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Informações gerais

Com o BigQuery ML, é possível criar e executar modelos de machine learning no BigQuery usando consultas SQL. O objetivo é democratizar o machine learning, de modo que os especialistas em SQL criem modelos usando as respectivas ferramentas e aumentem a velocidade de desenvolvimento ao eliminar a necessidade de movimentar os dados.

O BigQuery inclui um conjunto de dados de e-commerce com milhões de registros do Google Analytics referentes à Google Merchandise Store. Neste laboratório, você vai usar esses dados para criar um modelo que prevê se um visitante vai fazer uma transação.

Conteúdo

Você vai aprender a:

• Criar conjuntos de dados do BigQuery
• Criar, avaliar e usar modelos de machine learning no BigQuery

Pré-requisitos

Para maximizar seu aprendizado, é necessário ter um conhecimento básico sobre SQL ou BigQuery.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Abrir o console do BigQuery

1. No Console do Google Cloud, selecione o menu de navegação > BigQuery:

Você verá a caixa de mensagem Olá! Este é o BigQuery no Console do Cloud. Ela tem um link para o guia de início rápido e as notas de versão.

2. Clique em OK.

O console do BigQuery vai abrir.

Tarefa 1: crie um conjunto de dados

1. Para criar um conjunto de dados, clique no ícone Exibir ações ao lado do ID do projeto e selecione Criar conjunto de dados.

2. Nomeie o ID do conjunto de dados como bqml_lab e clique em Criar conjunto de dados.

Testar a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você concluiu a tarefa, receberá uma pontuação de avaliação.

Crie um conjunto de dados do BigQuery

Tarefa 2: crie um modelo

É hora de começar a tarefa.

1. Acesse o EDITOR do BigQuery e digite ou cole a consulta a seguir para criar um modelo que prevê se um visitante vai fazer uma transação.

#standardSQL CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_lab.sample_model` OPTIONS(model_type='logistic_reg') AS SELECT IF(totals.transactions IS NULL, 0, 1) AS label, IFNULL(device.operatingSystem, "") AS os, device.isMobile AS is_mobile, IFNULL(geoNetwork.country, "") AS country, IFNULL(totals.pageviews, 0) AS pageviews FROM `bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*` WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20160801' AND '20170631' LIMIT 100000;

2. Clique em EXECUTAR.

Aqui, os critérios usados para saber se uma transação foi feita são o sistema operacional do dispositivo do visitante, se esse é um dispositivo móvel, qual o país do visitante e qual foi o número de visualizações da página.

Neste caso, bqml_lab é o nome do conjunto de dados, e sample_model é o nome do modelo. O tipo de modelo especificado é o de regressão logística binária. label é o que você está tentando encaixar.

Observação: quando você só tem interesse em uma coluna, essa é uma maneira alternativa de configurar input_label_cols.

Os dados para treinamento estão limitados àqueles coletados entre 1º de agosto de 2016 e 30 de junho de 2017. O objetivo é separar os dados do último mês para a "previsão". A limitação de 100.000 pontos de dados ajuda a economizar tempo.

A execução do comando CREATE MODEL cria um job de consulta que será executado de forma assíncrona. Assim, você pode fechar ou atualizar a janela da interface do BigQuery, por exemplo.

Testar a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você concluiu a tarefa, receberá uma pontuação de avaliação.

Crie um modelo para prever a transação do visitante

Informações do modelo e estatísticas de treinamento (opcional)

Se tiver interesse, é possível receber informações sobre o modelo expandindo o conjunto de dados bqml_lab e clicando no modelo sample_model na interface. Na guia Detalhes, você encontra algumas informações sobre o modelo básico e as opções de treinamento utilizadas na produção desse modelo. Em Treinamento, você vai encontrar uma tabela ou gráficos, dependendo de como você configurou a opção Visualizar como:

Tarefa 3: avalie o modelo

• Substitua a consulta anterior pelas informações abaixo e clique em Executar:

#standardSQL SELECT * FROM ml.EVALUATE(MODEL `bqml_lab.sample_model`, ( SELECT IF(totals.transactions IS NULL, 0, 1) AS label, IFNULL(device.operatingSystem, "") AS os, device.isMobile AS is_mobile, IFNULL(geoNetwork.country, "") AS country, IFNULL(totals.pageviews, 0) AS pageviews FROM `bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*` WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20170701' AND '20170801'));

Se a consulta acima for usada com um modelo de regressão linear, ela vai retornar as seguintes colunas:

• mean_absolute_error, mean_squared_error, mean_squared_log_error,
• median_absolute_error, r2_score, explained_variance.

Se for usada com um modelo de regressão logística, ela retornará as seguintes colunas:

• precision, recall
• accuracy, f1_score
• log_loss, roc_auc

Consulte o glossário de machine learning ou faça uma pesquisa no Google para entender como todas essas métricas são calculadas e o que elas significam.

Você vai notar que as partes SELECT e FROM da consulta são idênticas às que foram utilizadas no treinamento. A parte WHERE representa a mudança no período e a parte FROM mostra que você está chamando ml.EVALUATE.

Você vai encontrar uma tabela semelhante a esta:

Testar a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você concluiu a tarefa, receberá uma pontuação de avaliação.

Avalie o modelo

Tarefa 4: use o modelo

Fazer previsões de compras por país

Com esta consulta, você tentará prever o número de transações feitas por visitantes de cada país, classificará os resultados e selecionará os 10 principais países por número de compras:

• Substitua a consulta anterior pelas informações abaixo e clique em Executar:

#standardSQL SELECT country, SUM(predicted_label) as total_predicted_purchases FROM ml.PREDICT(MODEL `bqml_lab.sample_model`, ( SELECT IFNULL(device.operatingSystem, "") AS os, device.isMobile AS is_mobile, IFNULL(totals.pageviews, 0) AS pageviews, IFNULL(geoNetwork.country, "") AS country FROM `bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*` WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20170701' AND '20170801')) GROUP BY country ORDER BY total_predicted_purchases DESC LIMIT 10;

Essa consulta é muito semelhante à consulta de avaliação demonstrada na seção anterior. Em vez de ml.EVALUATE, você está usando ml.PREDICT e a parte da consulta do BigQuery ML está vinculada a comandos SQL padrão. Para este laboratório, o que interessa a você é o país e o total de compras de cada um deles. Por isso usamos SELECT, GROUP BY e ORDER BY. LIMIT é utilizado para garantir que você receba apenas os 10 resultados principais.

Você vai encontrar uma tabela semelhante a esta:

Testar a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você concluiu a tarefa, receberá uma pontuação de avaliação.

Faça previsões de compras por país

Fazer previsões de compras por usuário

Veja outro exemplo. Desta vez, você tentará prever o número de transações feitas por cada visitante, classificará os resultados e selecionará os 10 principais visitantes por número de transações:

• Substitua a consulta anterior pelas informações abaixo e clique em Executar:

#standardSQL SELECT fullVisitorId, SUM(predicted_label) as total_predicted_purchases FROM ml.PREDICT(MODEL `bqml_lab.sample_model`, ( SELECT IFNULL(device.operatingSystem, "") AS os, device.isMobile AS is_mobile, IFNULL(totals.pageviews, 0) AS pageviews, IFNULL(geoNetwork.country, "") AS country, fullVisitorId FROM `bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*` WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20170701' AND '20170801')) GROUP BY fullVisitorId ORDER BY total_predicted_purchases DESC LIMIT 10;

Você vai encontrar uma tabela semelhante a esta:

Testar a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você concluiu a tarefa, receberá uma pontuação de avaliação.

Faça previsões de compras por usuário

Tarefa 5: testar seu conhecimento

Responda às perguntas de múltipla escolha abaixo para reforçar sua compreensão dos conceitos abordados neste laboratório. Use tudo o que você aprendeu até aqui.

Parabéns!

Você usou o BigQuery ML para criar um modelo de regressão logística binário. Depois, você avaliou e usou esse modelo para fazer previsões.

Próximas etapas / Saiba mais

• Para mais informações sobre o BigQuery ML, confira a documentação.
• Você tem uma conta do Google Analytics e quer consultar seus próprios conjuntos de dados no BigQuery? Siga este guia de exportação.
• Consulte o guia de referência completo do BigQuery SQL como um recurso adicional: https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/query-syntax.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 22 de fevereiro de 2024

Laboratório testado em 22 de fevereiro de 2024

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