참조 패턴
이 페이지에서는 BigQuery ML 사용 사례의 비즈니스 사용 사례, 샘플 코드, 기술 참조 가이드 링크를 제공합니다. 이러한 리소스를 사용하여 권장사항을 식별하고 애플리케이션 개발 속도를 높이세요.
회귀 및 분류
이러한 패턴은 회귀 및 분류 솔루션을 만드는 방법을 보여줍니다.
현재 고객 평생 가치를 기반으로 새로운 잠재고객 빌드
가장 가치 있는 현재 고객을 찾은 후 사용하여 Google Ads에서 유사 잠재고객을 확보하는 방법을 알아봅니다.
- 기술 참조 가이드: 기존 고객 평생 가치를 기반으로 새로운 잠재고객 구축
- 샘플 코드: LTV 예측 활성화
게임 애플리케이션을 경향 모델링
BigQuery ML을 사용하여 경향 모델의 여러 가지 유형으로부터 학습, 평가, 예측을 수행하는 방법을 알아봅니다. 경향 모델은 특정 사용자가 앱으로 복귀할 가능성을 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 정보를 마케팅 의사결정에 사용할 수 있습니다.
- 블로그 게시물: Google 애널리틱스 4 및 BigQuery ML을 사용하는 게임 개발자용 앱 제거 예측
- 노트북: 앱 제거 예측 솔루션 노트북
- 기술 개요: 게임 애플리케이션을 위한 경향 모델링
시계열 예측
이러한 패턴은 시계열 예측 솔루션을 만드는 방법을 보여줍니다.
수요 예측 모델 빌드
여러 제품에 대한 소매 수요를 예측하는 데 사용할 수 있는 시계열 모델을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
- 블로그 게시물: BigQuery ML을 사용하여 수요 예측 모델을 빌드하는 방법
- 노트북: 수요 예측 솔루션 노트북
BigQuery ML을 사용하여 Google Sheets에서 예측
BigQuery ML의 연결된 시트와 예측 모델을 결합하여 비즈니스 프로세스에서 머신러닝을 운용하는 방법을 알아보세요. 이 패턴은 Google 애널리틱스 데이터를 사용하여 웹사이트 트래픽에 대한 예측 모델을 빌드하는 과정을 안내합니다. 이 패턴을 확장하여 다른 데이터 유형 및 다른 머신러닝 모델에서 활용할 수 있습니다.
- 블로그 게시물: BigQuery ML을 사용하여 Google Sheets에서 머신러닝 모델을 사용하는 방법
- 샘플 코드: Sheets를 사용하여 BigQuery ML 예측
- 템플릿: Sheets를 사용하여 BigQuery ML 예측
이상 감지
이 패턴은 이상 감지 솔루션을 만드는 방법을 보여줍니다.
실시간 신용카드 사기 감지
트랜잭션과 고객 데이터를 사용하여 실시간 데이터 파이프라인에서 사용될 수 있는 BigQuery ML의 머신러닝 모델을 학습시켜 잠재적인 신용카드 사기를 식별, 분석하고 알림을 트리거하는 방법을 알아봅니다.
- 샘플 코드: 실시간 신용카드 사기 감지
- 개요 동영상: Fraudfinder: 실제 데이터 과학 문제를 위한 포괄적 솔루션