다변수 시계열 예측 모델로 이상 감지 수행

이 기능에 대한 의견을 제공하거나 지원을 요청하려면 [email protected]으로 이메일을 보내세요.

이 튜토리얼에서는 다음 작업을 처리하는 방법을 보여줍니다.

ARIMA_PLUS_XREG 시계열 예측 모델을 만듭니다.
모델에 대해 ML.DETECT_ANOMALIES 함수를 실행하여 시계열 데이터의 이상치를 감지합니다.

이 튜토리얼에서는 여러 미국 도시에서 수집된 일일 PM 2.5, 온도, 풍속 정보가 포함된 공개 epa_historical_air_quality 데이터 세트의 다음 테이블을 사용합니다.

필수 권한

데이터 세트를 만들려면 bigquery.datasets.create IAM 권한이 필요합니다.
연결 리소스를 만들려면 다음 권한이 필요합니다.
- bigquery.connections.create
- bigquery.connections.get
모델을 만들려면 다음 권한이 필요합니다.
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
- bigquery.connections.delegate
추론을 실행하려면 다음 권한이 필요합니다.
- bigquery.models.getData
- bigquery.jobs.create

BigQuery에서 IAM 역할 및 권한에 대한 자세한 내용은 IAM 소개를 참조하세요.

비용

이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

BigQuery: BigQuery에서 처리하는 데이터에 대해 비용이 발생합니다.

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요. Google Cloud를 처음 사용하는 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

자세한 내용은 BigQuery 가격을 참조하세요.

시작하기 전에

Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

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BigQuery API 사용 설정

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데이터 세트 생성

ML 모델을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만듭니다.

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery 페이지로 이동
탐색기 창에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.
작업 보기 > 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.
데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.
- 데이터 세트 ID에 bqml_tutorial를 입력합니다.
- 위치 유형에 대해 멀티 리전을 선택한 다음 US(미국 내 여러 리전)를 선택합니다.
  
  공개 데이터 세트는 US 멀티 리전에 저장됩니다. 편의상 같은 위치에 데이터 세트를 저장합니다.
- 나머지 기본 설정은 그대로 두고 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

학습 데이터 준비

PM2.5, 온도, 풍속 데이터는 별도의 테이블에 있습니다. 이러한 공개 테이블의 데이터를 결합하여 학습 데이터의 bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily 테이블을 만듭니다. bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily에는 다음 열이 포함됩니다.

date: 관측 날짜
PM2.5: 일일 평균 PM2.5 값
wind_speed: 일일 평균 풍속
temperature: 일일 최고 기온

새 테이블에는 2009년 8월 11일부터 2022년 1월 31일까지의 일일 데이터가 포함됩니다.

BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동

SQL 편집자 창에서 다음 SQL 문을 실행합니다.

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)

모델 만들기

bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily의 데이터를 학습 데이터로 사용하여 다변수 시계열 모델을 만듭니다.

BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
SQL 편집자 창에서 다음 SQL 문을 실행합니다.
```
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`;
```
쿼리가 완료되는 데 몇 초 정도 걸리며 그 이후에는 arimax_model 모델이 탐색기 창의 bqml_tutorial 데이터 세트에 표시됩니다.

이 쿼리에서는 CREATE MODEL 문을 사용하여 모델을 만들므로 쿼리 결과가 없습니다.

이전 데이터에서 이상 감지 수행

모델을 학습시키는 데 사용한 이전 데이터에 대해 이상 감지를 실행합니다.

BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동

SQL 편집자 창에서 다음 SQL 문을 실행합니다.

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

결과는 다음과 유사합니다.

+-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+
| date                    | temperature | is_anomaly | lower_bound        | upper_bound        | anomaly_probability |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 2009-08-11 00:00:00 UTC | 70.1        | false      | 67.65880237416745  | 72.541197625832538 | 0                   |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 2009-08-12 00:00:00 UTC | 73.4        | false      | 71.715603233887791 | 76.597998485552878 | 0.20589853827304627 |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 2009-08-13 00:00:00 UTC | 64.6        | true       | 67.741606808079425 | 72.624002059744512 | 0.94627126678202522 |
+-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+

새 데이터에서 이상 감지 수행

모델을 학습시키는 데 사용한 이전 데이터에 대해 이상 감지를 실행합니다.

BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동

SQL 편집자 창에서 다음 SQL 문을 실행합니다.

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)
         ]
       )
     )
   );

결과는 다음과 유사합니다.

+-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+------------+------------+
| date                    | temperature | is_anomaly | lower_bound        | upper_bound        | anomaly_probability | pm25       | wind_speed |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 2023-02-01 00:00:00 UTC | 44.0        | true       | 36.917405956304407 | 41.79980120796948  | 0.890904731626234   | 8.8166665  | 1.6525     |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 2023-02-02 00:00:00 UTC | 40.5        | false      | 34.622436643607685 | 40.884690866417984 | 0.53985850962605064 | 11.8354165 | 1.558333   |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------------------+
| 2023-02-03 00:00:00 UTC | 46.5        | true       | 33.769587937313183 | 40.7478502941026   | 0.97434506593220793 | 10.1395835 | 1.6895835  |
+-------------------------+-------------+------------+--------------------+--------------------+---------------------+-------------------------+

삭제

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