Questo tutorial ti insegna a utilizzare la
funzione AI.FORECAST
con il modello univariato TimesFM integrato di BigQuery ML per prevedere il valore futuro
di una determinata colonna, in base al valore storico di quella colonna.
Questo tutorial utilizza i dati della tabella pubblica
bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips.
Obiettivi
Questo tutorial ti guida nell'utilizzo della funzione AI.FORECAST con il modello TimesFM integrato per prevedere i viaggi in bike sharing. Le prime due sezioni spiegano come prevedere e visualizzare i risultati per una singola serie temporale. La terza sezione spiega come eseguire previsioni per più serie temporali.
Costi
Questo tutorial utilizza componenti fatturabili di Google Cloud, tra cui:
- BigQuery
- BigQuery ML
Per ulteriori informazioni sui costi di BigQuery, consulta la pagina Prezzi di BigQuery.
Per ulteriori informazioni sui costi di BigQuery ML, consulta Prezzi di BigQuery ML.
Prima di iniziare
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- BigQuery viene attivato automaticamente nei nuovi progetti.
Per attivare BigQuery in un progetto preesistente,
Enable the BigQuery API.
Previsione di una singola serie temporale di viaggi in bike sharing
Prevedi i valori futuri delle serie temporali utilizzando la funzione AI.FORECAST.
La seguente query prevede il numero di viaggi in bike sharing per abbonati per ora per il mese successivo (circa 720 ore), in base ai quattro mesi precedenti di dati storici. L'argomento confidence_level indica che la
query genera un intervallo di previsione con un livello di confidenza del 95%.
Per prevedere i dati con il modello TimesFM:
Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.
Nell'editor di query, incolla la seguente query e fai clic su Esegui:
SELECT * FROM AI.FORECAST( ( SELECT TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) as trip_hour, COUNT(*) as num_trips FROM `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips` WHERE subscriber_type = 'Subscriber' AND start_date >= TIMESTAMP('2018-01-01') GROUP BY TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) ), horizon => 720, confidence_level => 0.95, timestamp_col => 'trip_hour', data_col => 'num_trips');
I risultati sono simili ai seguenti:
+-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+ | forecast_timestamp | forecast_value | confidence_level | prediction_interval_lower_bound | prediction_interval_upper_bound | ai_forecast_status | +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+ | 2018-05-01 00:00:00 UTC | 26.3045959... | 0.95 | 21.7088378... | 30.9003540... | | +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+ | 2018-05-01 01:00:00 UTC | 34.0890502... | 0.95 | 2.47682913... | 65.7012714... | | +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+ | 2018-05-01 02:00:00 UTC | 24.2154693... | 0.95 | 2.87621605... | 45.5547226... | | +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+ | ... | ... | ... | ... | ... | | +-------------------------+-------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
Confrontare i dati previsti con i dati di input
Traccia l'output della funzione AI.FORECAST insieme a un sottoinsieme dei dati di input della funzione per confrontarli.
Per tracciare l'output della funzione:
Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.
Nell'editor di query, incolla la seguente query e fai clic su Esegui:
WITH historical AS ( SELECT TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) as trip_hour, COUNT(*) as num_trips FROM `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips` WHERE subscriber_type = 'Subscriber' AND start_date >= TIMESTAMP('2018-01-01') GROUP BY TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) ORDER BY TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) ) SELECT * FROM ( (SELECT trip_hour as date, num_trips AS historical_value, NULL as forecast_value, 'historical' as type, NULL as prediction_interval_low, NULL as prediction_interval_upper_bound FROM historical ORDER BY historical.trip_hour DESC LIMIT 400) UNION ALL (SELECT forecast_timestamp AS date, NULL as historical_value, forecast_value as forecast_value, 'forecast' as type, prediction_interval_lower_bound, prediction_interval_upper_bound FROM AI.FORECAST( ( SELECT * FROM historical ), horizon => 720, confidence_level => 0.99, timestamp_col => 'trip_hour', data_col => 'num_trips'))) ORDER BY date asc;
Al termine dell'esecuzione della query, fai clic sulla scheda Grafico nel riquadro Risultati query. Il grafico risultante è simile al seguente:
Puoi notare che i dati di input e quelli previsti mostrano un utilizzo simile del servizio di bike sharing. Puoi anche notare che i limiti inferiore e superiore dell'intervallo di previsione aumentano man mano che i punti temporali previsti si allontanano nel futuro.
Previsione di più serie temporali di viaggi in bike sharing
La seguente query prevede il numero di viaggi in bike sharing per tipo di abbonato
e per ora per il mese successivo (circa 720 ore), in base ai quattro mesi precedenti
di dati storici. L'argomento confidence_level indica che la
query genera un intervallo di previsione con un livello di confidenza del 95%.
Per prevedere i dati con il modello TimesFM:
Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.
Nell'editor di query, incolla la seguente query e fai clic su Esegui:
SELECT * FROM AI.FORECAST( ( SELECT TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR) as trip_hour, subscriber_type, COUNT(*) as num_trips FROM `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips` WHERE start_date >= TIMESTAMP('2018-01-01') GROUP BY TIMESTAMP_TRUNC(start_date, HOUR), subscriber_type ), horizon => 720, confidence_level => 0.95, timestamp_col => 'trip_hour', data_col => 'num_trips', id_cols => ['subscriber_type']);
I risultati sono simili ai seguenti:
+---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+ | subscriber_type | forecast_timestamp | forecast_value | confidence_level | prediction_interval_lower_bound | prediction_interval_upper_bound | ai_forecast_status | +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+ | Subscriber | 2018-05-01 00:00:00 UTC | 26.3045959... | 0.95 | 21.7088378... | 30.9003540... | | +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+ | Subscriber | 2018-05-01 01:00:00 UTC | 34.0890502... | 0.95 | 2.47682913... | 65.7012714... | | +---------------------+-------------------+------------------+-------------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+ | Subscriber | 2018-05-01 02:00:00 UTC | 24.2154693... | 0.95 | 2.87621605... | 45.5547226... | | +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+ | ... | ... | ... | ... | ... | ... | | +---------------------+--------------------------+------------------+------------------+---------------------------------+---------------------------------+--------------------+
Esegui la pulizia
Per evitare che al tuo Account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.
Elimina il progetto
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Passaggi successivi
- Per una panoramica di BigQuery ML, consulta Introduzione all'AI e al ML in BigQuery.