Как использовать BigQuery ML в подключенных таблицах

Важно! Чтобы использовать BigQueryML в подключенных таблицах, вам может потребоваться дополнительное разрешение GCP. Подробную информацию можно найти в справочной документации по BQML.

Теперь вы можете создавать прогнозы данных и ключевых бизнес-показателей с помощью BigQuery ML с моделями TimesFM напрямую из подключенных таблиц.

Вы можете:

• Создавать прогнозы с помощью BQML в подключенных таблицах, используя модель TimesFM.
• Настраивать входные данные и задавать параметры в интерфейсе создания прогнозов.
• Отказаться от создания и обучения модели, и вместо этого использовать модель TimesFM от Google, уже обученную на миллиардах реальных данных.

Преимущества инструмента:

• Простая настройка. Создавайте прогнозы на основе любого набора данных BigQuery или собственного запроса с помощью удобной панели настроек в интерфейсе Таблиц.
• Гибкие параметры. Вы можете изменять такие параметры прогноза, как горизонт прогнозирования и доверительные интервалы, а также фильтровать входные данные так, чтобы прогнозы строились только на основе отдельных статистических блоков. Также доступны параметры, настроенные по умолчанию.
• Детализированный анализ. Разбивайте данные на несколько прогнозов на основе любого параметра. Например, можно получить прогнозы продаж с разбивкой по регионам.
• Визуализация данных. Получайте автоматические диаграммы для прогнозов временных рядов. Диаграмма будет включать прогноз, а также, при необходимости, исторические данные.

Как создать прогноз в подключенных таблицах

При создании прогноза данные открываются на новом листе. Для отдельного прогноза временного ряда Google Таблицы автоматически создают диаграмму, на которой прогноз представлен вместе с историческими данными.

1. Запустите Google Таблицы на компьютере.
2. Выберите существующую подключенную таблицу или создайте новое подключение к данным BigQuery.
   • Чтобы создать новое подключение к данным BigQuery, в меню вверху страницы нажмите Данные Анализ данных Подключиться к BigQuery и настройте подключение.
3. Нажмите "Подробная статистика" "Создать прогноз" .
4. Выберите временной ряд из набора данных вашего подключения.
   • Вы можете автоматически агрегировать данные по разным временным окнам. Чтобы посмотреть все варианты, рядом с пунктом "Группировать по дням" нажмите на стрелку вниз .
5. Выберите столбец для прогноза. Это значение, для которого вы хотите создать прогноз.
   • Чтобы изменить метод агрегирования, рядом с пунктом "Агрегировать по сумме" нажмите на стрелку вниз .
6. Необязательно: чтобы добавить разбивку, нажмите "Добавить разбиение" . Это позволит создать уникальные прогнозы для каждого значения в этом столбце. Например, можно создать прогноз для каждого региона в наборе данных.
   • Выберите один из пунктов раскрывающегося списка:
7. В поле "Введите горизонт прогнозирования" укажите число. Это значение определяет, на какой период времени будет составлен прогноз.
   • Интервал прогноза определяется автоматически на основе агрегирования временных рядов (при наличии).
   • Максимальное значение в этом поле – 10 000.
8. Необязательно: чтобы отфильтровать входные данные, рядом с пунктом "Входные данные для фильтра" нажмите "Добавить" .
   • Выберите один из пунктов раскрывающегося списка:
9. В разделе "Параметры вывода данных" выберите:
   • Включать статистику. Чтобы вам было проще выявлять тенденции, этот вариант позволяет сопоставлять исторические данные с прогнозом.
   • Включить уровни прогнозирования. Нижняя и верхняя границы прогнозируемого значения появятся в дополнительных столбцах.
   • При необходимости измените уровень достоверности прогноза. Значение по умолчанию: 95 %.
10. Нажмите Создать.
    • Таблицы выполнят запрос и создадут прогноз. Чтобы изменить входные данные и повторно запустить прогноз, нажмите на сгенерированный прогноз. Откроется панель "Редактор прогноза".

Информация по теме

• Как начать работу с данными BigQuery в Google Таблицах
• Как сортировать и фильтровать данные BigQuery в Google Таблицах
• Как анализировать и обновлять данные BigQuery в Google Таблицах с помощью подключенных листов