Panoramica della previsione
La previsione è una tecnica che consente di analizzare i dati storici per fare una previsione informata sulle tendenze future. Ad esempio, potresti analizzare i dati sulle vendite storiche di diversi punti vendita per prevedere le vendite future in quelle sedi. In BigQuery ML, esegui la previsione sui dati delle serie temporali.
Puoi eseguire la previsione utilizzando la
funzione ML.FORECAST
con il
modello ARIMA_PLUS
per prevedere i valori futuri di una singola variabile e con il
modello ARIMA_PLUS_XREG
per prevedere i valori futuri di più variabili.
Un modello di serie temporali non è in realtà un singolo modello, ma piuttosto una pipeline di generazione di modelli basati su serie temporali che include più modelli e algoritmi. Per ulteriori informazioni, consulta la pipeline di creazione di modelli di serie temporali.
Conoscenze consigliate
Utilizzando le impostazioni predefinite nelle istruzioni CREATE MODEL e nella funzione
ML.FORECAST, puoi creare e utilizzare un modello di previsione anche
senza molte conoscenze di ML. Tuttavia, avere conoscenze di base sullo sviluppo dell'ML e sui modelli di previsione in particolare ti aiuta a ottimizzare sia i dati sia il modello per ottenere risultati migliori. Ti consigliamo di utilizzare le seguenti risorse per acquisire familiarità con le tecniche e le procedure di ML:
- Machine Learning Crash Course
- Introduzione al machine learning
- Machine learning intermedio
- Serie temporali