Розуміння бізнес-тенденцій, поведінки клієнтів, доходів від продажів, зростання попиту та схильності до покупців починається з даних. Вивчення, аналіз, інтерпретація та пошук тенденцій у даних є важливими для бізнесу для досягнення успішних результатів.
Бізнес-аналітики відіграють ключову роль у сприянні прийняттю бізнес-рішень на основі даних за допомогою таких дій, як візуалізація бізнес-метрик і прогнозування майбутніх подій. Швидкої ітерації та швидшого часу отримання вартості можна досягти, надавши цим аналітикам інструмент візуального бізнес-аналітики (BI) для простого аналізу, який підтримується такими технологіями, як машинне навчання (ML).
Amazon QuickSight – це повністю керована хмарна служба BI, яка дозволяє легко підключатися до ваших даних, створювати інтерактивні інформаційні панелі та звіти, а також ділитися ними з десятками тисяч користувачів у QuickSight або вбудовано у вашу програму чи веб-сайт. Canvas Amazon SageMaker – це візуальний інтерфейс, який дозволяє бізнес-аналітикам самостійно генерувати точні прогнози ML, не вимагаючи жодного досвіду ML або написання одного рядка коду.
У цій публікації ми показуємо, як можна публікувати прогнозовані інформаційні панелі в QuickSight, використовуючи передбачення на основі ML з Canvas, без явного завантаження прогнозів та імпорту в QuickSight. Це рішення допоможе вам надсилати прогнози з Canvas до QuickSight, дозволяючи прискорити прийняття рішень за допомогою ML для досягнення ефективних бізнес-результатів.
Огляд рішення
У наступних розділах ми обговорюємо кроки, які допоможуть адміністраторам налаштувати правильні дозволи для безпроблемного переспрямування користувачів із Canvas на QuickSight. Потім ми детально пояснюємо, як створити модель і виконувати прогнози, а також демонструємо досвід бізнес-аналітика.
Передумови
Для реалізації цього рішення необхідні наступні передумови:
Обов’язково використовуйте ту саму область QuickSight, що й Canvas. Ви можете змінити регіон, перейшовши за допомогою значка профілю на консолі QuickSight.
Налаштування адміністратора
У цьому розділі ми детально описуємо кроки для налаштування ресурсів IAM, підготовки даних, навчання даних за допомогою навчального набору даних і виведення набору даних перевірки. Після цього ми надсилаємо дані в QuickSight для подальшого аналізу.
Створіть нову політику IAM для доступу до QuickSight
Щоб створити політику IAM, виконайте такі дії:
- На консолі IAM виберіть поліси у навігаційній панелі.
- Вибирати Створити політику.
- на JSON вкладці, введіть таку політику дозволів у редакторі:
Докладніше про мову політики IAM див Посилання на політику IAM JSON.
- Вибирати Далі: Теги.
- Ви можете додати метадані до політики, додавши теги як пари ключ-значення, а потім вибрати Далі: Огляд.
Щоб отримати додаткові відомості про використання тегів у IAM, див Додавання тегів до ресурсів IAM.
- на Огляд політики сторінки, введіть назву (наприклад,
canvas-quicksight-access-policy
) і необов’язковий опис політики. - Перегляньте Підсумки розділ, щоб переглянути дозволи, надані вашою політикою.
- Вибирати Створити політику щоб зберегти вашу роботу.
Створивши політику, ви можете приєднати її до своєї ролі виконання, яка надає користувачам необхідні дозволи для надсилання пакетних прогнозів користувачам у QuickSight.
Додайте політику до своєї ролі виконання Studio
Щоб приєднати політику до своєї ролі виконання Studio, виконайте такі дії:
- На консолі SageMaker виберіть Домени у навігаційній панелі.
- Виберіть свій домен.
- Вибирати настройки домену.
- Скопіюйте назву ролі під Виконавча роль.
- На консолі IAM виберіть Ролі у навігаційній панелі.
- У рядку пошуку введіть роль виконання, яку ви скопіювали, а потім виберіть роль.
- На сторінці ролі користувача перейдіть до Політики дозволів .
- на Додати дозволи меню, виберіть Додайте політику.
- Пошук раніше створеної політики (
canvas-quicksight-access-policy
), виберіть його та виберіть Додати дозволи.
Тепер у вас є політика IAM, приєднана до вашої ролі виконання, яка надає вашим користувачам необхідні дозволи для надсилання пакетних прогнозів користувачам у QuickSight.
Завантажте набори даних
Давайте завантажимо набори даних, які ми використовуємо для навчання моделі та робимо прогнози:
Створіть модель і запустіть прогнози
У цьому розділі ми розповідаємо, як створити модель і виконати прогнози на основі набору даних про позику. Потім ми надсилаємо дані на інформаційну панель QuickSight, щоб отримати інформацію про бізнес.
Запустіть Canvas
Щоб запустити Canvas, виконайте такі дії:
- На консолі SageMaker виберіть Домени у навігаційній панелі.
- Виберіть свій домен.
- на Запуск меню, виберіть Полотно.
Завантажте набори даних для навчання та перевірки
Щоб завантажити свої набори даних на Canvas, виконайте наведені нижче дії.
- Виберіть на головній сторінці Canvas Набори даних.
- Вибирати Дати імпорту, потім завантажте
lending_club_loan_data_train.csv
таlending_club_loan_data_test.csv
. - Вибирати Зберегти та закрити, Потім виберіть Дати імпорту.
Тепер давайте створимо нову модель.
- Вибирати Мої моделі у навігаційній панелі.
- Вибирати нова модель.
- Введіть назву вашої моделі (
Loan_Prediction
) і виберіть Створювати.
Якщо ви вперше створюєте модель Canvas, вас привітає інформаційне спливаюче вікно про те, як створити свою першу модель за чотири прості кроки. Ви можете прочитати це, а потім повернутися до цього посібника.
- У модельному вигляді, на Select Вкладка, виберіть
lending_club_loan_data_train
набір даних.
Цей набір даних містить 18 стовпців і 32,000 XNUMX рядків.
- Вибирати Виберіть набір даних.
- на Будувати виберіть цільовий стовпець, у нашому випадку
loan_status
.
Canvas автоматично визначить, що це a Прогноз категорії 3+ проблема (також відома як багатокласова класифікація).
- Якщо виявлено інший тип моделі, змініть його вручну, вибравши Змінити тип.
- Вибирати Швидка збірка, і виберіть Почніть швидке будівництво із спливаючого вікна.
Ви також можете вибрати Стандартна збірка, який проходить повний цикл AutoML, створюючи кілька моделей, перш ніж рекомендувати найкращу модель.
Зараз ваша модель будується. Швидка збірка зазвичай займає 2–15 хвилин.
Після того, як модель буде створено, ви можете переглянути статус моделі на Аналізувати Вкладка.
Робіть прогнози за допомогою моделі
Після того, як ми побудуємо та навчимо модель, ми зможемо створити прогнози на цій моделі.
- Вибирати Прогнозуйте на Аналізувати або виберіть Прогнозуйте Вкладка.
- Виконайте один прогноз, вибравши Єдине передбачення та надання записів.
У правій частині сторінки ви побачите передбачення loan_status. Ви можете скопіювати передбачення, вибравши Скопіювати, або завантажте його, вибравши Завантажити прогноз. Це ідеально підходить для створення сценаріїв «що-якщо» та перевірки того, як різні стовпці впливають на прогнози нашої моделі.
- Щоб виконати пакетні прогнози, виберіть Пакетне прогнозування.
Це найкраще, коли ви хочете зробити прогнози для всього набору даних. Ви повинні робити прогнози з набором даних, який відповідає вашому вхідному набору даних.
Для кожного прогнозу або набору прогнозів Canvas повертає прогнозовані значення та ймовірність того, що прогнозоване значення буде правильним.
Давайте зробимо прогнози на основі навченої моделі, використовуючи набір даних перевірки.
- Вибирати Виберіть набір даних.
- Select
lending_club_loan_data_test
І вибирай Створюйте прогнози.
Коли ваші передбачення будуть готові, ви зможете знайти їх у Набір даних розділ. Ви можете переглянути прогноз, завантажити його на локальну машину, видалити або надіслати в QuickSight.
Надсилайте прогнози до QuickSight
Тепер ви можете ділитися прогнозами з цих моделей ML як наборами даних QuickSight, які слугуватимуть новим джерелом для інформаційних панелей для всього підприємства. Ви можете аналізувати тенденції, ризики та можливості для бізнесу. Завдяки цій можливості ML стає більш доступним для бізнес-команд, щоб вони могли прискорити прийняття рішень на основі даних. Обмін даними з користувачами QuickSight надає їм права власника набору даних. У QuickSight можна одночасно надіслати кілька визначених наборів даних.
Зауважте, що ви можете надсилати прогнози лише користувачам у просторі імен за замовчуванням облікового запису QuickSight, і користувач повинен мати роль автора або адміністратора в QuickSight. Прогнози, надіслані в QuickSight, доступні в тому ж регіоні, що й Canvas.
- Виберіть вихідний пакет даних і виберіть Надіслати в Amazon QuickSight.
- Введіть одне або кілька імен користувачів QuickSight, з якими потрібно поділитися набором даних, і натисніть Що натомість? Створіть віртуальну версію себе у .
- Вибирати Відправити для обміну даними.
Після того як ви надішлете пакетні прогнози, QuickSight поле для наборів даних, які ви надіслали, відображається як Надіслані.
- У вікні підтвердження ви можете вибрати Відкрийте Amazon QuickSight щоб відкрити програму QuickSight.
- Якщо ви закінчили використовувати Canvas, вийти програми Canvas.
Ви можете надсилати пакетні прогнози до QuickSight для числових, категоріальних прогнозів і моделей прогнозування часових рядів. Ви також можете надсилати прогнози, створені за допомогою принесіть свою модель (BYOM) метод. Моделі передбачення зображення з однією міткою та моделі прогнозування тексту з кількома категоріями виключені.
Користувачі QuickSight, яким ви надіслали набори даних, можуть відкрити свою консоль QuickSight і переглянути набори даних Canvas, якими їм надано спільний доступ. Потім вони можуть створювати передбачувані інформаційні панелі з даними. Для отримання додаткової інформації див Початок роботи з аналізом даних Amazon QuickSight.
За замовчуванням усі користувачі, яким ви надсилаєте прогнози, мають права власника набору даних у QuickSight. Власники можуть створювати аналізи, оновлювати, редагувати, видаляти та повторно ділитися наборами даних. Зміни, внесені власниками до набору даних, змінюють набір даних для всіх користувачів із доступом. Щоб змінити дозволи, перейдіть до набору даних у QuickSight і керуйте його дозволами. Для отримання додаткової інформації див Перегляд і редагування дозволів користувачів, яким надається спільний доступ до набору даних.
Досвід бізнес-аналітиків
За допомогою QuickSight ви можете візуалізувати свої дані, щоб краще їх зрозуміти. Ми починаємо з отримання інформації високого рівня.
- На консолі QuickSight виберіть Набори даних у навігаційній панелі.
- Створіть аналіз пакетного набору прогнозованих даних, надісланого з Canvas, вибравши Створіть аналіз у спадному меню параметрів (три вертикальні точки).
- На сторінці аналізу виберіть ім’я аркуша та перейменуйте його в Loan Data Analysis.
Давайте створимо візуальне зображення, щоб показати підрахунок за статусом позики.
- для Візуальні видивиберіть Кругла діаграма.
- Використовувати
loan_status
поле для Група/Колір.
Ми бачимо, що 99% повністю оплачені, 1% поточні, а 0% списані.
Тепер ми додаємо друге візуальне зображення, щоб показати суму позик за статусом.
- У верхньому лівому куті виберіть знак плюс і виберіть Додайте візуальний.
- для Візуальні видивиберіть Схема водоспаду.
- Використовувати
loan_status
поле для Категорія. - Використовувати
loan_amount
поле для значення.
Ми бачимо, що загальна сума кредиту становить близько 88 мільйонів доларів США, з яких списано близько 221,000 XNUMX доларів США.
Давайте спробуємо виявити деякі чинники ризику несплати кредитів.
- Виберіть знак плюс і виберіть Додайте візуальний.
- для Візуальні видивиберіть Горизонтальна гістограма.
- Використовуйте поле loan_status для Вісь Y.
- Використовуйте поле loan_amount для значення.
- Змінити значення поля агрегації від Сума до середній.
Ми бачимо, що в середньому сума позики була приблизно на 3,500 доларів США нижчою для повністю сплачених позик порівняно з поточними позиками та приблизно на 3,500 доларів США нижчою для повністю сплачених позик порівняно з списаними позиками. Здається, існує кореляція між сумою позики та кредитним ризиком.
- Щоб скопіювати візуал, виберіть меню параметрів (три крапки), виберіть Дублювати візуал до, і вибрати Цей аркуш.
- Виберіть дубльований візуал, щоб змінити його конфігурацію.
- для Візуальні видивиберіть Горизонтальна гістограма.
- Використовуйте поле loan_status для Вісь Y.
- Використовуйте поле loan_amount для значення.
- Змінити значення поля агрегації від Сума до середній.
Ви можете створити додаткові візуальні елементи, щоб перевірити наявність додаткових факторів ризику. Наприклад:
- Термін позики
- Відкриті кредитні лінії
- Коефіцієнт використання оборотної лінії
- Всього кредитних ліній
- Додавши візуальні елементи, опублікуйте інформаційну панель за допомогою Поділитись на сторінці аналізу та надайте доступ до інформаційної панелі зацікавленим сторонам.
Прибирати
Щоб уникнути майбутніх витрат, видаліть або закрийте ресурси, які ви створили під час перегляду цієї публікації. Відноситься до Вихід із Amazon SageMaker Canvas для більш докладної інформації.
Висновок
У цьому дописі ми навчили модель ML за допомогою Canvas без написання жодного рядка коду завдяки зручним інтерфейсам і чіткій візуалізації. Потім ми створили одиничні та пакетні прогнози для цієї моделі в Canvas. Щоб оцінити тенденції, ризики та бізнес-можливості в масштабах підприємства, ми надіслали прогнози цієї моделі ML до QuickSight. Як бізнес-аналітики, ми створили різні візуалізації, щоб оцінити тенденції в QuickSight.
Ця можливість доступна в усіх регіонах, де зараз підтримується Canvas. Ви можете дізнатися більше на Canvas Сторінка продукту та документація.
Про авторів
Аджай Говіндарам є старшим архітектором рішень в AWS. Він працює зі стратегічними клієнтами, які використовують AI/ML для вирішення складних бізнес-завдань. Його досвід полягає в наданні технічного керівництва, а також у допомозі в розробці скромних і великомасштабних розгортань програм AI/ML. Його знання варіюються від архітектури додатків до великих даних, аналітики та машинного навчання. Йому подобається слухати музику під час відпочинку, гуляти на природі та проводити час зі своїми близькими.
Варун Мехта є архітектором рішень в AWS. Він захоплений тим, що допомагає клієнтам створювати корпоративні добре архітектурні рішення в AWS Cloud. Він працює зі стратегічними клієнтами, які використовують AI/ML для вирішення складних бізнес-завдань.
Шям Срінівасан є головним менеджером із продуктів у команді AWS AI/ML, очолює управління продуктами для Amazon SageMaker Canvas. Шям дбає про те, щоб зробити світ кращим за допомогою технологій, і він захоплений тим, як ШІ та машинне навчання можуть стати каталізатором у цій подорожі.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- Карбування майбутнього з Адріенн Ешлі. Доступ тут.
- Купуйте та продавайте акції компаній, які вийшли на IPO, за допомогою PREIPO®. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/publish-predictive-dashboards-in-amazon-quicksight-using-ml-predictions-from-amazon-sagemaker-canvas/
- : має
- :є
- :де
- $3
- $UP
- 000
- 10
- 100
- 11
- 12
- 15%
- 20
- 500
- 7
- 8
- 9
- a
- Здатний
- МЕНЮ
- прискорювати
- прискорений
- доступ
- доступною
- рахунки
- точний
- Achieve
- досягнутий
- через
- дію
- діяльності
- додавати
- Додатковий
- адмін
- Адміністратори
- агрегація
- AI
- AI / ML
- ВСІ
- дозволяти
- Також
- Amazon
- Amazon QuickSight
- Amazon SageMaker
- Canvas Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- кількість
- an
- Аналіз
- аналіз
- аналітик
- аналітики
- аналітика
- аналізувати
- Аналізуючи
- та
- Інший
- будь-який
- додаток
- архітектура
- ЕСТЬ
- навколо
- AS
- Допомога
- At
- приєднувати
- автор
- автоматично
- AutoML
- доступний
- середній
- уникнути
- AWS
- назад
- бар
- BE
- стає
- було
- перед тим
- буття
- КРАЩЕ
- Краще
- між
- Великий
- Великий даних
- Box
- будувати
- побудований
- бізнес
- бізнес-аналітика
- підприємства
- by
- CAN
- полотно
- випадок
- Каталізатор
- Категорія
- зміна
- Зміни
- стягується
- вантажі
- перевірка
- Вибирати
- Вибираючи
- ясно
- хмара
- код
- Колонка
- Колони
- Приходити
- порівняний
- повний
- комплекс
- конфігурація
- підтвердження
- З'єднуватися
- Консоль
- Кут
- виправити
- Кореляція
- обкладинка
- створювати
- створений
- створення
- кредит
- Поточний
- клієнт
- поведінка клієнтів
- Клієнти
- цикл
- приладова панель
- дані
- аналіз даних
- керовані даними
- набори даних
- Прийняття рішень
- рішення
- дефолт
- Попит
- демонструвати
- розгортання
- description
- дизайн
- деталь
- деталі
- виявлено
- різний
- напрям
- обговорювати
- домен
- зроблений
- вниз
- скачати
- драйвери
- кожен
- легко
- редактор
- ефект
- Ефективний
- або
- вбудований
- дозволяє
- дозволяє
- Що натомість? Створіть віртуальну версію себе у
- підприємство
- Весь
- істотний
- Події
- приклад
- виключений
- виконання
- досвід
- зазнають
- Дослідження
- сприяння
- швидше
- поле
- знайти
- виявлення
- Перший
- перший раз
- після
- для
- чотири
- від
- повністю
- далі
- майбутнє
- породжувати
- генерується
- породжує
- отримати
- отримання
- Go
- йде
- надається
- гранти
- керівництво
- Мати
- має
- he
- допомога
- допомогу
- на вищому рівні
- його
- Головна
- Як
- How To
- HTML
- HTTPS
- ICON
- ID
- ідеальний
- зображення
- Impact
- здійснювати
- імпорт
- in
- Augmenter
- інформація
- інформативний
- вхід
- розуміння
- Інтелект
- інтерактивний
- інтерфейс
- Інтерфейси
- в
- IT
- ітерація
- ЙОГО
- подорож
- JPG
- json
- знання
- відомий
- мова
- масштабний
- запуск
- провідний
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- лежить
- як
- Лінія
- Прослуховування
- позику
- Кредити
- місцевий
- улюблене
- знизити
- машина
- навчання за допомогою машини
- зробити
- РОБОТИ
- Робить
- управляти
- вдалося
- управління
- менеджер
- вручну
- Меню
- метадані
- метод
- Метрика
- мільйона
- хвилин
- ML
- модель
- Моделі
- змінювати
- більше
- множинний
- музика
- повинен
- ім'я
- Імена
- Переміщення
- навігація
- навігація
- необхідно
- необхідний
- Нові
- зараз
- of
- від
- on
- один раз
- ONE
- ті,
- тільки
- відкрити
- Можливості
- Опції
- or
- наші
- з
- Результати
- на відкритому повітрі
- власний
- власник
- Власники
- сторінка
- оплачувану
- пар
- pane
- пристрасний
- Дозволи
- основний
- місце
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- Play
- плюс
- політика
- спливаючий
- пошта
- передвіщений
- прогноз
- Прогнози
- Готувати
- передумови
- press
- попередній перегляд
- раніше
- Головний
- Проблема
- проблеми
- Product
- Управління продуктом
- менеджер по продукції
- профіль
- забезпечення
- публікувати
- Швидко
- Читати
- готовий
- рекомендуючи
- переадресовувати
- регіон
- райони
- Звіти
- ресурс
- ресурси
- Умови повернення
- revenue
- право
- Risk
- ризики
- Роль
- прогін
- мудрець
- продажів
- то ж
- зберегти
- сценарії
- плавно
- Пошук
- другий
- розділ
- розділам
- побачити
- Здається,
- послати
- старший
- посланий
- Серія
- служити
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- Поділитись
- загальні
- поділ
- лист
- Повинен
- Показувати
- Шоу
- Вимикати
- сторона
- підпис
- простий
- один
- So
- рішення
- Рішення
- ВИРІШИТИ
- деякі
- Source
- Витрати
- зацікавлених сторін
- старт
- почалася
- Заява
- Статус
- заходи
- Стратегічний
- студія
- успішний
- такі
- Підтриманий
- приймає
- Мета
- команда
- команди
- технічний
- Технології
- Технологія
- тензор
- Тестування
- Дякую
- Що
- Команда
- світ
- їх
- Їх
- потім
- Там.
- Ці
- вони
- це
- тисячі
- три
- через
- час
- Часовий ряд
- до
- інструмент
- Усього:
- поїзд
- навчений
- Навчання
- Тенденції
- намагатися
- тип
- при
- розуміти
- використання
- користувач
- зручно
- користувачі
- використання
- зазвичай
- перевірка достовірності
- значення
- Цінності
- різний
- версія
- вертикальний
- вид
- візуалізації
- візуальні ефекти
- було
- we
- Web
- веб-сервіси
- веб-сайт
- вітав
- ДОБРЕ
- коли
- який
- в той час як
- ВООЗ
- волі
- з
- в
- без
- Work
- працює
- світ
- запис
- лист
- Ти
- вашу
- зефірнет