Mit einem summarisierbaren Messwert Dateninformationen aus einem Modell zur Beitragsanalyse abrufen

Vorschau

Dieses Produkt oder diese Funktion unterliegt den „Nutzungsbedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Nutzungsbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Produkte und -Funktionen sind unverändert verfügbar und werden möglicherweise nur eingeschränkt unterstützt. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Startphase.

Hinweis: Wenn Sie Feedback geben oder Support für diese Funktion anfordern möchten, wenden Sie sich bitte an [e-mail].

In dieser Anleitung verwenden Sie ein Modell für die Beitragsanalyse, um die Änderungen der Taxifahrpreise zwischen 2011 und 2012 in New York City zu analysieren. In dieser Anleitung werden Sie durch die folgenden Aufgaben geführt:

• Erstellen einer Eingabetabelle auf Grundlage öffentlich verfügbarer Taxidaten
• Erstellen eines Beitragsanalysemodells, das einen summierbaren Messwert verwendet. Bei diesem Modell wird ein bestimmter Messwert für eine Kombination aus einer oder mehreren Dimensionen in den Daten zusammengefasst, um zu ermitteln, wie diese Dimensionen zum Messwert beitragen.
• Mit der Funktion ML.GET_INSIGHTS können Sie die Messwertstatistiken aus dem Modell abrufen.

Bevor Sie mit dieser Anleitung beginnen, sollten Sie mit dem Anwendungsfall Beitragsanalyse vertraut sein.

Erforderliche Berechtigungen

• Zum Erstellen des Datasets benötigen Sie die IAM (Identity and Access Management)-Berechtigung bigquery.datasets.create.

• Zum Erstellen des Modells benötigen Sie die folgenden Berechtigungen:

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

• Zum Ausführen von Inferenzen benötigen Sie die folgenden Berechtigungen:

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

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

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

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen. Neuen Google Cloud-Nutzern steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Weitere Informationen zu den Preisen von BigQuery finden Sie unter BigQuery: Preise in der BigQuery-Dokumentation.

Hinweise

1. 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

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

3. Enable the BigQuery API.

   Enable the API

Dataset erstellen

Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset, um Ihr ML-Modell zu speichern:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“ auf.

   Zur Seite „BigQuery“

2. Klicken Sie im Bereich Explorer auf den Namen Ihres Projekts.

3. Klicken Sie auf Aktionen ansehen > Dataset erstellen.

   

4. Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:

   • Geben Sie unter Dataset-ID bqml_tutorial ein.

   • Wählen Sie als Standorttyp die Option Mehrere Regionen und dann USA (mehrere Regionen in den USA) aus.

     Die öffentlichen Datasets sind am multiregionalen Standort US gespeichert. Der Einfachheit halber sollten Sie Ihr Dataset am selben Standort speichern.

   • Übernehmen Sie die verbleibenden Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.

     

Tabelle mit Eingabedaten erstellen

Erstellen Sie eine Tabelle mit Test- und Kontrolldaten, die Sie analysieren möchten. Mit der folgenden Abfrage werden zwei Zwischentabellen erstellt, eine Testtabelle mit Taxidaten aus dem Jahr 2012 und eine Kontrolltabelle mit Taxidaten aus dem Jahr 2011. Anschließend wird eine Union der Zwischentabellen ausgeführt, um eine Tabelle mit Test- und Kontrollzeilen und denselben Spalten zu erstellen.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

   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
   );

Modell erstellen

So erstellen Sie ein Modell für die Beitragsanalyse:

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

   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;

Die Abfrage dauert ungefähr 20 Sekunden. Anschließend wird das Modell taxi_contribution_analysis_model im bqml_tutorial-Dataset des Bereichs Explorer angezeigt. Da die Abfrage eine CREATE MODEL-Anweisung zum Erstellen eines Modells verwendet, gibt es keine Abfrageergebnisse.

Statistiken aus dem Modell abrufen

Mit der Funktion ML.GET_INSIGHTS können Sie Informationen abrufen, die vom Modell für die Beitragsanalyse generiert wurden.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

   SELECT
     *
   FROM
     ML.GET_INSIGHTS(
       MODEL `bqml_tutorial.taxi_contribution_analysis_model`)
   ORDER BY unexpected_difference DESC;

   Die ersten Zeilen der Ausgabe sollten in etwa so aussehen:

   +----------------------------------+-----------+-----------------+--------------+--------------------+-------+-------------------+------------------+------------------+---------------------+-----------------------+--------------------------------+-----------------+
   |           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 |
   +----------------------------------+-----------+-----------------+--------------+--------------------+-------+-------------------+------------------+------------------+---------------------+-----------------------+--------------------------------+-----------------+
   

   Da Sie eine Beitragsanalyse für einen summarisierbaren Messwert durchgeführt haben, enthalten die Ergebnisse die Ausgabespalten für summarisierbare Messwerte.

Bereinigen

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

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.