AI 資料分析

透過 AI 資料分析功能編寫 SQL、建立預測模型,並以圖表呈現資料

使用基礎模型和聊天輔助功能,進行預測分析、情緒分析,並搭配 AI 強化商業智慧使用。

新客戶可獲得價值 $300 美元的免費抵免額,體驗 BigQuery Studio 中的 AI 資料分析功能

總覽

什麼是 AI 資料分析?

AI 資料分析是指運用人工智慧 (AI) 分析大型資料集、簡化並擴大趨勢,以及發掘資料分析師可運用的洞察資訊。

如何將 AI 與資料分析搭配使用?

AI 資料分析功能的設計目的在於支援、自動化及簡化資料分析流程的各個階段。AI 工具可協助您收集 (從多個來源擷取資料) 和準備資料 (清理及整理,以利分析作業)。您可以使用準備好的資料對機器學習 (ML) 模型進行訓練,然後套用模型來擷取洞察結果和模式。最後,AI 能協助分析師解讀趨勢和洞察結果,以便做出更明智的決策。

資料分析師如何使用 AI 資料分析功能?

各產業的資料分析師可以利用 AI 資料分析功能來提升工作成效。舉凡即時信用卡詐欺偵測疾病診斷協助,乃至零售需求預測遊戲應用程式的傾向模擬,AI 資料分析服務都能提供協助,因應各種的產業專屬用途。

AI 能做資料分析師的工作嗎?

AI 資料分析功能的設計目的在於提升資料分析師的核心貢獻和技能。考量到其特定領域專業知識、批判性思考能力,以及提供深入分析查詢的能力,資料分析師是 AI 輔助資料分析成功的關鍵。

運作方式

BigQuery Studio 為所有資料從業人員提供單一整合式介面,簡化分析工作流程,包括資料準備和視覺化,以及機器學習模型的建立與訓練作業。只要使用簡單的 SQL,就能直接在 BigQuery 中使用 Vertex AI 基礎模型和對話輔助功能,因應各種資料分析用途。

瞭解如何在 BiqQuery Studio 中使用 AI 程式碼輔助功能

常見用途

AI 技術輔助預測式分析與預測功能

使用 SQL 和 AI 建立預測模型

直接在 BigQuery 或所選資料倉儲中,透過 BigQuery ML 運用既有的 SQL 技能建構、訓練及部署批次預測模型。此外,BigQuery ML 還與我們的 AI 和機器學習端對端平台 Vertex AI 相整合,能讓您使用更多功能強大的模型,以即時且低延遲的方式生成線上預測結果,包括根據目前的顧客終身價值找出新的目標對象、提供個人化的投資產品建議及預測需求。

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如何使用 Vertex AI 和 BigQuery ML 簡化 AI 模型

使用 SQL 和 AI 建立預測模型

直接在 BigQuery 或所選資料倉儲中,透過 BigQuery ML 運用既有的 SQL 技能建構、訓練及部署批次預測模型。此外,BigQuery ML 還與我們的 AI 和機器學習端對端平台 Vertex AI 相整合,能讓您使用更多功能強大的模型,以即時且低延遲的方式生成線上預測結果,包括根據目前的顧客終身價值找出新的目標對象、提供個人化的投資產品建議及預測需求。

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如何使用 Vertex AI 和 BigQuery ML 簡化 AI 模型

情緒分析

使用 BigQuery ML 對資料集執行情緒分析

從瞭解社群媒體上的客戶意見回饋或產品評論,到透過競爭對手分析和廣告活動成效來進行市場研究,資料分析師都能透過情緒分析功能,剖析資料集上的正面、負面及中立分數。有了 BigQuery ML,您就能使用 SQL 訓練模型來自動執行情緒分析和預測,藉此取得更有力的洞察結果,包括客戶問題點、產品功能強化等。

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使用 BigQuery ML 對資料集執行情緒分析

從瞭解社群媒體上的客戶意見回饋或產品評論,到透過競爭對手分析和廣告活動成效來進行市場研究,資料分析師都能透過情緒分析功能,剖析資料集上的正面、負面及中立分數。有了 BigQuery ML,您就能使用 SQL 訓練模型來自動執行情緒分析和預測,藉此取得更有力的洞察結果,包括客戶問題點、產品功能強化等。

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圖片和影片分析

運用 AI 分析非結構化資料圖片和影片

運用 Google Cloud AI 輕鬆分析圖片和影片,擷取有價值的資訊、簡化程序及提升決策品質。如要分析圖片中的非結構化資料,請使用 BigQuery 中的遠端函式 (例如 Vertex AI Vision),或是透過 BigQuery ML 對非結構化圖片資料執行推論。至於影片分析,則可透過 Vertex AI 的影片說明功能匯總短片內容,提供影片的詳細中繼資料,方便使用者儲存及搜尋。

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在 BigQuery 中透過 Vertex AI 分析圖片、影片和其他非結構化資料

運用 AI 分析非結構化資料圖片和影片

運用 Google Cloud AI 輕鬆分析圖片和影片,擷取有價值的資訊、簡化程序及提升決策品質。如要分析圖片中的非結構化資料,請使用 BigQuery 中的遠端函式 (例如 Vertex AI Vision),或是透過 BigQuery ML 對非結構化圖片資料執行推論。至於影片分析,則可透過 Vertex AI 的影片說明功能匯總短片內容,提供影片的詳細中繼資料,方便使用者儲存及搜尋。

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在 BigQuery 中透過 Vertex AI 分析圖片、影片和其他非結構化資料

協助產生及完成 SQL 的 AI 輔助功能

在 BigQuery 中使用 Gemini 編寫查詢、SQL 和程式碼

Gemini 版 BigQuery 提供 AI 技術輔助與協作功能,包括編寫及編輯 SQL 或 Python 程式碼、視覺化資料準備,以及智慧型建議來提升工作效率和成本效益。您可以透過 BigQuery 控制台中的即時通訊介面,以簡單的提示探索特定工作的教學課程、說明文件和最佳做法,例如:「如何使用 BigQuery 具體化檢視表?」「如何擷取 JSON 資料?」和「如何改善查詢效能?」

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Gemini 版 BigQuery 簡介

在 BigQuery 中使用 Gemini 編寫查詢、SQL 和程式碼

Gemini 版 BigQuery 提供 AI 技術輔助與協作功能,包括編寫及編輯 SQL 或 Python 程式碼、視覺化資料準備,以及智慧型建議來提升工作效率和成本效益。您可以透過 BigQuery 控制台中的即時通訊介面,以簡單的提示探索特定工作的教學課程、說明文件和最佳做法,例如:「如何使用 BigQuery 具體化檢視表?」「如何擷取 JSON 資料?」和「如何改善查詢效能?」

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Gemini 版 BigQuery 簡介

AI 強化資料視覺化功能

使用 AI 即時通訊取得資料洞察資訊、產生報表,並以圖表呈現趨勢

運用 Looker 的 AI 技術輔助商業智慧功能,取得洞察資訊並建構資料導向應用程式。您可以在 Looker 中透過 Gemini 直接與資料對話,進而發掘商機、製作完整報表或進階圖表,並且為計算結果欄位建立公式。只要提供幾句對話指示,即可完成上述所有作業。

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瞭解如何透過 Looker 使用 AI 技術輔助商業智慧

使用 AI 即時通訊取得資料洞察資訊、產生報表,並以圖表呈現趨勢

運用 Looker 的 AI 技術輔助商業智慧功能,取得洞察資訊並建構資料導向應用程式。您可以在 Looker 中透過 Gemini 直接與資料對話,進而發掘商機、製作完整報表或進階圖表,並且為計算結果欄位建立公式。只要提供幾句對話指示,即可完成上述所有作業。

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瞭解如何透過 Looker 使用 AI 技術輔助商業智慧

以自然語言驅動的分析

使用自然語言探索、轉換、查詢資料,並以圖表呈現結果

透過 AI 技術輔助的 BigQuery 資料面板,讓資料分析體驗改頭換面。這項以自然語言為中心的工具,簡化了尋找、查詢資料,以及圖表呈現資料的程序。其直覺式功能可協助您快速探索資料資產、產生 SQL 查詢、自動呈現視覺化結果,並與他人順暢協作,所有作業全都可以在整合式介面上完成。

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使用自然語言探索、轉換、查詢資料,並以圖表呈現結果

透過 AI 技術輔助的 BigQuery 資料面板,讓資料分析體驗改頭換面。這項以自然語言為中心的工具,簡化了尋找、查詢資料,以及圖表呈現資料的程序。其直覺式功能可協助您快速探索資料資產、產生 SQL 查詢、自動呈現視覺化結果,並與他人順暢協作,所有作業全都可以在整合式介面上完成。

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資料分析設計模式

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資料分析技術指南

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