Analisar dados com o Gemini para assistência do Google Cloud

Neste tutorial, descrevemos como é possível usar o Gemini para o Google Cloud, um colaborador com tecnologia de IA do Google Cloud, para analisar dados. No tutorial, você usa o Gemini no BigQuery para analisar e prever vendas de produtos.

Neste tutorial, presumimos que você esteja familiarizado com SQL e tarefas básicas de análise de dados. O conhecimento básico dos produtos Google Cloud não é pressuposto. Se você ainda não conhece o BigQuery, consulte os guias de início rápido.

Objetivos

  • Use o Gemini para responder perguntas sobre produtos e casos de uso de análise de dados.
  • Instrua o Gemini a explicar e gerar consultas SQL no BigQuery.
  • Criar um modelo de machine learning (ML) para prever futuros períodos.

Custos

Neste tutorial, usamos o seguinte componente faturável do Google Cloud:

Use a calculadora de preços para fazer uma estimativa dos custos com base no uso previsto.

Antes de começar

  1. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  2. Verifique se você configurou o Gemini no BigQuery no projeto do Google Cloud.

  3. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

    Acessar o BigQuery

  4. Crie um conjunto de dados chamado bqml_tutorial. Use o conjunto de dados para armazenar objetos de banco de dados, como tabelas e modelos.

  5. Ative os recursos do Gemini no BigQuery necessários para concluir este tutorial:

    1. Para conferir os recursos do Gemini no BigQuery, clique em pen_spark Gemini na barra de ferramentas.

    2. Na lista Gemini no editor SQL do BigQuery, selecione todas as seguintes opções:

      • Preenchimento automático
      • Geração automática
      • Explicação

    Para desabilitar os recursos do Gemini no BigQuery, desmarque os recursos do Gemini que você quer desativar.

Use o Gemini para analisar seus dados

O Gemini pode ajudar você a saber quais dados você pode acessar para análise e como analisá-los.

Antes de consultar os dados, você precisa saber quais consegue acessar. Cada produto de dados organiza e armazena dados de maneira diferente. Para receber ajuda, você pode enviar ao Gemini uma declaração de linguagem natural (ou comando) como "Como faço para consultar quais conjuntos de dados e tabelas estão disponíveis para mim no BigQuery?"

Se você quiser entender as características de diferentes sistemas de consulta de dados, peça ao Gemini informações específicas do produto, como estas:

  • "Como começo a usar o BigQuery?"
  • "Quais benefícios o BigQuery oferece aos analistas de dados?"
  • "Como o BigQuery processa consultas de escalonamento automático?"

O Gemini também pode fornecer informações sobre como analisar seus dados. Para esse tipo de ajuda, você pode enviar comandos ao Gemini como estes:

  • "Como criar um modelo de previsão de série temporal no BigQuery?"
  • "Como carrego diferentes tipos de dados no BigQuery?"

Para pedir que o Gemini responda a perguntas sobre seus dados, siga estas etapas:

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

    Acessar o BigQuery

  2. Na barra de ferramentas do console do Google Cloud, clique em spark Abrir o Gemini.

  3. No painel Gemini, insira um comando como How do I learn which datasets and tables are available to me in BigQuery?.

  4. Clique em Enviar Enviar solicitação.

    Saiba como e quando o Gemini para Google Cloud usa seus dados.

    O Gemini retorna uma resposta parecida com:

    To learn which datasets and tables are available to you in
BigQuery, you can use the Google Cloud console, the
Google Cloud CLI, or the BigQuery API.
...

  5. Opcional: para redefinir seu histórico de chat, no painel do Gemini, clique no ícone Excluir e depois em Redefinir chat.

Use o Gemini para entender e escrever SQL no BigQuery

O Gemini pode ajudar você a trabalhar com o SQL. Por exemplo, se você trabalhar com consultas SQL que outras pessoas escreveram, o Gemini no BigQuery poderá explicar uma consulta complexa em linguagem simples. Essas explicações podem ajudar você a entender a sintaxe da consulta, o esquema subjacente e o contexto de negócios.

Peça para o Gemini explicar as consultas SQL em um conjunto de dados de vendas

Para pedir que o Gemini explique uma consulta SQL de exemplo, siga estas etapas:

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

    Acessar o BigQuery

  2. No editor de consultas, abra ou cole a consulta que você quer que o Gemini explique.

    Por exemplo, talvez você queira entender como as tabelas e consultas de dados estão relacionadas em um conjunto de dados de vendas e talvez queira ajuda para escrever consultas que usem esse conjunto. Na consulta de exemplo a seguir, você pode entender quais tabelas estão sendo usadas, mas outras seções da consulta podem levar tempo para analisar e entender.

    SELECT u.id as user_id, u.first_name, u.last_name, avg(oi.sale_price) as avg_sale_price
FROM `bigquery-public-data.thelook_ecommerce.users` as u
JOIN `bigquery-public-data.thelook_ecommerce.order_items` as oi
ON u.id = oi.user_id
GROUP BY 1,2,3
ORDER BY avg_sale_price DESC
LIMIT 10

  3. Destaque a consulta que você quer que o Gemini explique e clique em pen_spark Explicar esta consulta.

    A explicação do SQL aparece no painel Gemini.

    Usando o exemplo de consulta da etapa anterior, o Gemini retorna uma explicação semelhante a esta:

    The intent of this query is to find the top 10 users by average sale price.
The query first joins the users and order_items tables on the user_id
column. It then groups the results by user_id , first_name , and last_name,
and calculates the average sale price for each group. The results are then
ordered by average sale price in descending order, and the top 10 results
are returned.

Gere uma consulta SQL que agrupe as vendas por dia e produto

Você pode dar ao Gemini um comando para gerar consulta SQLL com base no esquema dos dados. Mesmo que você esteja começando sem código, com conhecimento limitado do esquema de dados ou com conhecimento básico de sintaxe SQL, o Gemini pode sugerir uma ou mais instruções SQL.

No exemplo a seguir, você gera uma consulta que lista os principais produtos de cada dia. Esse tipo de consulta costuma ser complexo, mas é possível criar uma instrução automaticamente com o Gemini. Depois, use as tabelas no conjunto de dados thelook_ecommerce e solicite que o Gemini gere uma consulta para calcular as vendas por item do pedido e por nome de produto.

Para fazer com que o Gemini gere uma consulta que liste seus principais produtos, siga estas etapas:

  1. No console do Google Cloud, acesse a página do BigQuery.

    Acessar o BigQuery

  2. No menu de navegação, clique em BigQuery Studio.

  3. Clique em Criar uma nova consulta. O painel Explorer carrega automaticamente o banco de dados selecionado.

  4. No editor de consultas, digite o comando a seguir e pressione Enter. O caractere de cerquilha (#) solicita que o Gemini gere um SQL.

    # select the sum of sales by date and product casted to day from bigquery-public-data.thelook_ecommerce.order_items joined with bigquery-public-data.thelook_ecommerce.products

    O Gemini sugere uma consulta SQL parecida com:

    SELECT sum(sale_price),
DATE(created_at),
product_id
FROM `bigquery-public-data.thelook_ecommerce.order_items`
AS t1
INNER JOIN `bigquery-public-data.thelook_ecommerce.products`
AS t2
ON t1.product_id = t2.id
GROUP BY 2, 3

  5. Para aceitar o código sugerido, clique em Tab e, em seguida, clique em Executar para executar a instrução SQL. Você também pode percorrer o SQL sugerido e aceitar palavras específicas sugeridas na instrução.

  6. As sugestões aparecem no painel Resultados da consulta.

Crie um modelo de previsão e visualize os resultados

Nesta seção, você usará o BigQuery ML para fazer o seguinte:

  • Use uma consulta de tendências para criar um modelo de previsão.
  • Use o Gemini para explicar e escrever uma consulta para conferir os resultados do modelo de previsão.

Use o exemplo de consulta a seguir com vendas reais, que são usadas como uma entrada para o modelo. A consulta é usada como parte da criação do modelo de ML.

  1. Para criar um modelo de ML de previsão, execute o seguinte SQL no editor SQL do BigQuery:

    CREATE MODEL bqml_tutorial.sales_forecasting_model
OPTIONS(MODEL_TYPE='ARIMA_PLUS',
time_series_timestamp_col='date_col',
time_series_data_col='total_sales',
time_series_id_col='product_id') AS
SELECT sum(sale_price) as total_sales,
DATE(created_at) as date_col,
product_id
FROM `bigquery-public-data.thelook_ecommerce.order_items`
AS t1
INNER JOIN `bigquery-public-data.thelook_ecommerce.products`
AS t2
ON t1.product_id = t2.id
GROUP BY 2, 3;

    Você pode usar o Gemini para entender essa consulta

    Quando o modelo é criado, o painel Resultados mostra uma mensagem semelhante a esta:

    This statement will replace the model named sales_forecasting_model.
Depending on the type of model, this may take several hours to complete.

  2. No painel Gemini, insira um comando para que o Gemini ajude você a escrever uma consulta para receber uma previsão do modelo quando ele for concluído. Por exemplo, insira How can I get a forecast in SQL from the model?.

    Com base no contexto do comando, o Gemini retorna um exemplo de modelo de ML que prevê vendas:

    To get a forecast in SQL from the model, you can use the following query:

SELECT
*
FROM
  ML.FORECAST(MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
STRUCT(
      7 AS horizon,
      0.95 AS confidence_level
)
)

  3. No painel do Gemini, copie a consulta SQL.

  4. No editor SQL do BigQuery, cole e execute a consulta SQL.

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados neste tutorial, exclua o projeto do Google Cloud criado para este tutorial. A outra opção é excluir os recursos individuais.

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página Gerenciar recursos.

    Acessar "Gerenciar recursos"

  2. Na lista de projetos, selecione o projeto que você quer excluir e clique em Excluir .
  3. Na caixa de diálogo, digite o ID do projeto e clique em Encerrar para excluí-lo.

Excluir o conjunto de dados

A exclusão do seu projeto vai remover todos os conjuntos de dados e tabelas no projeto. Se preferir reutilizar o projeto, exclua o conjunto de dados criado neste tutorial.

  1. No console do Google Cloud, abra a página do BigQuery.

    Acessar o BigQuery

  2. No painel de navegação, selecione o conjunto de dados bqml_tutorial que você criou.

  3. Para excluir o conjunto de dados, a tabela e todos os dados, clique em Excluir conjunto de dados.

  4. Para confirmar a exclusão, na caixa de diálogo Excluir conjunto de dados, digite o nome do conjunto (bqml_tutorial) e clique em Excluir.

A seguir