Looker development

Developing LookML, writing SQL, and modeling data

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BQML blocksを使ってLookerでBQMLしましょう

※ 本投稿はLooker Advent Caledar 2021 22日目の記事です。年末にお小遣い稼ぎをしようと、株を買ってみようとしたんですが、せっかくなのでLookerでBQMLを使って予測した結果を元に売り買いしてみようじゃないかというのが動機です。(良い子は絶対マネしないように)今回は、特定の株価がある時点でいくらになっているかというのを予測します。予測に使う株は伊藤ハムです。筆者は肉を食べないのですが、伊藤ハムから出た大豆ミートのチキンナゲットが本当においしかったので、将来伸びるかなという期待を込めて選定しました。前置きはこんなところで、どうやってやるかを説明します。今年、Lookerのマーケットプレイスにて、BQML blocksが登場しました。今回はこちらをカスタマイズして使っていきたいと思います。このblocksの作りとしては、BQMLのモデルを作るところや、予測等を動かすためのSQL(CREATE MODELやML PRDICT等)はすでにblocksで書かれているので、カスタマイズするのは、あくまでトレーニングデータを作る部分のみになります。このBlocksのLookMLは独特な作りをしているので、初見だと取っ付きにくい印象ですが、Exploreの画面で、フィールドを順番どおりにクリックしていくだけで、予測ができるようなユーザフレンドリーな仕様になっています。 始める前に前提条件があります。 サービスアカウントにBigQuery Data Editor および BigQuery Job User predefined rolesが適用されていること LookerPDTが今回使用するデータベース接続の設定で有効化されていること PDTはデータベース接続時に設定したtemp datasetに作成されていきます。その際、元のデータが格納されているデータセットのRegionと、このtemp datasetのRegionは必ず同じである必要があります。例えば、このblocksにすでにサンプルとして定義されているGA360のパブリックデータですが、このデータはUS Regionに入っているので、このtemp schemaもUSで作成する必要があります今回は、株価の予測なので、BigQuery ML Time-series Forecasting (AR

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