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합산 가능한 측정항목을 사용하여 기여 분석 모델에서 데이터 통계 가져오기

이 튜토리얼에서는 기여 분석 모델을 사용하여 2011년과 2012년 뉴욕시의 택시 요금 변동을 분석합니다. 이 튜토리얼에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 안내합니다.

공개적으로 사용 가능한 택시 데이터를 기반으로 입력 테이블을 만듭니다.
합산 가능한 측정항목을 사용하는 기여 분석 모델을 만듭니다. 이 유형의 모델은 데이터의 하나 이상의 측정기준 조합에 대한 특정 측정항목을 요약하여 이러한 측정기준이 측정항목 값에 어떤 영향을 미치는지 확인합니다.
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 2012년 택시 데이터가 포함된 테스트 테이블과 2011년 택시 데이터가 포함된 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.taxi_control_and_test
AS (
  SELECT
    vendor_id,
    passenger_count,
    payment_type,
    pickup_location_id,
    EXTRACT(MONTH FROM pickup_datetime) AS month,
    AVG(total_amount) AS avg_total_fare,
    FALSE AS is_test
  FROM `bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_yellow_trips_2011`
  WHERE total_amount > 0
  GROUP BY vendor_id, passenger_count, payment_type, pickup_location_id, month, is_test
)
UNION ALL
(
  SELECT
    vendor_id,
    passenger_count,
    payment_type,
    pickup_location_id,
    EXTRACT(MONTH FROM pickup_datetime) AS month,
    AVG(total_amount) AS avg_total_fare,
    TRUE AS is_test
  FROM `bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_yellow_trips_2012`
  WHERE total_amount > 0
  GROUP BY vendor_id, passenger_count, payment_type, pickup_location_id, month, 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.taxi_contribution_analysis_model`
  OPTIONS (
    MODEL_TYPE = 'CONTRIBUTION_ANALYSIS',
    CONTRIBUTION_METRIC = 'SUM(avg_total_fare)',
    DIMENSION_ID_COLS =
      ['vendor_id', 'passenger_count', 'pickup_location_id', 'payment_type', 'month'],
    IS_TEST_COL = 'is_test',
    MIN_APRIORI_SUPPORT = 0.05)
AS
SELECT * FROM bqml_tutorial.taxi_control_and_test;

쿼리가 완료되는 데 약 20초가 걸리며 그 이후에는 taxi_contribution_analysis_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.taxi_contribution_analysis_model`)
ORDER BY unexpected_difference DESC;

출력의 처음 몇 행은 다음과 유사하게 표시됩니다.

+----------------------------------+-----------+-----------------+--------------+--------------------+-------+-------------------+------------------+------------------+---------------------+-----------------------+--------------------------------+-----------------+
|           contributors           | vendor_id | passenger_count | payment_type | pickup_location_id | month |    metric_test    |  metric_control  |    difference    | relative_difference | unexpected_difference | relative_unexpected_difference | apriori_support |
+----------------------------------+-----------+-----------------+--------------+--------------------+-------+-------------------+------------------+------------------+---------------------+-----------------------+--------------------------------+-----------------+
| ["all"]                          | NULL      |            NULL | NULL         | NULL               |  NULL | 1305121.630946658 | 983978.603443601 | 321143.027503057 |         0.326371962 |      321143.027503057 |                    0.326371962 |               1 |
| ["payment_type=5","vendor_id=2"] | 2         |            NULL | 5            | NULL               |  NULL |    82996.99307095 |                0 |   82996.99307095 |                NULL |        82996.99307095 |                           NULL |     0.063593301 |
| ["payment_type=5"]               | NULL      |            NULL | 5            | NULL               |  NULL |    82996.99307095 |           138.26 |   82858.73307095 |       599.296492629 |       82825.246757081 |                  482.253417818 |     0.063593301 |
| ["payment_type=3","vendor_id=1"] | 1         |            NULL | 3            | NULL               |  NULL |   82167.169133767 |                0 |  82167.169133767 |                NULL |       82167.169133767 |                           NULL |      0.06295748 |
| ["payment_type=3"]               | NULL      |            NULL | 3            | NULL               |  NULL |   82167.169133767 |                0 |  82167.169133767 |                NULL |       82167.169133767 |                           NULL |      0.06295748 |
| ["payment_type=4","vendor_id=1"] | 1         |            NULL | 4            | NULL               |  NULL |   67418.589902631 |                0 |  67418.589902631 |                NULL |       67418.589902631 |                           NULL |      0.05165694 |
+----------------------------------+-----------+-----------------+--------------+--------------------+-------+-------------------+------------------+------------------+---------------------+-----------------------+--------------------------------+-----------------+

합산 가능한 측정항목에 기여 분석을 실행했으므로 결과에 합산 가능한 측정항목 출력 열이 포함됩니다.

삭제

주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.