Padrões de referência

Nesta página, fornecemos links para casos de uso comerciais, exemplos de código e guias de referência técnica para casos de uso do BigQuery ML. Use esses recursos para identificar práticas recomendadas e acelerar o desenvolvimento de aplicativos.

Regressão e classificação

Esses padrões mostram como criar soluções de regressão e classificação.

Criar novos públicos-alvo com base no valor atual de vida útil do cliente

Saiba como identificar seus clientes mais valiosos atualmente e usá-los para desenvolver públicos-alvo semelhantes no Google Ads.

Modelos de propensão para aplicativos de jogos

Aprenda a usar o BigQuery ML para treinar, avaliar e receber previsões de vários tipos diferentes de modelos de propensão. Eles ajudam a determinar a probabilidade de usuários específicos voltarem ao seu app. Assim, você poderá usar essas informações em decisões de marketing.

Previsão de série temporal

Esses padrões mostram como criar soluções de previsão de série temporal.

Crie um modelo de previsão de demanda

Aprenda a criar um modelo de série temporal que possa ser usado para prever a demanda de varejo de vários produtos.

Previsão do app Planilhas Google usando o BigQuery ML

Saiba como operacionalizar o machine learning com seus processos de negócios combinando Páginas conectadas com um modelo de previsão no BigQuery ML. Esse padrão orienta você no processo de criação de um modelo de previsão para o tráfego do site usando dados do Google Analytics. Estenda esse padrão para trabalhar com outros tipos de dados e modelos de machine learning.

Detecção de anomalias

Esses padrões mostram como criar soluções de detecção de anomalias.

Detecção de fraude em cartão de crédito em tempo real

Saiba como usar dados de transações e do cliente para treinar modelos de machine learning no BigQuery ML que podem ser usados em um pipeline de dados em tempo real para identificar, analisar e acionar alertas de potencial fraude de cartão de crédito.