ビジネス トレンド、顧客の行動、売上収益、需要の増加、購入者の傾向を理解することはすべてデータから始まります。 ビジネスが成功するためには、データの探索、分析、解釈、傾向の発見が不可欠です。
ビジネス アナリストは、ビジネス指標の視覚化や将来のイベントの予測などの活動を通じて、データ駆動型のビジネス上の意思決定を促進する上で重要な役割を果たします。 機械学習 (ML) などのテクノロジーによってサポートされる、シンプルな分析用のビジュアル ビジネス インテリジェンス (BI) ツールをアナリストに提供することで、迅速なイテレーションと価値実現までの時間の短縮を実現できます。
アマゾンクイックサイト はフルマネージドのクラウドネイティブ BI サービスで、QuickSight 内で、またはアプリケーションや Web サイトに埋め込まれて、データへの接続、インタラクティブなダッシュボードとレポートの作成、数万人のユーザーとの共有が簡単に行えます。 Amazon SageMaker キャンバス は、ビジネス アナリストが ML の経験を必要とせず、コードを XNUMX 行も記述することなく、ビジネス アナリストが自分で正確な ML 予測を生成できるようにするビジュアル インターフェイスです。
この投稿では、予測を明示的にダウンロードして QuickSight にインポートすることなく、Canvas からの ML ベースの予測を使用して、QuickSight で予測ダッシュボードを公開する方法を示します。 このソリューションは、Canvas から QuickSight に予測を送信するのに役立ち、ML を使用して意思決定を迅速化し、効果的なビジネス成果を達成できるようになります。
ソリューションの概要
次のセクションでは、管理者がユーザーを Canvas から QuickSight にシームレスにリダイレクトするための適切な権限を構成するのに役立つ手順について説明します。 次に、モデルを構築して予測を実行する方法を詳しく説明し、ビジネス アナリストのエクスペリエンスを実証します。
前提条件
このソリューションを実装するには、次の前提条件が必要です。
必ず Canvas と同じ QuickSight 領域を使用してください。 QuickSight コンソールのプロフィール アイコンから移動して、地域を変更できます。
管理者設定
このセクションでは、IAM リソースの設定、データの準備、トレーニング データセットを使用したデータのトレーニング、検証データセットの推論の手順を詳しく説明します。 その後、さらなる分析のためにデータを QuickSight に送信します。
QuickSight アクセス用の新しい IAM ポリシーを作成する
IAM ポリシーを作成するには、次の手順を実行します。
- IAMコンソールで、 Policies ナビゲーションペインに表示されます。
- 選択する ポリシーを作成する.
- ソフトウェア設定ページで、下図のように JSONの タブで、エディターに次のアクセス許可ポリシーを入力します。
IAM ポリシー言語の詳細については、を参照してください。 IAM JSON ポリシー リファレンス.
- 選択する 次:タグ.
- タグをキーと値のペアとしてアタッチして、ポリシーにメタデータを追加できます。 次:レビュー.
IAM でのタグの使用の詳細については、を参照してください。 IAM リソースのタグ付け.
- ソフトウェア設定ページで、下図のように レビューポリシー ページで、名前を入力します (例:
canvas-quicksight-access-policy
) とポリシーの説明 (オプション)。 - 確認 まとめ セクションを参照して、ポリシーによって付与されている権限を確認してください。
- 選択する ポリシーを作成する あなたの仕事を保存します。
ポリシーを作成したら、それを実行ロールにアタッチして、QuickSight でバッチ予測をユーザーに送信するために必要なアクセス許可をユーザーに付与できます。
Studio 実行ロールにポリシーをアタッチします。
ポリシーを Studio 実行ロールにアタッチするには、次の手順を実行します。
- SageMakerコンソールで、 ドメイン ナビゲーションペインに表示されます。
- ドメインを選択します。
- 選択する ドメインの設定.
- ロール名を以下にコピーします 実行の役割.
- IAMコンソールで、 役割 ナビゲーションペインに表示されます。
- 検索バーに、コピーした実行ロールを入力し、ロールを選択します。
- ユーザーの役割のページで、 権限ポリシー のセクションから無料でダウンロードできます。
- ソフトウェア設定ページで、下図のように 権限を追加 メニュー、選択 ポリシーを添付.
- 以前に作成したポリシーを検索します (
canvas-quicksight-access-policy
)、それを選択し、選択します 権限を追加.
これで、QuickSight でバッチ予測をユーザーに送信するために必要なアクセス許可をユーザーに付与する IAM ポリシーが実行ロールにアタッチされました。
データセットをダウンロードする
モデルのトレーニングと予測に使用するデータセットをダウンロードしましょう。
モデルを構築して予測を実行する
このセクションでは、モデルを構築し、ローン データセットで予測を実行する方法について説明します。 次に、データを QuickSight ダッシュボードに送信して、ビジネスに関する洞察を取得します。
Canvasを起動します
Canvas を起動するには、次の手順を実行します。
- SageMakerコンソールで、 ドメイン ナビゲーションペインに表示されます。
- ドメインを選択します。
- ソフトウェア設定ページで、下図のように 起動する メニュー、選択 キャンバス.
トレーニングおよび検証データセットをアップロードする
データセットを Canvas にアップロードするには、次の手順を実行します。
- Canvas のホームページで、 データセット.
- 選択する インポート日、アップロードします
lending_club_loan_data_train.csv
およびlending_club_loan_data_test.csv
. - 選択する 保存して閉じる、を選択します インポート日.
それでは、新しいモデルを作成してみましょう。
- 選択する 私のモデル ナビゲーションペインに表示されます。
- 選択する 新型.
- モデルに名前を入力します (
Loan_Prediction
)と選択 創造する.
Canvas モデルを初めて作成する場合は、XNUMX つの簡単な手順で最初のモデルを構築する方法に関する有益なポップアップが表示されます。 これを最後まで読んでから、このガイドに戻ってください。
- モデル ビューで、 選択 タブを選択
lending_club_loan_data_train
データセット。
このデータセットには 18 列と 32,000 行があります。
- 選択する データセットを選択します。
- ソフトウェア設定ページで、下図のように 完成に向けてあなたの背中を押してくれる、執筆のための持続可能で本物のモーメンタムを作り出す。 タブで、ターゲット列を選択します。この場合は
loan_status
.
Canvas はこれが 3 つ以上のカテゴリの予測 問題(別名 マルチクラス分類).
- 別のモデル タイプが検出された場合は、選択して手動で変更します。 タイプを変更する.
- 選択する クイックビルド、および選択 クイックビルドを開始する ポップアップから。
また選ぶことができます 標準ビルド、これは完全な AutoML サイクルを経て、最適なモデルを推奨する前に複数のモデルを生成します。
これでモデルが構築されています。 クイック ビルドには通常 2 ~ 15 分かかります。
モデルが構築された後、モデルのステータスを 解析 タブには何も表示されないことに注意してください。
モデルを使用して予測を行う
モデルを構築してトレーニングした後、このモデルに対して予測を生成できます。
- 選択する 予測する 解析 タブ、またはを選択します 予測する タブには何も表示されないことに注意してください。
- を選択して単一の予測を実行します。 単一の予測 そしてエントリーを提供します。
ページの右側にローンステータスの予測が表示されます。 を選択して予測をコピーできます。 コピー、または選択してダウンロードします ダウンロード予測。 これは、what-if シナリオを生成し、さまざまな列がモデルの予測にどのような影響を与えるかをテストするのに最適です。
- バッチ予測を実行するには、次を選択します。 バッチ予測.
これは、データセット全体の予測を行う場合に最適です。 入力データセットと一致するデータセットを使用して予測を行う必要があります。
Canvas は、各予測または一連の予測に対して、予測値と予測値が正しい確率を返します。
検証データセットを使用して、トレーニングされたモデルから予測を行ってみましょう。
- 選択する データセットを選択します.
- 選択
lending_club_loan_data_test
選択して 予測を生成する.
予測の準備ができたら、次の場所で予測を見つけることができます。 データセット セクション。 予測をプレビューしたり、ローカル マシンにダウンロードしたり、削除したり、QuickSight に送信したりできます。
予測を QuickSight に送信する
これらの ML モデルからの予測を、企業全体のダッシュボードの新しいソースとして機能する QuickSight データセットとして共有できるようになりました。 トレンド、リスク、ビジネスチャンスを分析できます。 この機能により、ビジネス チームは ML にアクセスしやすくなり、データ主導の意思決定を加速できるようになります。 QuickSight ユーザーとデータを共有すると、データセットに対する所有者権限が付与されます。 複数の推論されたデータセットを一度に QuickSight に送信できます。
予測を送信できるのは QuickSight アカウントのデフォルトの名前空間内のユーザーのみであり、ユーザーは QuickSight の作成者または管理者の役割を持っている必要があることに注意してください。 QuickSight に送信された予測は、Canvas と同じリージョンで利用できます。
- 推論されたバッチ データセットを選択し、 Amazon QuickSight に送信する.
- データセットを共有する XNUMX つまたは複数の QuickSight ユーザー名を入力し、 を押します 入力します.
- 選択する 送信 データを共有するため。
バッチ予測を送信すると、 クイックサイト 送信したデータセットのフィールドには「送信済み」と表示されます。
- 確認ボックスで選択できます Amazon QuickSight を開く をクリックして、QuickSight アプリケーションを開きます。
- Canvas の使用が完了したら、 ログアウト Canvas アプリケーションの。
数値予測、カテゴリ予測、および時系列予測モデルのバッチ予測を QuickSight に送信できます。 で生成された予測を送信することもできます。 自分のモデルを持ち込む (BYOM) メソッド。 単一ラベル画像予測モデルとマルチカテゴリテキスト予測モデルは除外されます。
データセットを送信した QuickSight ユーザーは、QuickSight コンソールを開いて、共有されている Canvas データセットを表示できます。 その後、そのデータを使用して予測ダッシュボードを作成できます。 詳細については、「」を参照してください。 Amazon QuickSight データ分析の開始.
デフォルトでは、予測の送信先となるすべてのユーザーは、QuickSight のデータセットに対する所有者権限を持っています。 所有者は、データセットの分析の作成、更新、編集、削除、再共有を行うことができます。 所有者がデータセットに変更を加えると、アクセス権を持つすべてのユーザーのデータセットが変更されます。 権限を変更するには、QuickSight でデータセットに移動し、その権限を管理します。 詳細については、「」を参照してください。 データセットが共有されているユーザーの権限の表示と編集.
ビジネスアナリストの経験
QuickSight を使用すると、データを視覚化して理解を深めることができます。 まずは大まかな情報を取得することから始めます。
- QuickSightコンソールで、 データセット ナビゲーションペインに表示されます。
- を選択して、Canvas から共有されたバッチ予測データセットの分析を作成します。 分析を作成する ドロップダウン オプション メニュー (縦に XNUMX つのドット)。
- 分析ページでシート名を選択し、名前を「ローン データ分析」に変更します。
融資ステータス別の件数を示すビジュアルを作成してみましょう。
- ビジュアルタイプ、選択する ドーナツグラフ.
-
loan_status
のフィールド グループ/色.
99% が全額支払われており、1% が現在支払われており、0% が償却されていることがわかります。
次に、ステータスごとの融資額を示す XNUMX 番目のビジュアルを追加します。
- 左上隅にあるプラス記号を選択し、 ビジュアルを追加.
- ビジュアルタイプ、選択する ウォーターフォールチャート.
-
loan_status
のフィールド カテゴリー. -
loan_amount
のフィールド 値.
融資総額は約 88 万ドルで、約 221,000 ドルが償却されていることがわかります。
ローン不履行のリスク要因をいくつか検出してみましょう。
- プラス記号を選択し、 ビジュアルを追加.
- ビジュアルタイプ、選択する 横棒グラフ.
- loan_status フィールドを使用して、 Y軸.
- ローン金額フィールドを使用して、 値.
- 修正します 値 からのフィールド集計 合計 〜へ 平均.
平均して、完済ローンの融資額は、現在のローンと比較して約 3,500 ドル低く、全額完済ローンの場合は償却されたローンと比較して約 3,500 ドル低かったことがわかります。 融資額と信用リスクには相関関係があるようです。
- ビジュアルを複製するには、オプション メニュー (XNUMX つのドット) を選択し、 ビジュアルを複製する、選択して このシート.
- 複製されたビジュアルを選択して、その構成を変更します。
- ビジュアルタイプ、選択する 横棒グラフ.
- loan_status フィールドを使用して、 Y軸.
- ローン金額フィールドを使用して、 値.
- 修正します 値 からのフィールド集計 合計 〜へ 平均.
追加のビジュアルを作成して、追加のリスク要因を確認できます。 例えば:
- ローン期間
- オープンクレジットライン
- 回転回線稼働率
- 合計融資枠
- ビジュアルを追加した後、 シェアする 分析ページのオプションを選択し、ダッシュボードをビジネス関係者と共有します。
クリーンアップ
今後料金が発生しないようにするには、この投稿のフォロー中に作成したリソースを削除するかシャットダウンしてください。 参照する Amazon SageMaker Canvas からのログアウト のガイドをご参照ください。
まとめ
この投稿では、ユーザーフレンドリーなインターフェイスと明確な視覚化のおかげで、Canvas を使用して ML モデルを XNUMX 行のコードも記述することなくトレーニングしました。 次に、Canvas でこのモデルの単一予測とバッチ予測を生成しました。 企業全体の傾向、リスク、ビジネスチャンスを評価するために、この ML モデルの予測を QuickSight に送信しました。 ビジネス アナリストとして、私たちは QuickSight の傾向を評価するためにさまざまなビジュアライゼーションを作成しました。
この機能は、Canvas がサポートされているすべてのリージョンで利用できます。 キャンバスでさらに詳しく学ぶことができます 製品ページ および ドキュメント.
著者について
アジャイ・ゴビンダラム AWS のシニア ソリューション アーキテクトです。 彼は、AI/ML を使用して複雑なビジネス上の問題を解決している戦略的な顧客と協力しています。 彼の経験は、中規模から大規模の AI / ML アプリケーションの展開に対して、技術的な方向性と設計支援を提供することにあります。 彼の知識は、アプリケーション アーキテクチャからビッグ データ、分析、機械学習にまで及びます。 休息中に音楽を聴いたり、アウトドアを体験したり、愛する人と過ごす時間を楽しんでいます。
ヴァルンメタ AWS のソリューションアーキテクトです。 彼は、顧客が AWS クラウド上でエンタープライズ規模の適切に設計されたソリューションを構築できるよう支援することに情熱を注いでいます。 彼は、複雑なビジネス上の問題を解決するために AI/ML を使用している戦略的な顧客と協力しています。
シャム・スリニバサン AWS AI/ML チームのプリンシパル プロダクト マネージャーであり、Amazon SageMaker Canvas の製品管理をリードしています。 Shyam は、テクノロジーを通じて世界をより良い場所にすることに関心があり、AI と ML がこの旅の触媒となる方法に情熱を注いでいます。
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- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/publish-predictive-dashboards-in-amazon-quicksight-using-ml-predictions-from-amazon-sagemaker-canvas/
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