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합산 가능한 비율 측정항목을 사용하여 기여 분석 모델에서 데이터 통계 가져오기

이 튜토리얼에서는 기여 분석 모델을 사용하여 아이오와 주류 판매 데이터 세트에서 매출원가 비율의 기여도를 분석합니다. 이 튜토리얼에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 안내합니다.

공개적으로 사용 가능한 아이오와 주류 데이터를 기반으로 입력 테이블을 만듭니다.
합산 가능한 비율 측정항목을 사용하는 기여 분석 모델을 만듭니다. 이 유형의 모델은 두 개의 숫자 열 값을 요약하고 데이터의 각 세그먼트에 대해 대조군과 테스트 데이터 세트 간의 비율 차이를 결정합니다.
ML.GET_INSIGHTS 함수를 사용하여 모델에서 측정항목 통계를 가져옵니다.

이 튜토리얼을 시작하기 전에 기여 분석 사용 사례를 숙지해야 합니다.

필수 권한

데이터 세트를 만들려면 bigquery.datasets.create Identity and Access Management(IAM) 권한이 필요합니다.
모델을 만들려면 다음 권한이 필요합니다.
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
추론을 실행하려면 다음 권한이 필요합니다.
- bigquery.models.getData
- bigquery.jobs.create

비용

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

BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요. Google Cloud를 처음 사용하는 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

BigQuery 가격 책정에 대한 자세한 내용은 BigQuery 문서의 BigQuery 가격 책정을 참조하세요.

시작하기 전에

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
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the BigQuery API.
Enable the API

데이터 세트 생성

ML 모델을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만듭니다.

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery 페이지로 이동
탐색기 창에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.
작업 보기 > 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.
데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.
- 데이터 세트 ID에 bqml_tutorial를 입력합니다.
- 위치 유형에 대해 멀티 리전을 선택한 다음 US(미국 내 여러 리전)를 선택합니다.
  
  공개 데이터 세트는 US 멀티 리전에 저장됩니다. 편의상 같은 위치에 데이터 세트를 저장합니다.
- 나머지 기본 설정은 그대로 두고 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

입력 데이터 테이블 만들기

분석할 테스트 및 대조 데이터가 포함된 테이블을 만듭니다. 다음 쿼리는 2021년 주류 데이터의 테스트 테이블과 2020년 주류 데이터의 대조 테이블이라는 두 개의 중간 테이블을 만든 다음 중간 테이블의 합집합을 실행하여 테스트 행과 대조 행이 모두 포함되고 동일한 열 집합이 있는 테이블을 만듭니다.

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동

쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행합니다.

CREATE OR REPLACE TABLE bqml_tutorial.iowa_liquor_sales_data AS
(SELECT
  store_name,
  city,
  vendor_name,
  category_name,
  item_description,
  SUM(sale_dollars) AS total_sales,
  SUM(state_bottle_cost) AS total_bottle_cost,
  FALSE AS is_test
FROM `bigquery-public-data.iowa_liquor_sales.sales`
WHERE EXTRACT(YEAR FROM date) = 2020
GROUP BY store_name, city, vendor_name, category_name, item_description, is_test)
UNION ALL
(SELECT
  store_name,
  city,
  vendor_name,
  category_name,
  item_description,
  SUM(sale_dollars) AS total_sales,
  SUM(state_bottle_cost) AS total_bottle_cost,
  TRUE AS is_test
FROM `bigquery-public-data.iowa_liquor_sales.sales`
WHERE EXTRACT(YEAR FROM date) = 2021
GROUP BY store_name, city, vendor_name, category_name, item_description, is_test);

모델 만들기

기여 분석 모델을 만듭니다.

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동

쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행합니다.

CREATE OR REPLACE MODEL bqml_tutorial.liquor_sales_model
OPTIONS(
  model_type = 'CONTRIBUTION_ANALYSIS',
  contribution_metric = 'sum(total_bottle_cost)/sum(total_sales)',
  dimension_id_cols = ['store_name', 'city', 'vendor_name', 'category_name', 'item_description'],
  is_test_col = 'is_test',
  min_apriori_support = 0.05
) AS
SELECT * FROM bqml_tutorial.iowa_liquor_sales_data;

쿼리가 완료되는 데 약 35초가 걸리며 그 이후에는 liquor_sales_model 모델이 탐색기 창의 bqml_tutorial 데이터 세트에 표시됩니다. 이 쿼리에서는 CREATE MODEL 문을 사용하여 모델을 만들므로 쿼리 결과가 없습니다.

모델에서 통계 가져오기

ML.GET_INSIGHTS 함수를 사용하여 기여 분석 모델에서 생성된 통계를 가져옵니다.

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동

쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행합니다.

SELECT
  *
FROM
  ML.GET_INSIGHTS(
    MODEL `bqml_tutorial.liquor_sales_model`)
ORDER BY aumann_shapley_attribution DESC;

출력의 처음 몇 행은 다음과 유사하게 표시됩니다.

+---------------------------------------------+------------+--------------+----------------------+---------------------------+------------------+---------------------+---------------------+-------------------------+-----------------------------+--------------------------------+----------------------------+----------------------+
|                contributors                 | store_name |     city     |     vendor_name      |       category_name       | item_description |     ratio_test      |    ratio_control    | regional_relative_ratio | ambient_relative_ratio_test | ambient_relative_ratio_control | aumann_shapley_attribution |   apriori_support    |
+---------------------------------------------+------------+--------------+----------------------+---------------------------+------------------+---------------------+---------------------+-------------------------+-----------------------------+--------------------------------+----------------------------+----------------------+
| ["vendor_name=HEAVEN HILL BRANDS"]          | NULL       | NULL         | HEAVEN HILL BRANDS   | NULL                      | NULL             | 0.06082442061831622 | 0.05884218073008315 |      1.0336873967558387 |          0.8698365450783194 |              0.811596664491199 |      1.5104196544869235E-4 | 0.055361944752340866 |
| ["category_name=CANADIAN WHISKIES"]         | NULL       | NULL         | NULL                 | CANADIAN WHISKIES         | NULL             | 0.05660065322101707 | 0.05527494446064277 |      1.0239839003604652 |          0.7978770326280865 |             0.7503324937642422 |       9.208157188656863E-5 |  0.09035117733470034 |
| ["category_name=STRAIGHT BOURBON WHISKIES"] | NULL       | NULL         | NULL                 | STRAIGHT BOURBON WHISKIES | NULL             |  0.0780561336687973 | 0.07963402619292285 |      0.9801856995111244 |          1.1380300531561078 |              1.123518997118609 |      -3.521056388489075E-5 |  0.09069759353047172 |
| ["vendor_name=JIM BEAM BRANDS"]             | NULL       | NULL         | JIM BEAM BRANDS      | NULL                      | NULL             | 0.07626103548689916 | 0.07922409994920188 |      0.9625989507712601 |          1.1085644148611702 |             1.1170286930895665 |     -1.7964572365978545E-4 |  0.08232281614374977 |
| ["city=CEDAR RAPIDS"]                       | NULL       | CEDAR RAPIDS | NULL                 | NULL                      | NULL             | 0.06564795345695407 | 0.06914461951551351 |      0.9494296724306232 |          0.9431496213564421 |              0.964181423999566 |      -2.369897107336527E-4 | 0.060593459713451064 |
| ["vendor_name=SAZERAC COMPANY  INC"]        | NULL       | NULL         | SAZERAC COMPANY  INC | NULL                      | NULL             | 0.06564824170155907 | 0.06728069733579875 |      0.9757366421740239 |           0.939610729279885 |             0.9343443980070573 |     -3.1033262381369034E-4 |  0.11571276474865996 |
+---------------------------------------------+------------+--------------+----------------------+---------------------------+------------------+---------------------+---------------------+-------------------------+-----------------------------+--------------------------------+----------------------------+----------------------+

출력에서 데이터 세그먼트 vendor_name=HEAVEN HILL BRANDS의 아우만 샤플리 기여도가 가장 높으며, 이는 판매 비율 변화에 가장 큰 기여를 했다는 것을 나타냅니다. 이 차이는 ratio_test 및 ratio_control 열에서도 확인할 수 있으며, 이는 테스트 데이터의 비율이 대조 데이터에 비해 증가했음을 보여줍니다. regional_relative_ratio, ambient_relative_ratio_test, ambient_relative_ratio_control와 같은 다른 측정항목은 대조군과 실험군 비율 간의 관계와 전체 집단과의 관계를 설명하는 추가 통계를 계산합니다. 자세한 내용은 합산 가능한 비율 측정항목 출력 열을 참고하세요.

삭제

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