קבלת תובנות מנתונים מניתוח מדדים עיקריים באמצעות מדד שניתן לסיכום

במדריך הזה משתמשים במודל של ניתוח מדדים עיקריים כדי לנתח את השינויים במכירות בין 2020 ל-2021 במערך הנתונים של מכירות משקאות חריפים באיווה. במדריך הזה מוסבר איך לבצע את הפעולות הבאות:

• ליצור טבלת קלט על סמך נתונים זמינים לציבור על משקאות חריפים באיווה.
• יוצרים מודל לניתוח מדדים עיקריים שמשתמש במדד שניתן לסיכום. במודל מהסוג הזה מסכמים מדד נתון עבור שילוב של מאפיין אחד או יותר בנתונים, כדי לקבוע את התרומה של המאפיינים האלה לערך המדד.
• אפשר לקבל את התובנות לגבי המדד מהמודל באמצעות הפונקציה ML.GET_INSIGHTS.

לפני שמתחילים במדריך הזה, כדאי להכיר את תרחיש השימוש של ניתוח מדדים עיקריים.

ההרשאות הנדרשות

• כדי ליצור את מערך הנתונים, צריך את ההרשאה bigquery.datasets.createבממשק של ניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM).

• כדי ליצור את המודל, צריך את ההרשאות הבאות:

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

• כדי להריץ הסקה, צריך את ההרשאות הבאות:

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

עלויות

במסמך הזה משתמשים ברכיבים הבאים של Cloud de Confiance by S3NS, והשימוש בהם כרוך בתשלום:

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

מידע נוסף על התמחור של BigQuery זמין במאמר תמחור ב-BigQuery במסמכי התיעוד של BigQuery.

לפני שמתחילים

1. בדף לבחירת הפרויקט במסוף Cloud de Confiance , בוחרים פרויקט ב- Cloud de Confiance או יוצרים אותו.

   תפקידים שנדרשים כדי לבחור או ליצור פרויקט

   • Select a project: כדי לבחור פרויקט לא צריך תפקיד IAM ספציפי – אפשר לבחור כל פרויקט שקיבלתם בו תפקיד.
   • יצירת פרויקט: כדי ליצור פרויקט, צריך את התפקיד Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), שכולל את ההרשאה resourcemanager.projects.create. איך מקצים תפקידים

   כניסה לדף לבחירת הפרויקט

2. מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט Cloud de Confiance .

3. אם BigQuery API לא מופעל, מפעילים אותו.

   תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

   כדי להפעיל ממשקי API, נדרשת ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'אדמין בממשק Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

   להפעלת ה-API

יצירת מערך נתונים

כדי ליצור מערך נתונים ב-BigQuery, בוחרים באחת מהאפשרויות הבאות:

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

יצירת טבלה של נתוני קלט

יוצרים טבלה שמכילה נתונים של קבוצת הבדיקה וקבוצת הביקורת לניתוח. טבלת הבדיקה מכילה נתוני משקאות משנת 2021, וטבלת הבקרה מכילה נתוני משקאות משנת 2020. השאילתה הבאה משלבת את נתוני הבדיקה והבקרה בטבלת קלט אחת:

1. במסוף Cloud de Confiance , עוברים לדף BigQuery.

   כניסה ל-BigQuery

2. בעורך השאילתות, מריצים את ההצהרה הבאה:

   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)
   );

יצירת המודל

יצירת מודל לניתוח מדדים עיקריים:

1. במסוף Cloud de Confiance , עוברים לדף BigQuery.

   כניסה ל-BigQuery

2. בעורך השאילתות, מריצים את ההצהרה הבאה:

   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;

השלמת השאילתה נמשכת כ-60 שניות, ולאחר מכן המודל iowa_liquor_sales_sum_model מופיע במערך הנתונים bqml_tutorial. השאילתה משתמשת בהצהרה CREATE MODEL כדי ליצור מודל, ולכן אין תוצאות לשאילתה.

קבלת תובנות מהמודל

אפשר לקבל תובנות שנוצרו על ידי מודל ניתוח מדדים עיקריים באמצעות הפונקציה ML.GET_INSIGHTS.

1. במסוף Cloud de Confiance , עוברים לדף BigQuery.

   כניסה ל-BigQuery

2. בעורך השאילתות, מריצים את ההצהרה הבאה כדי לבחור עמודות מהפלט של מודל ניתוח מדדים עיקריים של מדד ניתן לסיכום:

   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`);

השורות הראשונות של הפלט אמורות להיראות כך: הערכים נחתכים כדי לשפר את הקריאות.

הפלט ממוין אוטומטית לפי התרומה, או ABS(difference), בסדר יורד. בשורה all, בעמודה difference מוצג גידול של 31,595,222$ במכירות הכוללות בין 2020 ל-2021, כלומר גידול של 7.9% כפי שמצוין בעמודה relative_difference. בשורה השנייה, עם vendor_name=SAZERAC COMPANY INC, היה unexpected_difference של 11,491,923$, כלומר פלח הנתונים הזה גדל ב-28% יותר משיעור הצמיחה של הנתונים בכללותם, כפי שניתן לראות בעמודה relative_unexpected_difference. מידע נוסף זמין במאמר בנושא עמודות פלט של מדדים שניתן לסכם.

הסרת המשאבים

1. במסוף Cloud de Confiance , נכנסים לדף Manage resources.

   כניסה לדף Manage resources

2. ברשימת הפרויקטים, בוחרים את הפרויקט שרוצים למחוק ולוחצים על Delete.
3. כדי למחוק את הפרויקט, כותבים את מזהה הפרויקט בתיבת הדו-שיח ולוחצים על Shut down.