Prevedere una singola serie temporale con un modello univariabile

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Questo tutorial ti insegna a utilizzare un modello di serie temporali univariato per prevedere il valore futuro di una determinata colonna in base ai valori storici per quella colonna.

Questo tutorial prevede una singola serie temporale. I valori previsti vengono calcolati una volta per ogni punto temporale nei dati di input.

Questo tutorial utilizza i dati della tabella di esempio pubblica bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions. Questa tabella contiene dati di e-commerce offuscati del Google Merchandise Store.

Obiettivi

Questo tutorial ti guida nella realizzazione delle seguenti attività:

• Creazione di un modello di serie temporali per prevedere il traffico del sito utilizzando l'istruzione CREATE MODEL.
• Valutazione delle informazioni sull'analisi ARIMA (media mobile integrata autoregressiva) nel modello utilizzando la funzione ML.ARIMA_EVALUATE.
• Controllare i coefficienti del modello utilizzando la funzione ML.ARIMA_COEFFICIENTS.
• Recuperare le informazioni sul traffico del sito previsto dal modello utilizzando la funzione ML.FORECAST.
• Recuperare i componenti della serie temporale, come la stagionalità e la tendenza, utilizzando la funzione ML.EXPLAIN_FORECAST. Puoi esaminare questi componenti delle serie temporali per spiegare i valori previsti.

Costi

Questo tutorial utilizza i 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.

Prima di iniziare

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

   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

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

   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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5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

6. BigQuery viene attivato automaticamente nei nuovi progetti. Per attivare BigQuery in un progetto preesistente, vai a

   Enable the BigQuery API.

   Enable the API

Autorizzazioni richieste

• Per creare il set di dati, devi disporre dell'autorizzazione IAM bigquery.datasets.create.

• Per creare la risorsa di connessione, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

  • bigquery.connections.create
  • bigquery.connections.get

• Per creare il modello, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

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

• Per eseguire l'inferenza, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

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

Per saperne di più sui ruoli e sulle autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Introduzione a IAM.

Crea un set di dati

Crea un set di dati BigQuery per archiviare il tuo modello ML:

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

   Vai alla pagina BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del progetto.

3. Fai clic su Visualizza azioni > Crea set di dati.

   

4. Nella pagina Crea set di dati:

   • In ID set di dati, inserisci bqml_tutorial.

   • Per Tipo di località, seleziona Più regioni e poi Stati Uniti (più regioni negli Stati Uniti).

     I set di dati pubblici sono archiviati nella US multiregione. Per semplicità, archivia il set di dati nella stessa posizione.

   • Lascia invariate le restanti impostazioni predefinite e fai clic su Crea set di dati.

     

Visualizzare i dati di input

Prima di creare il modello, puoi visualizzare facoltativamente i dati delle serie temporali di input per avere un'idea della distribuzione. Puoi farlo utilizzando Looker Studio.

Per visualizzare i dati delle serie temporali:

SQL

Nella seguente query GoogleSQL, l'istruzione SELECT analizza la colonna date della tabella di input in base al tipo TIMESTAMP e la rinomina in parsed_date, quindi utilizza la clausola SUM(...) e la clausola GROUP BY date per creare un valore totals.visits giornaliero.

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:

   SELECT
   PARSE_TIMESTAMP("%Y%m%d", date) AS parsed_date,
   SUM(totals.visits) AS total_visits
   FROM
   `bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*`
   GROUP BY date;

   1. Al termine della query, fai clic su Esplora i dati > Esplora con Looker Studio. Looker Studio si apre in una nuova scheda. Completa i seguenti passaggi nella nuova scheda.

   2. In Looker Studio, fai clic su Inserisci > Grafico delle serie temporali.

   3. Nel riquadro Grafico, scegli la scheda Configurazione.

   4. Nella sezione Metrica, aggiungi il campo total_visits e rimuovi la metrica predefinita Conteggio record. Il grafico risultante è simile al seguente:

      

      Dal grafico è possibile vedere che la serie temporale di input ha uno schema stagionale settimanale.

      Nota: per ulteriori informazioni sull'assistenza di Looker Studio, consulta Integrazioni dell'assistenza di Looker con Google Cloud.

BigQuery DataFrames

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames riportate nella guida introduttiva di BigQuery che utilizza BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import bigframes.pandas as bpd

# Start by loading the historical data from BigQuerythat you want to analyze and forecast.
# This clause indicates that you are querying the ga_sessions_* tables in the google_analytics_sample dataset.
# Read and visualize the time series you want to forecast.
df = bpd.read_gbq("bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*")
parsed_date = bpd.to_datetime(df.date, format="%Y%m%d", utc=True)
visits = df["totals"].struct.field("visits")
total_visits = visits.groupby(parsed_date).sum()

# Expected output: total_visits.head()
# date
# 2016-08-01 00:00:00+00:00    1711
# 2016-08-02 00:00:00+00:00    2140
# 2016-08-03 00:00:00+00:00    2890
# 2016-08-04 00:00:00+00:00    3161
# 2016-08-05 00:00:00+00:00    2702
# Name: visits, dtype: Int64

total_visits.plot.line()

Il risultato è simile al seguente:

Crea il modello delle serie temporali

Crea un modello di serie temporali per prevedere le visite totali al sito come rappresentato dalla colonnatotals.visits e addestrarlo sui dati di Google Analytics 360.

Nella seguente query, la clausola OPTIONS(model_type='ARIMA_PLUS', time_series_timestamp_col='date', ...) indica che stai creando un modello di serie temporali basato su ARIMA. L'opzione auto_arima del statement CREATE MODEL è impostata per impostazione predefinita su TRUE, pertanto l'algoritmo auto.ARIMA ottimizza automaticamente gli iperparametri nel modello. L'algoritmo adatta dozzine di modelli candidati e sceglie il migliore, ovvero quello con il criterio di informazione di Akaike (AIC) più basso. L'opzione data_frequency delle istruzioni CREATE MODEL è impostata per impostazione predefinita su AUTO_FREQUENCY, pertanto il processo di addestramento deduce automaticamente la frequenza dei dati della serie temporale di input. L'opzione decompose_time_series del comando CREATE MODEL ha per impostazione predefinita il valore TRUE, in modo che le informazioni sui dati delle serie temporali vengano restituite quando valuti il modello nel passaggio successivo.

Per creare il modello:

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:

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.ga_arima_model`
   OPTIONS
   (model_type = 'ARIMA_PLUS',
     time_series_timestamp_col = 'parsed_date',
     time_series_data_col = 'total_visits',
     auto_arima = TRUE,
     data_frequency = 'AUTO_FREQUENCY',
     decompose_time_series = TRUE
   ) AS
   SELECT
   PARSE_TIMESTAMP("%Y%m%d", date) AS parsed_date,
   SUM(totals.visits) AS total_visits
   FROM
   `bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*`
   GROUP BY date;

   Il completamento della query richiede circa 4 secondi, dopodiché il modello ga_arima_model viene visualizzato nel riquadro Explorer. Poiché la query utilizza un'istruzione CREATE MODEL per creare un modello, non vengono visualizzati i risultati della query.

Nota: potresti chiederti se le festività degli Stati Uniti hanno un impatto sulla serie temporale. Puoi provare a impostare l'opzione holiday_region dell'istruzione CREATE MODEL su US. L'impostazione di questa opzione consente una rappresentazione più accurata dei punti in corrispondenza delle festività se le serie temporali contengono modelli di festività.

Valutare i modelli candidati

Valuta i modelli di serie temporali utilizzando la funzione ML.ARIMA_EVALUATE. La funzione ML.ARIMA_EVALUATE mostra le metriche di valutazione di tutti i modelli candidati valutati durante il processo di ottimizzazione automatica degli iperparametri.

Per valutare il modello:

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:

   SELECT
    *
   FROM
    ML.ARIMA_EVALUATE(MODEL `bqml_tutorial.ga_arima_model`);

   I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

   

   Le colonne di output non_seasonal_p, non_seasonal_d, non_seasonal_q e has_drift definiscono un modello ARIMA nella pipeline di addestramento. Le colonne di output log_likelihood, AIC e variance sono pertinenti alla procedura di adattamento del modello ARIMA.

   L'algoritmo auto.ARIMA utilizza il test KPSS per determinare il valore migliore per non_seasonal_d, che in questo caso è 1. Quando non_seasonal_d è 1, l'algoritmo auto.ARIMA addestra in parallelo 42 diversi modelli ARIMA candidati. In questo esempio, tutti e 42 i modelli candidati sono validi, pertanto l'output contiene 42 righe, una per ogni modello ARIMA candidato. Se alcuni modelli non sono validi, vengono esclusi dall'output. Questi modelli candidati vengono restituito in ordine crescente in base all'AIC. Il modello nella prima riga ha il valore AIC più basso ed è considerato il migliore. Il modello migliore viene salvato come modello finale e viene utilizzato quando chiami funzioni come ML.FORECAST sul modello

   La colonna seasonal_periods contiene informazioni sul pattern stagionale identificato nei dati delle serie temporali. Non ha nulla a che fare con la modellazione ARIMA, pertanto ha lo stesso valore in tutte le righe di output. Mostra un andamento settimanale, in linea con i risultati che hai visualizzato se hai scelto di visualizzare i dati di input.

   Le colonne has_holiday_effect, has_spikes_and_dips e has_step_changes vengono compilate solo quando decompose_time_series=TRUE. Queste colonne riflettono anche informazioni sui dati delle serie temporali di input e non sono correlate alla definizione del modello ARIMA. Queste colonne hanno anche gli stessi valori in tutte le righe di output.

   La colonna error_message mostra eventuali errori che si sono verificati durante la procedura di aggiustamentoauto.ARIMA. Un possibile motivo di errore si verifica quando le colonne selezionate non_seasonal_p, non_seasonal_d, non_seasonal_q e has_drift non sono in grado di stabilizzare la serie temporale. Per recuperare il messaggio di errore di tutti i modelli candidati, imposta l'opzione show_all_candidate_models su TRUE quando crei il modello.

   Per ulteriori informazioni sulle colonne di output, consulta la funzione ML.ARIMA_EVALUATE.

Controllare i coefficienti del modello

Controlla i coefficienti del modello di serie temporali utilizzando la funzione ML.ARIMA_COEFFICIENTS.

Per recuperare i coefficienti del modello:

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:

   SELECT
    *
   FROM
    ML.ARIMA_COEFFICIENTS(MODEL `bqml_tutorial.ga_arima_model`);

   I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

   

   La colonna di output ar_coefficients mostra i coefficienti del modello della parte autoregressiva (AR) del modello ARIMA. Analogamente, la colonna di output ma_coefficients mostra i coefficienti del modello della parte media mobile (MA) del modello ARIMA. Entrambe le colonne contengono valori di array, le cui lunghezze sono uguali rispettivamente a non_seasonal_p e non_seasonal_q. Nell'output della funzione ML.ARIMA_EVALUATE hai visto che il modello migliore ha un valore non_seasonal_p pari a 2 e un valore non_seasonal_q pari a 3. Pertanto, nell'output ML.ARIMA_COEFFICIENTS, il valore ar_coefficients è un array di 2 elementi e il valore ma_coefficients è un array di 3 elementi. Il valore intercept_or_drift è il termine costante nel modello ARIMA.

   Per ulteriori informazioni sulle colonne di output, consulta la funzione ML.ARIMA_COEFFICIENTS.

Utilizza il modello per prevedere i dati

Prevedi i valori futuri delle serie temporali utilizzando la funzione ML.FORECAST.

Nella seguente query GoogleSQL, la clausola STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level) indica che la query prevede 30 punti di tempo futuri e genera un intervallo di previsione con un livello di confidenza dell'80%.

Per prevedere i dati con il modello:

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:

   SELECT
    *
   FROM
    ML.FORECAST(MODEL `bqml_tutorial.ga_arima_model`,
                STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level));

   I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

   

   Le righe di output sono in ordine cronologico in base al valore della colonna forecast_timestamp. Nella previsione delle serie temporali, l'intervallo di previsione, rappresentato dai valori delle colonne prediction_interval_lower_bound e prediction_interval_upper_bound, è importante quanto il valore della colonna forecast_value. Il valore forecast_value è il punto medio dell'intervallo di previsione. L'intervallo di previsione dipende dai valori delle colonne standard_error e confidence_level.

   Per ulteriori informazioni sulle colonne di output, consulta la funzione ML.FORECAST.

Spiega i risultati della previsione

Puoi ottenere le metriche di spiegabilità oltre ai dati di previsione utilizzando la funzione ML.EXPLAIN_FORECAST. La funzione ML.EXPLAIN_FORECAST prevede i valori futuri delle serie temporali e restituisce anche tutti i componenti distinti della serie temporale.

Analogamente alla funzione ML.FORECAST, la clausola STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level) utilizzata nella funzione ML.EXPLAIN_FORECAST indica che la query prevede 30 punti di tempo futuri e genera un intervallo di previsione con un livello di confidenza dell'80%.

Per spiegare i risultati del modello:

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:

   SELECT
    *
   FROM
    ML.EXPLAIN_FORECAST(MODEL `bqml_tutorial.ga_arima_model`,
      STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level));

   I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

   

   Le righe di output sono ordinate in ordine cronologico in base al valore della colonna time_series_timestamp.

   Per ulteriori informazioni sulle colonne di output, consulta la funzione ML.EXPLAIN_FORECAST.

   Se vuoi visualizzare i risultati, puoi utilizzare Looker Studio come descritto nella sezione Visualizzare i dati di input per creare un grafico utilizzando le seguenti colonne come metriche:

   • time_series_data
   • prediction_interval_lower_bound
   • prediction_interval_upper_bound
   • trend
   • seasonal_period_weekly
   • step_changes

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.

• Puoi eliminare il progetto che hai creato.
• In alternativa, puoi conservare il progetto ed eliminare il set di dati.

Eliminare il set di dati

L'eliminazione del progetto rimuove tutti i set di dati e tutte le tabelle nel progetto. Se preferisci riutilizzare il progetto, puoi eliminare il set di dati creato in questo tutorial:

1. Se necessario, apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina BigQuery

2. Nella barra di navigazione, fai clic sul set di dati bqml_tutorial che hai creato.

3. Fai clic su Elimina set di dati sul lato destro della finestra. Questa azione elimina il set di dati, la tabella e tutti i dati.

4. Nella finestra di dialogo Elimina set di dati, conferma il comando di eliminazione digitando il nome del set di dati (bqml_tutorial) e fai clic su Elimina.

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, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro 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 appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Passaggi successivi

• Scopri come prevedere una singola serie temporale con un modello multivariabile
• Scopri come prevedere più serie temporali con un modello univariato
• Scopri come eseguire il scaling di un modello univariabile quando prevedi più serie temporali su molte righe.
• Scopri come prevedere in modo gerarchico più serie temporali con un modello univariabile
• Per una panoramica di BigQuery ML, consulta Introduzione all'AI e all'apprendimento automatico in BigQuery.