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。
回帰と分類
これらのパターンは、回帰と分類のソリューションを作成する方法を示しています。
現在の顧客のライフタイム バリューに基づいた新しいオーディエンスの構築
最も価値の高い現在のユーザーを識別し、それらを使用して Google 広告で類似ユーザーを開発する方法をご確認ください。
- 技術リファレンス ガイド: 既存顧客のライフタイム バリューに基づいて新しいオーディエンスを構築する
- サンプルコード: LTV 予測で有効にする
ゲーム アプリケーションのための傾向モデル
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。
- ブログ投稿: Google アナリティクス 4 と BigQuery ML を使用した、ゲーム デベロッパーのためのチャーン予測
- ノートブック: チャーン予測ソリューションのノートブック
- 技術概要: ゲーム アプリケーション用の傾向モデル
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。
- ブログ投稿: BigQuery ML で需要予測モデルを構築する方法
- ノートブック: 需要予測ソリューション ノートブック
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。
- ブログ投稿: BigQuery ML を使用して Google スプレッドシートから ML モデルを使用する方法
- サンプルコード: スプレッドシートを使用した BigQuery ML 予測
- テンプレート: スプレッドシートを使用した BigQuery ML 予測
異常検出
これらのパターンは、異常検出ソリューションを作成する方法を示しています。
クレジット カード不正使用のリアルタイム検出
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。