합산 가능한 측정항목을 사용하여 기여 분석 모델에서 데이터 통계 가져오기

이 튜토리얼에서는 기여 분석 모델을 사용하여 아이오와 주류 판매 데이터 세트에서 2020년과 2021년의 판매 변동을 분석합니다. 이 튜토리얼에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 안내합니다.

• 공개적으로 사용 가능한 아이오와 주류 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 Cloud구성요소를 사용합니다.

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

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용합니다. 신규 Google Cloud 사용자는 무료 체험판을 이용할 수 있습니다.

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

시작하기 전에

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

데이터 세트 만들기

ML 모델을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만듭니다.

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

입력 데이터 테이블 만들기

분석할 테스트 및 대조 데이터가 포함된 테이블을 만듭니다. 테스트 테이블에는 2021년의 주류 데이터가 포함되어 있고 대조 테이블에는 2020년의 주류 데이터가 포함되어 있습니다. 다음 쿼리는 테스트 데이터와 대조 데이터를 단일 입력 테이블로 결합합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   CREATE OR REPLACE TABLE bqml_tutorial.iowa_liquor_sales_sum_data AS (
     (SELECT
       store_name,
       city,
       vendor_name,
       category_name,
       item_description,
       SUM(sale_dollars) AS total_sales,
       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,
       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.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   CREATE OR REPLACE MODEL bqml_tutorial.iowa_liquor_sales_sum_model
     OPTIONS(
       model_type='CONTRIBUTION_ANALYSIS',
       contribution_metric = '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_sum_data;

쿼리가 완료되는 데 약 60초가 걸리며 그 이후에는 iowa_liquor_sales_sum_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.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 문을 실행하여 합산 가능한 측정항목 기여 분석 모델의 출력에서 열을 선택합니다.

   SELECT
     contributors,
     metric_test,
     metric_control,
     difference,
     relative_difference,
     unexpected_difference,
     relative_unexpected_difference,
     apriori_support,
     contribution
   FROM
     ML.GET_INSIGHTS(
       MODEL `bqml_tutorial.iowa_liquor_sales_sum_model`);

출력의 처음 몇 행은 다음과 유사하게 표시됩니다. 가독성을 높이기 위해 값이 잘립니다.

출력은 기여도(ABS(difference))를 기준으로 자동으로 내림차순으로 정렬됩니다. all 행의 difference 열에 따르면 2020년에서 2021년 사이 총매출이 31,595,222달러 증가했으며, 이는 relative_difference 열에 표시된 대로 7.9% 증가한 것입니다. vendor_name=SAZERAC COMPANY INC가 있는 두 번째 행의 unexpected_difference는 11,491,923달러입니다. 즉, 이 데이터 세그먼트는 relative_unexpected_difference 열에서 볼 수 있듯이 전체 데이터의 성장률보다 28% 더 성장했습니다. 자세한 내용은 합산 가능한 측정항목 출력 열을 참고하세요.

삭제

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.