Înțelegerea tendințelor de afaceri, a comportamentului clienților, a veniturilor din vânzări, a creșterii cererii și a înclinației cumpărătorilor, toate începe cu date. Explorarea, analizarea, interpretarea și găsirea tendințelor în date este esențială pentru ca întreprinderile să obțină rezultate de succes.
Analiștii de afaceri joacă un rol esențial în facilitarea deciziilor de afaceri bazate pe date prin activități precum vizualizarea valorilor de afaceri și predicția evenimentelor viitoare. Iterație rapidă și time-to-value mai rapid pot fi obținute prin furnizarea acestor analiști cu un instrument de business intelligence (BI) vizual pentru analiză simplă, susținut de tehnologii precum învățarea automată (ML).
Amazon QuickSight este un serviciu BI complet gestionat, nativ din cloud, care facilitează conectarea la datele dvs., crearea de tablouri de bord și rapoarte interactive și partajarea acestora cu zeci de mii de utilizatori, fie în QuickSight, fie încorporat în aplicația sau site-ul dvs. web. Amazon SageMaker Canvas este o interfață vizuală care le permite analiștilor de afaceri să genereze singuri predicții ML precise, fără a necesita nicio experiență ML sau a fi nevoie să scrie o singură linie de cod.
În această postare, arătăm cum puteți publica tablouri de bord predictive în QuickSight folosind predicții bazate pe ML din Canvas, fără a descărca în mod explicit predicții și a le importa în QuickSight. Această soluție vă va ajuta să trimiteți predicții de la Canvas la QuickSight, permițându-vă să luați decizii accelerate folosind ML pentru a obține rezultate eficiente de afaceri.
Prezentare generală a soluțiilor
În secțiunile următoare, discutăm pașii care vor ajuta administratorii să configureze permisiunile potrivite pentru a redirecționa fără probleme utilizatorii de la Canvas la QuickSight. Apoi detaliem cum să construim un model și să rulăm predicții și să demonstrăm experiența analistului de afaceri.
Cerințe preliminare
Următoarele condiții preliminare sunt necesare pentru a implementa această soluție:
Asigurați-vă că utilizați aceeași regiune QuickSight ca Canvas. Puteți schimba regiunea navigând din pictograma profilului de pe consola QuickSight.
Configurare administrator
În această secțiune, detaliem pașii pentru configurarea resurselor IAM, pregătirea datelor, instruirea datelor cu setul de date de antrenament și deducerea setului de date de validare. După aceea, trimitem datele către QuickSight pentru analize ulterioare.
Creați o nouă politică IAM pentru accesul QuickSight
Pentru a crea o politică IAM, parcurgeți următorii pași:
- Pe consola IAM, alegeți Politicile în panoul de navigare.
- Alege Creare politică.
- Pe JSON fila, introduceți următoarea politică de permisiuni în editor:
Pentru detalii despre limbajul politicii IAM, consultați Referință la politica IAM JSON.
- Alege Următorul: Etichete.
- Puteți adăuga metadate la politică atașând etichete ca perechi cheie-valoare, apoi alegeți Următorul: Recapitulare.
Pentru mai multe informații despre utilizarea etichetelor în IAM, consultați Etichetarea resurselor IAM.
- Pe Revizuiți politica pagina, introduceți un nume (de exemplu,
canvas-quicksight-access-policy
) și o descriere opțională a poliței. - Revizuirea Rezumat pentru a vedea permisiunile acordate de politica dvs.
- Alege Creare politică pentru a vă salva munca.
După ce creați o politică, o puteți atașa la rolul dvs. de execuție, care acordă utilizatorilor permisiunile necesare pentru a trimite predicții pe lot utilizatorilor în QuickSight.
Atașați politica la rolul dvs. de execuție Studio
Pentru a atașa politica la rolul dvs. de execuție Studio, parcurgeți următorii pași:
- Pe consola SageMaker, alegeți domenii în panoul de navigare.
- Alegeți domeniul dvs.
- Alege Setări de domeniu.
- Copiați numele rolului sub Rolul de execuție.
- Pe consola IAM, alegeți Roluri în panoul de navigare.
- În bara de căutare, introduceți rolul de execuție pe care l-ați copiat, apoi alegeți rolul.
- Pe pagina pentru rolul utilizatorului, navigați la Politici de permisiuni secţiune.
- Pe Adăugați permisiuni meniu, alegeți Atașați politicile.
- Căutați politica creată anterior (
canvas-quicksight-access-policy
), selectați-l și alegeți Adăugați permisiuni.
Acum aveți o politică IAM atașată rolului dvs. de execuție, care acordă utilizatorilor permisiunile necesare pentru a trimite predicții în lot utilizatorilor în QuickSight.
Descărcați seturile de date
Să descarcăm seturile de date pe care le folosim pentru a antrena modelul și a face predicții:
Construiește un model și rulează predicții
În această secțiune, vom acoperi cum putem construi un model și să rulăm predicții pe setul de date de împrumut. Apoi trimitem datele către tabloul de bord QuickSight pentru a obține informații despre afaceri.
Lansați Canvas
Pentru a lansa Canvas, parcurgeți următorii pași:
- Pe consola SageMaker, alegeți domenii în panoul de navigare.
- Alegeți domeniul dvs.
- Pe Lansa meniu, alegeți Planșă.
Încărcați seturi de date de instruire și validare
Parcurgeți următorii pași pentru a vă încărca seturile de date în Canvas:
- Pe pagina de pornire Canvas, alegeți Datasets.
- Alege Date de import, apoi încărcați
lending_club_loan_data_train.csv
șilending_club_loan_data_test.csv
. - Alege Salvați și închideți, Apoi alegeți Date de import.
Acum să creăm un nou model.
- Alege Modelele mele în panoul de navigare.
- Alege Noul model.
- Introduceți un nume modelului dvs. (
Loan_Prediction
) și alegeți Crea.
Dacă este prima dată când creați un model Canvas, veți fi întâmpinat de un pop-up informativ despre cum să vă construiți primul model în patru pași simpli. Puteți citi toate acestea, apoi reveniți la acest ghid.
- În vizualizarea modelului, pe Selectați filă, selectați
lending_club_loan_data_train
set de date.
Acest set de date are 18 coloane și 32,000 de rânduri.
- Alege Selectați setul de date.
- Pe Construi fila, alegeți coloana țintă, în cazul nostru
loan_status
.
Canvas va detecta automat că acesta este un Predicție pentru 3+ categorii problemă (cunoscută și ca clasificare cu mai multe clase).
- Dacă este detectat un alt tip de model, schimbați-l manual selectând Schimbați tipul.
- Alege Construire rapidăȘi selectați Începeți construirea rapidă din pop-up.
Puteți alege, de asemenea Construcție standard, care trece prin ciclul complet AutoML, generând mai multe modele înainte de a recomanda cel mai bun model.
Acum modelul tău este în curs de construcție. Construirea rapidă durează de obicei 2-15 minute.
După ce modelul este construit, puteți găsi starea modelului pe Analiza tab.
Faceți predicții cu modelul
După ce construim și antrenăm modelul, putem genera predicții asupra acestui model.
- Alege prezice pe Analiza fila sau alegeți prezice tab.
- Rulați o singură predicție prin alegere Pronostic unic și furnizarea de intrări.
Veți vedea predicția loan_status în partea dreaptă a paginii. Puteți copia predicția alegând Copiați, sau descărcați-l alegând Descărcați predicția. Acest lucru este ideal pentru generarea de scenarii ce ar fi și testarea modului în care diferite coloane influențează predicțiile modelului nostru.
- Pentru a rula predicții pe lot, alegeți Predicția lotului.
Acest lucru este cel mai bine atunci când doriți să faceți predicții pentru un întreg set de date. Ar trebui să faceți predicții cu un set de date care se potrivește cu setul de date de intrare.
Pentru fiecare predicție sau set de predicții, Canvas returnează valorile prezise și probabilitatea ca valoarea prezisă să fie corectă.
Să facem predicții din modelul antrenat folosind setul de date de validare.
- Alege Selectați setul de date.
- Selectați
lending_club_loan_data_test
Și alegeți Generați predicții.
Când previziunile tale sunt gata, le poți găsi în Setul de date secțiune. Puteți să previzualizați predicția, să o descărcați pe un computer local, să o ștergeți sau să o trimiteți către QuickSight.
Trimiteți predicții către QuickSight
Acum puteți partaja predicții din aceste modele ML ca seturi de date QuickSight care vor servi ca o nouă sursă pentru tablourile de bord la nivel de întreprindere. Puteți analiza tendințele, riscurile și oportunitățile de afaceri. Prin această capacitate, ML devine mai accesibil pentru echipele de afaceri, astfel încât acestea să poată accelera luarea deciziilor bazate pe date. Partajarea datelor cu utilizatorii QuickSight le acordă permisiuni de proprietar asupra setului de date. Mai multe seturi de date deduse pot fi trimise simultan către QuickSight.
Rețineți că puteți trimite predicții numai utilizatorilor în spațiul de nume implicit al contului QuickSight, iar utilizatorul trebuie să aibă rolul de autor sau administrator în QuickSight. Predicțiile trimise către QuickSight sunt disponibile în aceeași regiune cu Canvas.
- Selectați setul de date lot dedus și alegeți Trimiteți către Amazon QuickSight.
- Introduceți unul sau mai multe nume de utilizator QuickSight pentru a partaja setul de date și apăsați Intrați.
- Alege Trimiteți pentru a partaja date.
După ce trimiteți predicțiile pentru lot, QuickSight câmpul pentru seturile de date pe care le-ați trimis apare ca Trimis.
- În caseta de confirmare, puteți alege Deschideți Amazon QuickSight pentru a deschide aplicația QuickSight.
- Dacă ați terminat de folosit Canvas, ieșiți a aplicației Canvas.
Puteți trimite predicții pe lot către QuickSight pentru modele numerice, de predicție categorială și de prognoză în serie de timp. De asemenea, puteți trimite predicții generate cu adu-ți propriul model metoda (BYOM). Sunt excluse modelele de predicție a imaginilor cu o singură etichetă și modelele de predicție a textului cu mai multe categorii.
Utilizatorii QuickSight cărora le-ați trimis seturi de date își pot deschide consola QuickSight și pot vedea seturile de date Canvas care le-au fost partajate. Apoi pot crea tablouri de bord predictive cu datele. Pentru mai multe informații, vezi Noțiuni introductive cu analiza datelor Amazon QuickSight.
În mod implicit, toți utilizatorii cărora le trimiteți predicții au permisiuni de proprietar pentru setul de date în QuickSight. Proprietarii pot crea analize, reîmprospăta, edita, șterge și redistribuie seturi de date. Modificările pe care proprietarii le fac unui set de date modifică setul de date pentru toți utilizatorii cu acces. Pentru a modifica permisiunile, accesați setul de date din QuickSight și gestionați permisiunile acestuia. Pentru mai multe informații, vezi Vizualizarea și editarea permisiunilor utilizatorilor cărora le este partajat un set de date.
Experienta analistilor de afaceri
Cu QuickSight, vă puteți vizualiza datele pentru a le înțelege mai bine. Începem prin a obține câteva informații de nivel înalt.
- Pe consola QuickSight, alegeți Datasets în panoul de navigare.
- Creați o analiză a setului de date de predicție lot partajat din Canvas prin alegere Creați o analiză în meniul derulant cu opțiuni (trei puncte verticale).
- Pe pagina de analiză, alegeți numele foii și redenumiți-o Analiza datelor de împrumut.
Să creăm o imagine pentru a arăta numărul în funcție de starea împrumutului.
- Pentru Tipuri vizuale, alege Diagrama cu gogoși.
- Folosește
loan_status
câmp pentru Grup/Culoare.
Putem vedea că 99% sunt plătiți în totalitate, 1% sunt curente și 0% sunt taxate.
Acum adăugăm un al doilea vizual pentru a arăta suma împrumuturilor după statut.
- În colțul din stânga sus, alegeți semnul plus și alegeți Adăugați vizual.
- Pentru Tipuri vizuale, alege Diagrama cascadei.
- Folosește
loan_status
câmp pentru Categorii. - Folosește
loan_amount
câmp pentru Valoare.
Putem vedea că suma totală a împrumutului este de aproximativ 88 de milioane de dolari, cu aproximativ 221,000 de dolari debitați.
Să încercăm să detectăm unii factori de risc pentru neplata creditelor.
- Alegeți semnul plus și alegeți Adăugați vizual.
- Pentru Tipuri vizuale, alege Diagramă cu bare orizontale.
- Utilizați câmpul loan_status pentru Axa Y.
- Utilizați câmpul loan_amount pentru Valoare.
- Modificați Valoare agregarea câmpului din Sumă la In medie.
Putem observa că, în medie, suma împrumutului a fost cu aproximativ 3,500 USD mai mică pentru împrumuturile plătite integral în comparație cu împrumuturile actuale și cu aproximativ 3,500 USD mai mică pentru împrumuturile plătite integral în comparație cu împrumuturile decontate. Se pare că există o corelație între suma împrumutului și riscul de credit.
- Pentru a duplica imaginea, alegeți meniul de opțiuni (trei puncte), alegeți Duplicați vizual lași alegeți Această foaie.
- Alegeți imaginea duplicată pentru a-i modifica configurația.
- Pentru Tipuri vizuale, alege Diagramă cu bare orizontale.
- Utilizați câmpul loan_status pentru Axa Y.
- Utilizați câmpul loan_amount pentru Valoare.
- Modificați Valoare agregarea câmpului din Sumă la In medie.
Puteți crea imagini vizuale suplimentare pentru a verifica dacă există factori de risc suplimentari. De exemplu:
- Termen de împrumut
- Linii de credit deschise
- Rata de utilizare a liniei rotative
- Total linii de credit
- După ce adăugați elementele vizuale, publicați tabloul de bord folosind Distribuie opțiunea de pe pagina de analize și partajați tabloul de bord cu părțile interesate de afaceri.
A curăța
Pentru a evita costurile viitoare, ștergeți sau închideți resursele pe care le-ați creat în timp ce urmăriți această postare. A se referi la Deconectarea de la Amazon SageMaker Canvas pentru mai multe detalii.
Concluzie
În această postare, am antrenat un model ML folosind Canvas fără a scrie o singură linie de cod datorită interfețelor sale ușor de utilizat și vizualizărilor clare. Am generat apoi predicții unice și lot pentru acest model în Canvas. Pentru a evalua tendințele, riscurile și oportunitățile de afaceri din întreaga întreprindere, am trimis previziunile acestui model ML către QuickSight. În calitate de analiști de afaceri, am creat diverse vizualizări pentru a evalua tendințele în QuickSight.
Această capacitate este disponibilă în toate regiunile în care Canvas este acum acceptat. Puteți afla mai multe pe Canvas pagina produsului și documentaţie.
Despre Autori
Ajjay Govindaram este arhitect senior de soluții la AWS. Lucrează cu clienți strategici care folosesc AI/ML pentru a rezolva probleme complexe de afaceri. Experiența sa constă în furnizarea de direcție tehnică, precum și asistență de proiectare pentru implementări de aplicații AI/ML la scară mică sau mare. Cunoștințele sale variază de la arhitectura aplicațiilor la big data, analiză și învățarea automată. Îi place să asculte muzică în timp ce se odihnește, să experimenteze în aer liber și să petreacă timpul cu cei dragi.
Varun Mehta este arhitect de soluții la AWS. Este pasionat să ajute clienții să construiască soluții bine arhitecturate la scară întreprindere pe AWS Cloud. Lucrează cu clienți strategici care folosesc AI/ML pentru a rezolva probleme complexe de afaceri.
Shyam Srinivasan este manager de produs principal în echipa AWS AI/ML, lider în managementul produselor pentru Amazon SageMaker Canvas. Lui Shyam îi pasă să facă lumea un loc mai bun prin tehnologie și este pasionat de modul în care AI și ML pot fi un catalizator în această călătorie.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Mintând viitorul cu Adryenn Ashley. Accesați Aici.
- Cumpărați și vindeți acțiuni în companii PRE-IPO cu PREIPO®. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/publish-predictive-dashboards-in-amazon-quicksight-using-ml-predictions-from-amazon-sagemaker-canvas/
- :are
- :este
- :Unde
- $3
- $UP
- 000
- 10
- 100
- 11
- 12
- 15%
- 20
- 500
- 7
- 8
- 9
- a
- Capabil
- Despre Noi
- accelera
- accelerat
- acces
- accesibil
- Cont
- precis
- Obține
- realizat
- peste
- Acțiune
- activităţi de
- adăuga
- Suplimentar
- admin
- administratori
- agregare
- AI
- AI / ML
- TOATE
- permite
- de asemenea
- Amazon
- Amazon QuickSight
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Canvas
- Amazon Web Services
- sumă
- an
- analize
- analiză
- analist
- analiști
- Google Analytics
- analiza
- analiza
- și
- O alta
- Orice
- aplicație
- arhitectură
- SUNT
- în jurul
- AS
- Asistență
- At
- atașa
- autor
- în mod automat
- AutoML
- disponibil
- in medie
- evita
- AWS
- înapoi
- bar
- BE
- devine
- fost
- înainte
- fiind
- CEL MAI BUN
- Mai bine
- între
- Mare
- Datele mari
- Cutie
- construi
- construit
- afaceri
- business intelligence
- întreprinderi
- by
- CAN
- pânză
- caz
- Catalizator
- Categorii
- Schimbare
- Modificări
- încărcat
- taxe
- verifica
- Alege
- alegere
- clar
- Cloud
- cod
- Coloană
- Coloane
- cum
- comparație
- Completă
- complex
- Configuraţie
- confirmare
- Conectați
- Consoleze
- Colț
- corecta
- Corelație
- acoperi
- crea
- a creat
- Crearea
- credit
- Curent
- client
- comportamentul clienților
- clienţii care
- ciclu
- tablou de bord
- de date
- analiza datelor
- Pe bază de date
- seturi de date
- Luarea deciziilor
- Deciziile
- Mod implicit
- Cerere
- demonstra
- implementări
- descriere
- Amenajări
- detaliu
- detalii
- detectat
- diferit
- direcţie
- discuta
- domeniu
- făcut
- jos
- Descarca
- drivere
- fiecare
- uşor
- editor
- efect
- Eficace
- oricare
- încorporat
- permite
- permițând
- Intrați
- Afacere
- Întreg
- esenţial
- evenimente
- exemplu
- exclus
- execuție
- experienţă
- confruntă
- Explorarea
- facilitând
- mai repede
- camp
- Găsi
- descoperire
- First
- prima dată
- următor
- Pentru
- patru
- din
- complet
- mai mult
- viitor
- genera
- generată
- generator
- obține
- obtinerea
- Go
- Merge
- acordate
- subvenții
- ghida
- Avea
- având în
- he
- ajutor
- ajutor
- la nivel înalt
- lui
- Acasă
- Cum
- Cum Pentru a
- HTML
- HTTPS
- ICON
- ID
- ideal
- imagine
- Impactul
- punerea în aplicare a
- importatoare
- in
- Crește
- informații
- informativ
- intrare
- perspective
- Inteligență
- interactiv
- interfaţă
- interfeţe
- în
- IT
- repetare
- ESTE
- călătorie
- jpg
- JSON
- cunoştinţe
- cunoscut
- limbă
- pe scară largă
- lansa
- conducere
- AFLAȚI
- învăţare
- se află
- ca
- Linie
- Ascultare
- împrumut
- Credite
- local
- iubit
- LOWER
- maşină
- masina de învățare
- face
- FACE
- Efectuarea
- administra
- gestionate
- administrare
- manager
- manual
- Meniu
- Metadata
- metodă
- Metrici
- milion
- minute
- ML
- model
- Modele
- modifica
- mai mult
- multiplu
- Muzică
- trebuie sa
- nume
- nume
- Navigaţi
- navigând
- Navigare
- necesar
- necesar
- Nou
- acum
- of
- de pe
- on
- dată
- ONE
- cele
- afară
- deschide
- Oportunităţi
- Opţiuni
- or
- al nostru
- afară
- rezultate
- în aer liber
- propriu
- proprietar
- Proprietarii
- pagină
- plătit
- perechi
- pâine
- pasionat
- permisiuni
- pivot
- Loc
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Joaca
- la care se adauga
- Politica
- pop-up
- Post
- a prezis
- prezicere
- Predictii
- Pregăti
- premise
- presa
- Anunţ
- în prealabil
- Principal
- Problemă
- probleme
- Produs
- management de produs
- manager de produs
- Profil
- furnizarea
- publica
- Rapid
- Citeste
- gata
- recomandând
- redirecționa
- regiune
- regiuni
- Rapoarte
- resursă
- Resurse
- Returnează
- venituri
- dreapta
- Risc
- Riscurile
- Rol
- Alerga
- sagemaker
- de vânzări
- acelaşi
- Economisiți
- scenarii
- perfect
- Caută
- Al doilea
- Secțiune
- secțiuni
- vedea
- pare
- trimite
- senior
- trimis
- serie
- servi
- serviciu
- Servicii
- set
- Distribuie
- comun
- partajarea
- coală
- să
- Arăta
- Emisiuni
- Închide
- parte
- semna
- simplu
- singur
- So
- soluţie
- soluţii
- REZOLVAREA
- unele
- Sursă
- Cheltuire
- părțile interesate
- Începe
- început
- Declarație
- Stare
- paşi
- Strategic
- studio
- de succes
- astfel de
- Suportat
- ia
- Ţintă
- echipă
- echipe
- Tehnic
- Tehnologii
- Tehnologia
- zeci
- Testarea
- mulțumesc
- acea
- lumea
- lor
- Lor
- apoi
- Acolo.
- Acestea
- ei
- acest
- mii
- trei
- Prin
- timp
- Seria de timp
- la
- instrument
- Total
- Tren
- dresat
- Pregătire
- Tendinţe
- încerca
- tip
- în
- înţelege
- utilizare
- Utilizator
- ușor de utilizat
- utilizatorii
- folosind
- obișnuit
- validare
- valoare
- Valori
- diverse
- versiune
- vertical
- Vizualizare
- vizualizare
- vizuale
- a fost
- we
- web
- servicii web
- website
- salutat
- BINE
- cand
- care
- în timp ce
- OMS
- voi
- cu
- în
- fără
- Apartamente
- fabrică
- lume
- scrie
- scris
- Tu
- Ta
- zephyrnet