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2018.7.09 - 

電力需要予測をMAGELLAN BLOCKSでやってみた(4)

Groovenautsコンサルタントの吉村です。
前回はモデルジェネレーターを作成して電力需要のデータをトレーニングさせるところまでできました。今回は最後の手順、フローデザイナーを使って電力需要予測を行います。

フローデザイナーを使って予測をするのは下記手順で行います。

  1. フローデザイナー作成
  2. 予測フロー作成
  3. 予測フロー実行

 

1.フローデザイナー作成

メニューからフローデザイナーを開きます。

利用開始(2つ目以後は追加)をクリックすると、フローデザイナーの名前を入力する画面になります。今回は「電力需要予測」とします。

 

2.予測フロー作成

作成したら一覧に表示されるフローデザイナーの名前(今回は「電力需要予測」)をクリックすると、フローの編集画面が別タブで表示されます。



予測フローを作るには左のブロックから組み立ててもいいんですが、予測フローはよく作るのでテンプレートを準備しています。ヘッダーのフローテンプレート作成をクリックして作成します。

まずはモデルジェネレーターのタイプを選択します(今回は数値回帰予測)。続いてフローの名前をつけます。これは最初のブロックであるフローの開始に表示される名前です。今回は「電力需要予測」と名前をつけました。



次にモデルジェネレーターのモデルを選択します。作成済みの電力需要予測のモデル選択したら、予測形式の選択では今回はデータが少ないのでオンライン予測を選択します。データが1000件超で多い場合などはバッチ予測を選択します。(オンライン予測とバッチ予測の違いや細かい使い分けについては別の記事でご案内します。)

続いて入力データの設定です。エクスポートしておいた電力データ_testのCSVファイルを利用します。ここはファイル選択画面が表示されないので、GCS Explorerを利用します。GCS Explorerでdenryoku_test.csvの一番右のGCS URL列でコピーをクリックします。この状態でフローテンプレートの画面に貼り付けます。

次に出力先です。今度はGoogleスプレッドシートに出してみましょう。ファイル名(スプレッドシートの名前)を電力需要予測にして、共有先に自分のメールアドレスを入力します。次にすすんだら配置をクリックするとフローデザイナーの編集パネルに完成したフローが表示されます。





 

3.予測フロー実行

後は保存して実行するだけです。保存ボタンをクリックするとフローの開始ブロックのプロパティに実行ボタン(再生ボタンっぽい形)が表示されます。これをクリックすると実行されます。



実行したらログを確認します。右下の ^ をクリックするとログパネルが表示されます。実行されたログを見ると色々動いていることが分かります。

1回目失敗しました。ログをみてみるとGoogle Sheets APIが有効になっていないというメッセージが出ていました。https://consoleから始まるURLをクリックしAPIを有効化します。

もう一度実行し成功するとGoogleスプレッドシートのURLが表示されますので、クリックするとスプレッドシートが表示されます。2018-06-01〜2018-06-16の16日間の予測値が表示されました。これが求めていた電力需要予測の結果です。



数値だけ見ても分からないので比較して見ましょう。Googleスプレッドシートで実績と比較するシートとグラフを作成します。日曜日の少ない日がちょっと誤差が大きそうですね。グラフではない評価方法や精度の上げ方については今後の記事でご紹介します。

記事としては4回で長くなりましたが、全く機械学習の知識やプログラミングスキルを必要とせずに電力需要予測ができました。大事なのは「予測したい結果に対して何が関係してそうか」という業務的な知識になります。

ここまで読んでいただけた方なら、(手順は多少がりますが)考え方が難しくないことはお分かりいただけたと思います。ぜひ自社の業務データでお試しいただければと思います。