Realizar a detecção de anomalias com um modelo de previsão de série temporal multivariável

Este tutorial mostra como fazer as seguintes tarefas:

• Crie um modelo de previsão de série temporal ARIMA_PLUS_XREG.
• Detecte anomalias nos dados da série temporal executando a função ML.DETECT_ANOMALIES no modelo.

Neste tutorial, usamos as seguintes tabelas do conjunto de dados público epa_historical_air_quality, que contém informações diárias de PM2,5, temperatura e velocidade do vento coletadas de várias cidades dos EUA:

• epa_historical_air_quality.pm25_nonfrm_daily_summary
• epa_historical_air_quality.wind_daily_summary
• epa_historical_air_quality.temperature_daily_summary

Permissões necessárias

• Para criar o conjunto de dados, é preciso ter a permissão de IAM bigquery.datasets.create.

• Para criar o modelo, você precisa das seguintes permissões:

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

• Para executar a inferência, você precisa das seguintes permissões:

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

Para mais informações sobre os papéis e as permissões do IAM no BigQuery, consulte Introdução ao IAM.

Custos

Neste documento, você usa os seguintes componentes faturáveis do Cloud de Confiance by S3NS:

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

Para saber mais, acesse a página Preços do BigQuery.

Antes de começar

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

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

   Go to project selector

2. Verify that billing is enabled for your Cloud de Confiance project.

3. Enable the BigQuery API.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   Enable the API

crie um conjunto de dados

Crie um conjunto de dados do BigQuery para armazenar o modelo de ML.

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

Preparar os dados de treinamento

Os dados de PM 2.5, temperatura e velocidade do vento estão em tabelas separadas. Crie a tabela bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily de dados de treinamento combinando os dados nessas tabelas públicas. bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily contém as seguintes colunas:

• date: a data da observação.
• PM2.5: o valor médio de PM2,5 para cada dia
• wind_speed: a velocidade média do vento para cada dia
• temperature: a temperatura mais alta de cada dia

A nova tabela tem dados diários de 11 de agosto de 2009 a 31 de janeiro de 2022.

1. Acessar a página do BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No painel Editor SQL, execute a seguinte instrução SQL:

   CREATE TABLE `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
   AS
   WITH
     pm25_daily AS (
       SELECT
         avg(arithmetic_mean) AS pm25, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.pm25_nonfrm_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle'
         AND parameter_name = 'Acceptable PM2.5 AQI & Speciation Mass'
       GROUP BY date_local
     ),
     wind_speed_daily AS (
       SELECT
         avg(arithmetic_mean) AS wind_speed, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.wind_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle' AND parameter_name = 'Wind Speed - Resultant'
       GROUP BY date_local
     ),
     temperature_daily AS (
       SELECT
         avg(first_max_value) AS temperature, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.temperature_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle' AND parameter_name = 'Outdoor Temperature'
       GROUP BY date_local
     )
   SELECT
     pm25_daily.date AS date, pm25, wind_speed, temperature
   FROM pm25_daily
   JOIN wind_speed_daily USING (date)
   JOIN temperature_daily USING (date)

Criar o modelo

Crie um modelo de série temporal multivariável usando os dados de bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily como dados de treinamento.

1. Acessar a página do BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No painel Editor SQL, execute a seguinte instrução SQL:

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.arimax_model`
     OPTIONS (
       model_type = 'ARIMA_PLUS_XREG',
       auto_arima=TRUE,
       time_series_data_col = 'temperature',
       time_series_timestamp_col = 'date'
       )
   AS
   SELECT
     *
   FROM
     `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
   WHERE
     date < "2023-02-01";

   A consulta leva vários segundos para ser concluída. Depois disso, o modelo arimax_model aparece no conjunto de dados bqml_tutorial e pode ser acessado no painel Explorer.

   Como a consulta usa uma instrução CREATE MODEL para criar um modelo, não há resultados de consulta.

Realizar detecção de anomalias em dados históricos

Execute a detecção de anomalias nos dados históricos usados para treinar o modelo.

1. Acessar a página do BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No painel Editor SQL, execute a seguinte instrução SQL:

   SELECT
     *
   FROM
     ML.DETECT_ANOMALIES (
      MODEL `bqml_tutorial.arimax_model`,
      STRUCT(0.6 AS anomaly_prob_threshold)
     )
   ORDER BY
     date ASC;

   Os resultados são semelhantes aos seguintes:

   +-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+
   | date                    | temperature | is_anomaly | lower_bound        | upper_bound        | anomaly_probability |
   +--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | 2009-08-11 00:00:00 UTC | 70.1        | false      | 67.647370742988727 | 72.552629257011262 | 0                   |
   +--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | 2009-08-12 00:00:00 UTC | 73.4        | false      | 71.7035428351283   | 76.608801349150838 | 0.20478819992561115 |
   +--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | 2009-08-13 00:00:00 UTC | 64.6        | true       | 67.740408724826068 | 72.6456672388486   | 0.945588334903206   |
   +-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+
   

Realizar detecção de anomalias em dados novos

Execute a detecção de anomalias nos novos dados gerados.

1. Acessar a página do BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No painel Editor SQL, execute a seguinte instrução SQL:

   SELECT
     *
   FROM
     ML.DETECT_ANOMALIES (
      MODEL `bqml_tutorial.arimax_model`,
      STRUCT(0.6 AS anomaly_prob_threshold),
      (
        SELECT
          *
        FROM
          UNNEST(
            [
              STRUCT<date TIMESTAMP, pm25 FLOAT64, wind_speed FLOAT64, temperature FLOAT64>
              ('2023-02-01 00:00:00 UTC', 8.8166665, 1.6525, 44.0),
              ('2023-02-02 00:00:00 UTC', 11.8354165, 1.558333, 40.5),
              ('2023-02-03 00:00:00 UTC', 10.1395835, 1.6895835, 46.5),
              ('2023-02-04 00:00:00 UTC', 11.439583500000001, 2.0854165, 45.0),
              ('2023-02-05 00:00:00 UTC', 9.7208335, 1.7083335, 46.0),
              ('2023-02-06 00:00:00 UTC', 13.3020835, 2.23125, 43.5),
              ('2023-02-07 00:00:00 UTC', 5.7229165, 2.377083, 47.5),
              ('2023-02-08 00:00:00 UTC', 7.6291665, 2.24375, 44.5),
              ('2023-02-09 00:00:00 UTC', 8.5208335, 2.2541665, 40.5),
              ('2023-02-10 00:00:00 UTC', 9.9086955, 7.333335, 39.5)
            ]
          )
        )
      );

   Os resultados são semelhantes aos seguintes:

   +-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+------------+------------+
   | date                    | temperature | is_anomaly | lower_bound        | upper_bound        | anomaly_probability | pm25       | wind_speed |
   +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | 2023-02-01 00:00:00 UTC | 44.0        | true       | 36.89918003713138  | 41.8044385511539   | 0.88975675709801583 | 8.8166665  | 1.6525     |
   +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | 2023-02-02 00:00:00 UTC | 40.5        | false      | 34.439946284051572 | 40.672021330796483 | 0.57358239699845348 | 11.8354165 | 1.558333   |
   +--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------------------+
   | 2023-02-03 00:00:00 UTC | 46.5        | true       | 33.615139992931191 | 40.501364463964549 | 0.97902867696346974 | 10.1395835 | 1.6895835  |
   +-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+-------------------------+
   

Liberar espaço

1. No Cloud de Confiance console, 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.