Pattern di riferimento
Questa pagina fornisce link a casi d'uso aziendali, codice campione e guide di riferimento tecniche per i casi d'uso di BigQuery ML. Utilizza queste risorse per identificare le best practice e accelerare lo sviluppo delle tue applicazioni.
regressione e classificazione
Questi pattern mostrano come creare soluzioni di regressione e classificazione.
Crea nuovi segmenti di pubblico in base all'attuale Lifetime value cliente
Scopri come identificare i tuoi clienti attuali di maggior valore e poi utilizzali per sviluppare segmenti di pubblico simili in Google Ads.
- Guida di riferimento tecnica: Creazione di nuovi segmenti di pubblico in base al lifetime value cliente esistente
- Codice di esempio: Attiva per le previsioni LTV
Modellazione di propensione per applicazioni di videogiochi
Scopri come utilizzare BigQuery ML per addestrare, valutare e ottenere previsioni da diversi tipi di modelli di propensione. I modelli di propensione possono aiutarti a determinare la probabilità che utenti specifici tornino alla tua app, in modo da poter utilizzare queste informazioni nelle decisioni di marketing.
- Post del blog: Previsione del tasso di abbandono per gli sviluppatori di giochi che utilizzano Google Analytics 4 e BigQuery ML
- Blocco note: Blocco note della soluzione di previsione del tasso di abbandono
- Panoramica tecnica: modellazione della propensione per le applicazioni di gioco
Previsione di serie temporali
Questi modelli mostrano come creare soluzioni di previsione per le serie temporali.
Crea un modello di previsione della domanda
Scopri come creare un modello di serie temporali da utilizzare per prevedere la domanda di vendita al dettaglio di più prodotti.
- Post del blog: Come creare modelli di previsione della domanda con BigQuery ML
- Blocco note: Blocco note della soluzione di previsione della domanda
Previsione da Fogli Google con BigQuery ML
Scopri come operativizzare il machine learning con i tuoi processi aziendali combinando Fogli connessi con un modello di previsione in BigQuery ML. Questo modello ti guida nella procedura di creazione di un modello di previsione per il traffico sul sito web utilizzando i dati di Google Analytics. Puoi estendere questo pattern in modo da funzionare con altri tipi di dati e altri modelli di machine learning.
- Post del blog: Come utilizzare un modello di machine learning da Fogli Google con BigQuery ML
- Codice di esempio: Previsioni di BigQuery ML con Fogli
- Modello: Previsioni di BigQuery ML con Fogli
Rilevamento di anomalie
Questi pattern mostrano come creare soluzioni di rilevamento di anomalie.
Rilevamento in tempo reale di attività fraudolente con carta di credito
Scopri come utilizzare le transazioni e i dati dei clienti per addestrare modelli di machine learning in BigQuery ML che possono essere utilizzati in una pipeline di dati in tempo reale per identificare, analizzare e attivare avvisi per potenziali frodi con carta di credito.
- Codice di esempio: Rilevamento in tempo reale di attività fraudolente con carta di credito
- Panoramica video: Fraudfinder: Una soluzione completa per problemi reali di data science