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Exporta datos de Predictions a BigQuery

Puedes exportar los datos de Firebase Predictions a BigQuery para analizarlos en detalle. Esta herramienta te permite analizar los datos con BigQuery SQL, exportarlos a otro proveedor de servicios en la nube o usarlos en tus modelos de AA personalizados.

Habilita la exportación a BigQuery

  1. Ve a la página Integraciones de Firebase console.

  2. Haz clic en Vincular, en la tarjeta BigQuery.

  3. Sigue las instrucciones que aparecen en la pantalla para habilitar BigQuery.

Esto es lo que ocurre cuando vinculas el proyecto a BigQuery:

Para inhabilitar la exportación a BigQuery, desvincula el proyecto en Firebase console.

¿Qué datos se exportan a BigQuery?

Para cada app del proyecto, la exportación de datos crea una tabla que incluye los datos de Predictions de cada usuario. Si el registro de Predictions se usó como parte del conjunto de evaluación, también se exportarán la etiqueta y la puntuación de la evaluación. La etiqueta de evaluación puede ser 0 si la predicción fue negativa o 1 si fue positiva.

¿Qué son los datos de exclusión o evaluación?

No todos los datos se utilizan directamente para el entrenamiento. Como es habitual en las tareas de aprendizaje supervisado, Firebase Predictions separa el 20% de los datos y los clasifica como datos de exclusión, y utiliza solo el 80% restante para entrenar el modelo. Luego, a fin de evaluar el rendimiento del modelo, se generan predicciones para los usuarios en el conjunto de datos de exclusión en función de los datos de la ventana de entrenamiento y se comparan con los resultados reales de cada usuario según las etiquetas que se generaron a partir de la ventana de etiquetas.

¿Qué puedes hacer con los datos exportados?

BigQuery Export contiene los datos de predicción sin procesar en cada perfil de riesgo junto con los datos de exclusión etiquetados y la puntuación.

Accede a datos de Predictions sin procesar

Además del resultado calculado de la predicción en cada perfil de riesgo, también obtendrás la puntuación sin procesar de cada usuario individual y el conjunto de datos de exclusión etiquetados. Puedes usar estos datos para evaluar el rendimiento de tus propias predicciones o crear grupos de usuarios que superen los tres perfiles de tolerancia al riesgo definidos en la IU.

Transfiere datos a BigQuery

Con los servicios de transferencia de datos de BigQuery puedes transferir datos automáticamente desde Google Analytics para Firebase, Crashlytics, Google Marketing Platform, Google Ads y YouTube a BigQuery de manera programada y completamente administrada. Puedes usar los datos de Predictions para realizar análisis sofisticados, como ver qué canal de adquisición obtiene como resultado la cantidad más alta de usuarios que se predice que gastarán.

La exportación de Predictions contiene el campo instance_id que identifica una instancia única de instalación de la app. Puedes usar este valor con otros datos.

Lleva tus predicciones a todas partes

Ya que Predictions se integra a Firebase Remote Config, Firebase Cloud Messaging y Firebase A/B Testing, puede que quieras acceder a los resultados de Predictions en el servidor o llevar tus predicciones a una solución de terceros. Actualmente, no se aplican cargos por exportar datos.

Puedes usar estos métodos para exportar los datos:

  • Usa la IU web de BigQuery.
  • Ejecuta el comando bq extract de la CLI.
  • Envía un trabajo extract a través de la API o las bibliotecas cliente.

Exporta los datos de predicción en formato CSV

En la siguiente consulta de muestra, se compactan los datos de Predictions, los cuales se pueden exportar en formato CSV o directamente a Hojas de cálculo de Google.

SELECT
  FORMAT_TIMESTAMP("%Y%m%d",u.prediction_time) AS prediction_date,
  u.instance_id,
  u.app_id,
  u.project_id,
  u.prediction_time,
  p.prediction_name,
  p.score,
  p.id,
  p.evaluation_info.label,
  p.evaluation_info.score AS label_score,
  r.risk_profile_name,
  r.prediction_result
FROM
  Table_Name u,
  u.predictions p,
  p.risk_profiles r
ORDER BY
  u.prediction_time ASC
LIMIT 10

Obtén todos los detalles de las predicciones para la evaluación del modelo (datos de exclusión)

SELECT
  FORMAT_TIMESTAMP("%Y%m%d",u.prediction_time) AS prediction_date,
  u.instance_id,
  u.app_id,
  u.project_id,
  u.prediction_time,
  p.prediction_name,
  p.score,
  p.id,
  p.evaluation_info.label,
  p.evaluation_info.score AS label_score,
  r.risk_profile_name,
  r.prediction_result
FROM
  Table_Name u,
  u.predictions p,
  p.risk_profiles r
WHERE
  p.evaluation_info.label is not null
ORDER BY
  u.prediction_time ASC
LIMIT 10

Combina los datos de Predictions con los datos de Analytics para lograr análisis más potentes

Puedes habilitar la exportación a BigQuery y usarla con Google Analytics para Firebase y, luego, unir los datos de eventos de Analytics con Predictions a fin de lograr un análisis aún más potente.

Analiza qué país tiene la predicción de deserción más alta

SELECT
  predictions.prediction_name,
  risk_profiles.risk_profile_name,
  events.geo.country,
  COUNT(1) AS count
FROM
  Analytics_Table_Name events,
  Predictions_Table_Name predictions_data,
  predictions_data.predictions predictions,
  predictions.risk_profiles risk_profiles
WHERE
  predictions.prediction_name = 'churn'
  AND risk_profiles.prediction_result = 'POSITIVE'
  AND predictions_data.user_id = events.user_id
GROUP BY
  predictions.prediction_name,
  risk_profiles.risk_profile_name,
  events.geo.country
ORDER BY
  risk_profiles.risk_profile_name

Usa los datos del canal de adquisición en Analytics para ver qué canales tienen la mayor cantidad de usuarios que se prevé que gastarán

SELECT
  predictions.prediction_name,
  risk_profiles.prediction_result,
  risk_profiles.risk_profile_name,
  events.traffic_source.source,
  COUNT(1) as user_count
FROM
  Predictions_Table_Name predictions_data,
  predictions_data.predictions predictions,
  predictions_data.predictions predictions,
  predictions.risk_profiles risk_profiles
WHERE
  predictions.prediction_name = 'spend'
  AND risk_profiles.prediction_result = 'POSITIVE'
  AND predictions_data.user_id = events.user_id
GROUP BY
  predictions.prediction_name,
  risk_profiles.prediction_result,
  risk_profiles.risk_profile_name,
  events.traffic_source.source
ORDER BY
   user_count desc, risk_profiles.risk_profile_name

Precios

No se aplican cargos por exportar datos desde Predictions, y BigQuery ofrece límites generosos de uso gratuito. Consulta los precios o la zona de pruebas de BigQuery para obtener información detallada.