リファレンス パターン

このページでは、BigQuery ML ユースケースのビジネス ユースケース、サンプルコード、技術リファレンス ガイドへのリンクを示します。これらのリソースを使用してベスト プラクティスを確認し、アプリケーション開発をスピードアップしてください。

ロジスティック回帰

このパターンでは、ロジスティック回帰を使用して、ゲーム アプリケーションの傾向モデリングを行う方法を示します。

BigQuery ML を使用して、いくつかの異なるタイプの傾向モデルをトレーニング、評価、予測値を得る方法を確認します。傾向モデルは、特定のユーザーがアプリに戻ってくる可能性を判断するのに役立ち、その情報をマーケティングの意思決定に役立てることができます。

時系列予測

これらのパターンは、時系列予測ソリューションを作成する方法を示しています。

需要予測モデルをビルドする

複数の商品の小売需要を予測するために使用できる時系列モデルを構築する方法を確認します。

BigQuery ML を使用して Google スプレッドシートから予測する

コネクテッド シートを BigQuery ML の予測モデルと組み合わせて、ビジネス プロセスで ML を運用する方法について説明します。このパターンでは、Google アナリティクスのデータを使用してウェブサイト トラフィックの予測モデルをビルドする方法について説明します。このパターンは、他のデータ型やその他の ML モデルで機能するように拡張できます。

異常検出

このパターンでは、異常検出を使用してクレジット カードの不正使用をリアルタイムで検出する方法を示します。

トランザクションと顧客データを使用して、リアルタイムのデータ パイプラインで BigQuery ML で ML モデルをトレーニングする方法を確認します。これにより、クレジット カードの不正使用に対するアラートを特定、分析、トリガーできます。