Compreender as tendências de negócios, o comportamento do cliente, a receita de vendas, o aumento da demanda e a propensão do comprador, tudo começa com dados. Explorar, analisar, interpretar e encontrar tendências nos dados é essencial para que as empresas alcancem resultados bem-sucedidos.
Os analistas de negócios desempenham um papel fundamental na facilitação de decisões de negócios baseadas em dados por meio de atividades como a visualização de métricas de negócios e a previsão de eventos futuros. Iteração rápida e tempo de obtenção de valor mais rápido podem ser alcançados fornecendo a esses analistas uma ferramenta visual de business intelligence (BI) para análise simples, apoiada por tecnologias como aprendizado de máquina (ML).
AmazonQuickSight é um serviço de BI totalmente gerenciado e nativo da nuvem que facilita a conexão com seus dados, a criação de painéis e relatórios interativos e o compartilhamento com dezenas de milhares de usuários, seja no QuickSight ou incorporado em seu aplicativo ou site. Tela do Amazon SageMaker é uma interface visual que permite aos analistas de negócios gerar previsões precisas de ML por conta própria, sem exigir qualquer experiência em ML ou escrever uma única linha de código.
Nesta postagem, mostramos como você pode publicar painéis preditivos no QuickSight usando previsões baseadas em ML do Canvas, sem baixar explicitamente as previsões e importá-las para o QuickSight. Esta solução ajudará você a enviar previsões do Canvas para o QuickSight, permitindo uma tomada de decisão acelerada usando ML para alcançar resultados de negócios eficazes.
Visão geral da solução
Nas seções a seguir, discutiremos as etapas que ajudarão os administradores a configurar as permissões corretas para redirecionar perfeitamente os usuários do Canvas para o QuickSight. Em seguida, detalhamos como construir um modelo e executar previsões, além de demonstrar a experiência do analista de negócios.
Pré-requisitos
Os seguintes pré-requisitos são necessários para implementar esta solução:
Certifique-se de usar a mesma região do QuickSight que o Canvas. Você pode alterar a região navegando no ícone do perfil no console do QuickSight.
Configuração do administrador
Nesta seção, detalhamos as etapas para configurar recursos IAM, preparar os dados, treinar os dados com o conjunto de dados de treinamento e inferir o conjunto de dados de validação. Posteriormente, enviamos os dados ao QuickSight para análise posterior.
Crie uma nova política IAM para acesso QuickSight
Para criar uma política do IAM, conclua as seguintes etapas:
- No console IAM, escolha Políticas internas no painel de navegação.
- Escolha Criar política.
- No JSON guia, insira a seguinte política de permissões no editor:
Para obter detalhes sobre a linguagem da política do IAM, consulte Referência da política JSON do IAM.
- Escolha Próximo: Tags.
- Você pode adicionar metadados à política anexando tags como pares de valores-chave e, em seguida, escolher Próximo: Revisão.
Para obter mais informações sobre o uso de tags no IAM, consulte Marcando recursos do IAM.
- No Rever a política página, insira um nome (por exemplo,
canvas-quicksight-access-policy
) e uma descrição opcional da política. - Reveja a Resumo seção para ver as permissões concedidas pela sua política.
- Escolha Criar política para salvar seu trabalho.
Depois de criar uma política, você pode anexá-la à sua função de execução que concede aos usuários as permissões necessárias para enviar previsões em lote aos usuários no QuickSight.
Anexe a política à sua função de execução do Studio
Para anexar a política à sua função de execução do Studio, conclua as etapas a seguir:
- No console SageMaker, escolha domínios no painel de navegação.
- Escolha seu domínio.
- Escolha Configurações de domínio.
- Copie o nome da função em Função de execução.
- No console IAM, escolha Setores no painel de navegação.
- Na barra de pesquisa, insira a função de execução que você copiou e escolha a função.
- Na página da função do usuário, navegue até o Políticas de permissões seção.
- No Adicionar permissões menu, escolha Anexar políticas.
- Procure a política criada anteriormente (
canvas-quicksight-access-policy
), selecione-o e escolha Adicionar permissões.
Agora você tem uma política do IAM anexada à sua função de execução que concede aos usuários as permissões necessárias para enviar previsões em lote aos usuários no QuickSight.
Baixe os conjuntos de dados
Vamos baixar os conjuntos de dados que usamos para treinar o modelo e fazer as previsões:
Crie um modelo e execute previsões
Nesta seção, abordamos como podemos construir um modelo e executar previsões no conjunto de dados de empréstimos. Em seguida, enviamos os dados para o painel do QuickSight para obter insights de negócios.
Iniciar tela
Para iniciar o Canvas, conclua as seguintes etapas:
- No console SageMaker, escolha domínios no painel de navegação.
- Escolha seu domínio.
- No Apresentação livro menu, escolha Quadros.
Carregar conjuntos de dados de treinamento e validação
Conclua as etapas a seguir para fazer upload de seus conjuntos de dados para o Canvas:
- Na página inicial do Canvas, escolha Conjuntos de dados.
- Escolha Datas de importaçãoe, em seguida, carregue
lending_club_loan_data_train.csv
elending_club_loan_data_test.csv
. - Escolha Salvar fechar, Em seguida, escolha Datas de importação.
Agora vamos criar um novo modelo.
- Escolha Meus modelos no painel de navegação.
- Escolha novo modelo.
- Insira um nome para o seu modelo (
Loan_Prediction
) e escolha Crie.
Se esta for a primeira vez que cria um modelo Canvas, você será recebido por um pop-up informativo sobre como construir seu primeiro modelo em quatro etapas simples. Você pode ler isso e depois voltar a este guia.
- Na visualização do modelo, na Selecionar guia, selecione o
lending_club_loan_data_train
conjunto de dados.
Este conjunto de dados possui 18 colunas e 32,000 linhas.
- Escolha Selecione o conjunto de dados.
- No Construa guia, escolha a coluna de destino, no nosso caso
loan_status
.
O Canvas detectará automaticamente que este é um 3+ previsão de categoria problema (também conhecido como classificação multiclasse).
- Se outro tipo de modelo for detectado, altere-o manualmente escolhendo Alterar tipo.
- Escolha Construção rápidae selecione Comece a construção rápida do pop-up.
Você também pode escolher Versão padrão, que passa pelo ciclo completo do AutoML, gerando vários modelos antes de recomendar o melhor modelo.
Agora seu modelo está sendo construído. A construção rápida geralmente leva de 2 a 15 minutos.
Após a construção do modelo, você poderá encontrar o status do modelo na página Analise aba.
Faça previsões com o modelo
Depois de construirmos e treinarmos o modelo, podemos gerar previsões sobre ele.
- Escolha Prever na Analise guia ou escolha a Prever aba.
- Execute uma única previsão escolhendo Previsão única e fornecendo entradas.
Você verá a previsão de lend_status no lado direito da página. Você pode copiar a previsão escolhendo Copiarou baixe-o escolhendo Baixar previsão. Isso é ideal para gerar cenários hipotéticos e testar como diferentes colunas impactam as previsões do nosso modelo.
- Para executar previsões em lote, escolha Previsão de lote.
Isso é melhor quando você deseja fazer previsões para um conjunto de dados inteiro. Você deve fazer previsões com um conjunto de dados que corresponda ao seu conjunto de dados de entrada.
Para cada previsão ou conjunto de previsões, o Canvas retorna os valores previstos e a probabilidade do valor previsto estar correto.
Vamos fazer previsões a partir do modelo treinado usando o conjunto de dados de validação.
- Escolha Selecione o conjunto de dados.
- Selecionar
lending_club_loan_data_test
e escolha Gerar previsões.
Quando suas previsões estiverem prontas, você poderá encontrá-las no Conjunto de dados seção. Você pode visualizar a previsão, baixá-la para uma máquina local, excluí-la ou enviá-la para o QuickSight.
Envie previsões para QuickSight
Agora você pode compartilhar previsões desses modelos de ML como conjuntos de dados QuickSight que servirão como uma nova fonte para painéis para toda a empresa. Você pode analisar tendências, riscos e oportunidades de negócios. Por meio desse recurso, o ML se torna mais acessível às equipes de negócios para que possam acelerar a tomada de decisões baseada em dados. O compartilhamento de dados com usuários do QuickSight concede a eles permissões de proprietário no conjunto de dados. Vários conjuntos de dados inferidos podem ser enviados de uma só vez para o QuickSight.
Observe que você só pode enviar previsões para usuários no namespace padrão da conta QuickSight, e o usuário deve ter a função de Autor ou Administrador no QuickSight. As previsões enviadas ao QuickSight estão disponíveis na mesma região que o Canvas.
- Selecione o conjunto de dados de lote inferido e escolha Enviar para o Amazon QuickSight.
- Insira um ou vários nomes de usuário do QuickSight para compartilhar o conjunto de dados e pressione Entrar.
- Escolha ENVIAR para compartilhar dados.
Depois de enviar suas previsões em lote, o Visão Rápida O campo dos conjuntos de dados que você enviou é exibido como Enviado.
- Na caixa de confirmação, você pode escolher Abra o Amazon QuickSight para abrir seu aplicativo QuickSight.
- Se você terminou de usar o Canvas, logout do aplicativo Canvas.
Você pode enviar previsões em lote ao QuickSight para modelos de previsão numérica, categórica e de série temporal. Você também pode enviar previsões geradas com o traga seu próprio modelo (BYOM). Os modelos de previsão de imagem de rótulo único e de previsão de texto multicategoria estão excluídos.
Os usuários do QuickSight para os quais você enviou conjuntos de dados podem abrir o console do QuickSight e visualizar os conjuntos de dados do Canvas que foram compartilhados com eles. Depois, eles podem criar painéis preditivos com os dados. Para mais informações, veja Conceitos básicos da análise de dados do Amazon QuickSight.
Por padrão, todos os usuários para quem você envia previsões têm permissões de proprietário para o conjunto de dados no QuickSight. Os proprietários podem criar análises, atualizar, editar, excluir e compartilhar novamente conjuntos de dados. As alterações que os proprietários fazem em um conjunto de dados alteram o conjunto de dados para todos os usuários com acesso. Para alterar as permissões, acesse o conjunto de dados no QuickSight e gerencie suas permissões. Para mais informações, veja Visualizar e editar os usuários com permissões com os quais um conjunto de dados é compartilhado.
Experiência de analistas de negócios
Com o QuickSight, você pode visualizar seus dados para entendê-los melhor. Começamos obtendo algumas informações de alto nível.
- No console QuickSight, escolha Conjuntos de dados no painel de navegação.
- Crie uma análise no conjunto de dados de previsão em lote compartilhado do Canvas escolhendo Criar análise no menu suspenso de opções (três pontos verticais).
- Na página de análise, escolha o nome da planilha e renomeie-o como Análise de Dados de Empréstimo.
Vamos criar um visual para mostrar a contagem por status do empréstimo.
- Escolha Tipos visuais, escolha Gráfico de rosca.
- Use o
loan_status
campo para Grupo / Cor.
Podemos observar que 99% estão integralmente pagos, 1% estão em dia e 0% estão baixados.
Agora adicionamos um segundo visual para mostrar a quantidade de empréstimos por status.
- No canto superior esquerdo, escolha o sinal de mais e escolha Adicionar visual.
- Escolha Tipos visuais, escolha Gráfico em cascata.
- Use o
loan_status
campo para Categoria. - Use o
loan_amount
campo para Valor.
Podemos ver que o valor total do empréstimo é de cerca de US$ 88 milhões, com cerca de US$ 221,000 baixados.
Vamos tentar detectar alguns fatores de risco de inadimplência em empréstimos.
- Escolha o sinal de mais e escolha Adicionar visual.
- Escolha Tipos visuais, escolha Gráfico de barras horizontais.
- Use o campo lend_status para Eixo Y.
- Use o campo lend_amount para Valor.
- Modifique o Valor agregação de campo de Soma para Média.
Podemos ver que, em média, o valor do empréstimo foi cerca de US$ 3,500 menor para os empréstimos totalmente pagos em comparação com os empréstimos atuais, e cerca de US$ 3,500 menor para os empréstimos totalmente pagos em comparação com os empréstimos baixados. Parece haver uma correlação entre o montante do empréstimo e o risco de crédito.
- Para duplicar o visual, escolha o menu de opções (três pontos), escolha Duplicar visual parae escolha Esta folha.
- Escolha o visual duplicado para modificar sua configuração.
- Escolha Tipos visuais, escolha Gráfico de barras horizontais.
- Use o campo lend_status para Eixo Y.
- Use o campo lend_amount para Valor.
- Modifique o Valor agregação de campo de Soma para Média.
Você pode criar recursos visuais adicionais para verificar drivers de risco adicionais. Por exemplo:
- Prazo do empréstimo
- Linhas de crédito abertas
- Taxa de utilização de linha rotativa
- Linhas de crédito totais
- Depois de adicionar os recursos visuais, publique o painel usando o Partilhar opção na página de análises e compartilhe o painel com as partes interessadas do negócio.
limpar
Para evitar cobranças futuras, exclua ou desligue os recursos que você criou ao seguir esta postagem. Referir-se Sair do Amazon SageMaker Canvas para mais detalhes.
Conclusão
Neste post, treinamos um modelo de ML usando Canvas sem escrever uma única linha de código, graças às suas interfaces fáceis de usar e visualizações claras. Em seguida, geramos previsões únicas e em lote para este modelo no Canvas. Para avaliar as tendências, riscos e oportunidades de negócios em toda a empresa, enviamos as previsões deste modelo de ML para o QuickSight. Como analistas de negócios, criamos diversas visualizações para avaliar as tendências no QuickSight.
Esse recurso está disponível em todas as regiões onde o Canvas agora é compatível. Você pode aprender mais no Canvas página do produto FlexSim e documentação.
Sobre os autores
Ajjay Govindaram é Arquiteto de Soluções Sênior na AWS. Ele trabalha com clientes estratégicos que usam AI/ML para resolver problemas complexos de negócios. Sua experiência está em fornecer orientação técnica e assistência de design para implantações de aplicativos de IA/ML de modesta a grande escala. Seu conhecimento varia de arquitetura de aplicativos a big data, análise e aprendizado de máquina. Ele gosta de ouvir música enquanto descansa, experimenta o ar livre e passa tempo com seus entes queridos.
Varun Mehta é arquiteto de soluções na AWS. Ele é apaixonado por ajudar os clientes a criar soluções bem arquitetadas em escala empresarial na Nuvem AWS. Ele trabalha com clientes estratégicos que usam IA/ML para resolver problemas de negócios complexos.
Shyam Srinivasan é gerente de produto principal da equipe de AI/ML da AWS, líder em gerenciamento de produtos para o Amazon SageMaker Canvas. Shyam se preocupa em tornar o mundo um lugar melhor por meio da tecnologia e é apaixonado por como IA e ML podem ser um catalisador nessa jornada.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/publish-predictive-dashboards-in-amazon-quicksight-using-ml-predictions-from-amazon-sagemaker-canvas/
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