KI-Datenanalysen
SQL schreiben, Vorhersagemodelle erstellen und Daten mit KI-Datenanalysen visualisieren
Nutzen Sie Basismodelle und Chatunterstützung für prädiktive Analysen, Sentimentanalysen und KI-gestützte Business Intelligence.
Neukunden erhalten ein Guthaben von 300 $, um die KI-Datenanalyse in BigQuery Studio auszuprobieren.
Überblick
Was ist KI-Datenanalyse?
Der Begriff KI-Datenanalyse bezieht sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI), um große Datasets zu analysieren, Trends zu vereinfachen und zu skalieren sowie Erkenntnisse für Fachkräfte für Datenanalyse zu gewinnen.
Wie kann KI mit Datenanalysen verwendet werden?
Die KI-Datenanalyse soll jede Phase der Datenanalyse unterstützen, automatisieren und vereinfachen. KI-Tools können Ihnen bei der Datenerhebung (Datenaufnahme aus mehreren Quellen) und Vorbereitung (Bereinigen und Organisieren für die Analyse) helfen. Modelle für maschinelles Lernen (ML) können trainiert und auf vorbereitete Daten angewendet werden, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen. Schließlich kann KI Analysten bei der Interpretation von Trends und Erkenntnissen helfen, um eine fundiertere Entscheidungsfindung zu treffen.
Wie können Fachkräfte für Datenanalyse KI-Datenanalysen nutzen?
Fachkräfte für Datenanalyse können branchenübergreifend KI-Datenanalysen nutzen, um ihre Arbeit zu verbessern. Von der Echtzeiterkennung von Kreditkartenbetrug und Unterstützung bei der Diagnose von Krankheiten bis hin zur Nachfrageprognose im Einzelhandel und Neigungsmodellierung für Gaming-Apps kann die KI-Datenanalyse bei allen Arten von branchenspezifischen Anwendungsfällen helfen.
Kann KI die Arbeit einer Fachkraft für Datenanalyse erledigen?
Die KI-Datenanalyse wurde entwickelt, um die Kernbeiträge und Fähigkeiten von Fachkräften für Datenanalyse zu verbessern. Mit ihrem Fachwissen, ihren Fähigkeiten zum kritischen Denken und ihrer Kompetenz, erkenntnisreiche Fragen zu stellen, sind Datenanalysten entscheidend für den Erfolg jeder KI-gestützten Datenanalyse.
Funktionsweise
BigQuery Studio bietet eine zentrale, einheitliche Oberfläche für alle Datenverarbeiter, um Analyseworkflows zu vereinfachen – von der Datenvorbereitung und -visualisierung bis hin zum Erstellen und Trainieren von ML-Modellen. Mit einfachem SQL können Sie direkt in BigQuery auf die Vertex AI-Basismodelle und den Chatassistent für eine Vielzahl von Datenanalyseanwendungsfällen zugreifen.
BigQuery Studio bietet eine zentrale, einheitliche Oberfläche für alle Datenverarbeiter, um Analyseworkflows zu vereinfachen – von der Datenvorbereitung und -visualisierung bis hin zum Erstellen und Trainieren von ML-Modellen. Mit einfachem SQL können Sie direkt in BigQuery auf die Vertex AI-Basismodelle und den Chatassistent für eine Vielzahl von Datenanalyseanwendungsfällen zugreifen.
Gängige Einsatzmöglichkeiten
KI-gestützte Vorhersageanalysen und Prognosen
Vorhersage- und Prognosemodelle mit SQL und KI erstellen
Nutzen Sie Ihre vorhandenen SQL-Kenntnisse, um Vorhersagemodelle für Batches direkt in BigQuery oder dem gewünschten Data Warehouse mit BigQuery ML zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Darüber hinaus lässt sich BigQuery ML in Vertex AI, unsere End-to-End-Plattform für KI und ML, integrieren. Damit erhalten Sie Zugang zu leistungsstarken Modellen, die Online-Vorhersagen in Echtzeit und mit geringer Latenz generieren, darunter die Identifizierung neuer Zielgruppen auf der Grundlage des aktuellen Customer Lifetime Value, die Empfehlung personalisierter Anlageprodukte und die Nachfrageprognose.
Anleitungen
Vorhersage- und Prognosemodelle mit SQL und KI erstellen
Nutzen Sie Ihre vorhandenen SQL-Kenntnisse, um Vorhersagemodelle für Batches direkt in BigQuery oder dem gewünschten Data Warehouse mit BigQuery ML zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Darüber hinaus lässt sich BigQuery ML in Vertex AI, unsere End-to-End-Plattform für KI und ML, integrieren. Damit erhalten Sie Zugang zu leistungsstarken Modellen, die Online-Vorhersagen in Echtzeit und mit geringer Latenz generieren, darunter die Identifizierung neuer Zielgruppen auf der Grundlage des aktuellen Customer Lifetime Value, die Empfehlung personalisierter Anlageprodukte und die Nachfrageprognose.
Sentimentanalyse
Sentimentanalyse für Datasets mit BigQuery ML ausführen
Vom Verständnis des Kundenfeedbacks zu sozialen Medien oder Produktbewertungen bis hin zur Entwicklung der Marktforschung durch Wettbewerbsanalysen und zur Kampagneneffektivität, nutzen Fachkräfte für Datenanalyse die Sentimentanalyse, um positive, negative und neutrale Bewertungen für ihre Datasets zu parsen. Mit BigQuery ML trainieren Sie mit SQL Modelle, um automatisch Sentimentanalysen und Vorhersagen durchzuführen und so aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen, einschließlich Kundenproblemen, Verbesserungen von Produktfunktionen und mehr.
Anleitungen
Sentimentanalyse für Datasets mit BigQuery ML ausführen
Vom Verständnis des Kundenfeedbacks zu sozialen Medien oder Produktbewertungen bis hin zur Entwicklung der Marktforschung durch Wettbewerbsanalysen und zur Kampagneneffektivität, nutzen Fachkräfte für Datenanalyse die Sentimentanalyse, um positive, negative und neutrale Bewertungen für ihre Datasets zu parsen. Mit BigQuery ML trainieren Sie mit SQL Modelle, um automatisch Sentimentanalysen und Vorhersagen durchzuführen und so aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen, einschließlich Kundenproblemen, Verbesserungen von Produktfunktionen und mehr.
Bild- und Videoanalyse
Bilder und Videos aus unstrukturierten Daten mit KI analysieren
Analysieren Sie mit der KI von Google Cloud mühelos Bilder und Videos, um wertvolle Informationen zu extrahieren, Prozesse zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Verwenden Sie zum Analysieren unstrukturierter Daten in Bildern Remotefunktionen in BigQuery wie Vertex AI Vision oder führen Sie mit BigQuery ML Inferenzen für unstrukturierte Bilddaten durch. Für die Videoanalyse fasst die Videobeschreibung in Vertex AI den Inhalt kurzer Videoclips zusammen und stellt detaillierte Metadaten zu Videos zum Speichern und Suchen bereit.
Anleitungen
Bilder und Videos aus unstrukturierten Daten mit KI analysieren
Analysieren Sie mit der KI von Google Cloud mühelos Bilder und Videos, um wertvolle Informationen zu extrahieren, Prozesse zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Verwenden Sie zum Analysieren unstrukturierter Daten in Bildern Remotefunktionen in BigQuery wie Vertex AI Vision oder führen Sie mit BigQuery ML Inferenzen für unstrukturierte Bilddaten durch. Für die Videoanalyse fasst die Videobeschreibung in Vertex AI den Inhalt kurzer Videoclips zusammen und stellt detaillierte Metadaten zu Videos zum Speichern und Suchen bereit.
KI-Unterstützung beim Generieren und Vervollständigen von SQL
Abfragen, SQL und Code mit Gemini in BigQuery schreiben
Gemini in BigQuery bietet KI-gestützte Funktionen für Unterstützung und Zusammenarbeit, darunter Unterstützung beim Schreiben und Bearbeiten von SQL- oder Python-Code, visuelle Datenvorbereitung und intelligente Empfehlungen zur Steigerung der Produktivität und Kostenoptimierung. Die konsolenbasierte Chatoberfläche von BigQuery kannst du nutzen, um Tutorials, Dokumentationen und Best Practices für bestimmte Aufgaben mithilfe einfacher Prompts wie der folgenden zu erkunden: „Wie kann ich materialisierte BigQuery-Ansichten verwenden?“. „Wie kann ich JSON-Daten aufnehmen?“ und „Wie kann ich die Abfrageleistung verbessern?“
Anleitungen
Abfragen, SQL und Code mit Gemini in BigQuery schreiben
Gemini in BigQuery bietet KI-gestützte Funktionen für Unterstützung und Zusammenarbeit, darunter Unterstützung beim Schreiben und Bearbeiten von SQL- oder Python-Code, visuelle Datenvorbereitung und intelligente Empfehlungen zur Steigerung der Produktivität und Kostenoptimierung. Die konsolenbasierte Chatoberfläche von BigQuery kannst du nutzen, um Tutorials, Dokumentationen und Best Practices für bestimmte Aufgaben mithilfe einfacher Prompts wie der folgenden zu erkunden: „Wie kann ich materialisierte BigQuery-Ansichten verwenden?“. „Wie kann ich JSON-Daten aufnehmen?“ und „Wie kann ich die Abfrageleistung verbessern?“
KI-gestützte Datenvisualisierung
Mit KI-Chat Erkenntnisse aus Daten gewinnen, Berichte erstellen und Trends visualisieren
Gewinnen Sie Informationen und erstellen Sie datengestützte Anwendungen mit der KI-gestützten Business Intelligence von Looker. Mit Gemini in Looker können Sie direkt mit Ihren Daten chatten, um Geschäftsmöglichkeiten aufzudecken, ganze Berichte oder erweiterte Visualisierungen zu erstellen und Formeln für berechnete Felder zu entwickeln – und das alles mit nur ein paar Sätzen von Dialoganweisungen.
Anleitungen
Mit KI-Chat Erkenntnisse aus Daten gewinnen, Berichte erstellen und Trends visualisieren
Gewinnen Sie Informationen und erstellen Sie datengestützte Anwendungen mit der KI-gestützten Business Intelligence von Looker. Mit Gemini in Looker können Sie direkt mit Ihren Daten chatten, um Geschäftsmöglichkeiten aufzudecken, ganze Berichte oder erweiterte Visualisierungen zu erstellen und Formeln für berechnete Felder zu entwickeln – und das alles mit nur ein paar Sätzen von Dialoganweisungen.
Analyse natürlicher Sprache
Daten mit natürlicher Sprache erkennen, transformieren, abfragen und visualisieren
Mit dem KI-gestützten BigQuery-Daten-Canvas kannst du deine Daten neu gestalten. Dieses auf natürliche Sprache ausgerichtete Tool vereinfacht das Suchen, Abfragen und Visualisieren deiner Daten. Die intuitiven Funktionen helfen dir, Daten-Assets schnell zu finden, SQL-Abfragen zu generieren, Ergebnisse automatisch zu visualisieren und nahtlos mit anderen zusammenzuarbeiten – alles über eine einheitliche Oberfläche.
Anleitungen
Daten mit natürlicher Sprache erkennen, transformieren, abfragen und visualisieren
Mit dem KI-gestützten BigQuery-Daten-Canvas kannst du deine Daten neu gestalten. Dieses auf natürliche Sprache ausgerichtete Tool vereinfacht das Suchen, Abfragen und Visualisieren deiner Daten. Die intuitiven Funktionen helfen dir, Daten-Assets schnell zu finden, SQL-Abfragen zu generieren, Ergebnisse automatisch zu visualisieren und nahtlos mit anderen zusammenzuarbeiten – alles über eine einheitliche Oberfläche.
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Designmuster für Datenanalysen
Daten mit BigQuery-Sandbox abfragen – ohne Kreditkarte
