는 다음 스크린샷과 비슷하게 표시됩니다.

    ML.ARIMA_COEFFICIENTS 출력.

    결과에 다음 열이 포함됩니다.

    • start_station_name
    • ar_coefficients
    • ma_coefficients
    • intercept_or_drift

    첫 번째 열인 start_station_name은 각 시계열 모델이 접합된 시계열을 주석 처리합니다.

    ar_coefficients는 ARIMA 모델의 자동 회귀(AR) 부분의 모델 계수를 보여줍니다. 이와 비슷하게 ma_coefficients는 이동 평균(MA) 부분의 모델 계수를 보여줍니다. 두 가지 모두 길이가 각각 non_seasonal_pnon_seasonal_q에 해당하는 배열입니다. intercept_or_drift는 ARIMA 모델의 상수 항입니다.

8단계: 모델을 사용하여 여러 시계열 동시 예측

설명 포함

ML.EXPLAIN_FORECAST 함수는 모델 bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group을 사용하여 예측 구간과 함께 미래 시계열 값을 예측하며 동시에 시계열의 모든 개별 구성요소를 반환합니다.

STRUCT(3 AS horizon, 0.9 AS confidence_level) 절은 쿼리가 미래 시점 3개를 예측하고 90% 신뢰도의 예측 구간을 생성함을 나타냅니다. ML.EXPLAIN_FORECAST 함수에서는 모델뿐만 아니라 몇 가지 선택적 인수를 사용합니다.

ML.EXPLAIN_FORECAST 쿼리를 실행하려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. Cloud Console에서 새 쿼리 작성 버튼을 클릭합니다.

  2. 쿼리 편집기 텍스트 영역에 다음 표준 SQL 쿼리를 입력합니다.

    #standardSQL
    SELECT
     *
    FROM
     ML.EXPLAIN_FORECAST(MODEL bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group,
                         STRUCT(3 AS horizon, 0.9 AS confidence_level))
    
  3. 실행을 클릭합니다.

    이 쿼리는 완료되는 데 1초도 걸리지 않습니다. 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

    ML.EXPLAIN_FORECAST output1. ML.EXPLAIN_FORECAST output2.

    결과에 다음 열이 포함됩니다.

    • start_station_name
    • time_series_timestamp
    • time_series_type
    • time_series_data
    • time_series_adjusted_data
    • standard_error
    • confidence_level
    • prediction_interval_lower_bound
    • prediction_interval_lower_bound
    • trend
    • seasonal_period_yearly
    • seasonal_period_quarterly
    • seasonal_period_monthly
    • seasonal_period_weekly
    • seasonal_period_daily
    • holiday_effect
    • spikes_and_dips
    • step_changes

    출력 행은 start_station_name별로 정렬되며 각 start_station_name에 대해 출력 행은 time_series_timestamp의 시간 순서로 정렬됩니다. 서로 다른 구성요소는 출력 열로 나열됩니다. 자세한 내용은 ML.EXPLAIN_FORECAST 정의를 참조하세요.

(선택사항) 9단계: 모델을 사용하여 여러 시계열 예측

동시

또한 ML.FORECAST 함수는 모델 bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group을 사용하여 예측 구간과 함께 미래 시계열을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.

ML.EXPLAIN_FORECAST와 마찬가지로 STRUCT(3 AS horizon, 0.9 AS confidence_level) 절은 시계열마다 쿼리가 미래 시점 3개를 예측하고 90% 신뢰도로 예측 구간을 생성함을 나타냅니다.

ML.FORECAST 함수에서는 모델뿐만 아니라 몇 가지 선택적 인수를 사용합니다.

ML.FORECAST 쿼리를 실행하려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. Cloud Console에서 새 쿼리 작성 버튼을 클릭합니다.

  2. 쿼리 편집기 텍스트 영역에 다음 표준 SQL 쿼리를 입력합니다.

    #standardSQL
    SELECT
     *
    FROM
     ML.FORECAST(MODEL bqml_tutorial.nyc_citibike_arima_model_group,
                 STRUCT(3 AS horizon, 0.9 AS confidence_level))
    
  3. 실행을 클릭합니다.

    이 쿼리는 완료되는 데 1초도 걸리지 않습니다. 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

    ML.FORECAST 출력.

    결과에 다음 열이 포함됩니다.

    • start_station_name
    • forecast_timestamp
    • forecast_value
    • standard_error
    • confidence_level
    • prediction_interval_lower_bound
    • prediction_interval_upper_bound
    • confidence_interval_lower_bound(지원 중단 예정)
    • confidence_interval_upper_bound(지원 중단 예정)

    첫 번째 열인 start_station_name은 각 시계열 모델이 접합된 시계열을 주석 처리합니다. 각 start_station_name에는 해당 예측 결과에 대해 행 범위 수가 포함됩니다.

    start_station_name의 출력 행은 forecast_timestamp의 시간 순으로 정렬됩니다. 시계열 예측에서 하한 및 상한으로 캡처되는 예측 구간은 forecast_value만큼 중요합니다. forecast_value는 예측 구간의 중간 포인트입니다. 예측 구간은 standard_errorconfidence_level에 따라 달라집니다.

삭제

이 가이드에서 사용된 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 리소스가 포함된 프로젝트를 삭제하거나 프로젝트를 유지하고 개별 리소스를 삭제하세요.

  • 만든 프로젝트를 삭제할 수 있습니다.
  • 또는 프로젝트를 유지하고 데이터 세트를 삭제할 수 있습니다.

데이터 세트 삭제

프로젝트를 삭제하면 프로젝트의 데이터 세트와 테이블이 모두 삭제됩니다. 프로젝트를 다시 사용하려면 이 가이드에서 만든 데이터 세트를 삭제할 수 있습니다.

  1. 필요한 경우 Cloud Console에서 BigQuery 페이지를 엽니다.

    BigQuery 페이지로 이동

  2. 앞서 만든 bqml_tutorial 데이터 세트를 탐색에서 선택합니다.

  3. 데이터 세트 삭제를 클릭하여 데이터 세트, 테이블, 모든 데이터를 삭제합니다.

  4. 데이터 세트 삭제 대화상자에서 데이터 세트 이름(bqml_tutorial)을 입력하고 삭제를 클릭하여 삭제 명령어를 확인합니다.

프로젝트 삭제

프로젝트를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. Cloud Console에서 리소스 관리 페이지로 이동합니다.

    리소스 관리로 이동

  2. 프로젝트 목록에서 삭제할 프로젝트를 선택하고 삭제를 클릭합니다.
  3. 대화상자에서 프로젝트 ID를 입력한 후 종료를 클릭하여 프로젝트를 삭제합니다.

다음 단계