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Die Datenanalyse erlebt eine Revolution. Maschinelles Lernen (ML)einst die exklusive Domäne von Datenwissenschaftlern, ist jetzt für Datenanalysten wie Sie zugänglich. Dank Instruments wie BigQuery ML können Sie die Leistungsfähigkeit von ML nutzen, ohne einen Informatikabschluss zu benötigen. Sehen wir uns an, wie Sie loslegen können.
Was ist BigQuery?
BigQuery ist ein vollständig verwaltetes Enterprise-Information-Warehouse, das Sie mit integrierten Funktionen wie maschinellem Lernen, Geodatenanalyse und Enterprise Intelligence bei der Verwaltung und Analyse Ihrer Daten unterstützt. Dank der serverlosen Architektur von BigQuery können Sie die wichtigsten Fragen Ihres Unternehmens mithilfe von SQL-Abfragen beantworten, ohne dass Sie dafür Infrastrukturverwaltung benötigen.
Was ist BigQuery ML?
BigQuery ML (BQML) ist eine Funktion in BigQuery, mit der Sie standardmäßige SQL-Abfragen zum Erstellen und Ausführen von Machine-Studying-Modellen verwenden können. Das bedeutet, dass Sie Ihre vorhandenen SQL-Kenntnisse nutzen können, um Aufgaben wie die folgenden auszuführen:
- Prädiktive Analytik: Prognostizieren Sie Umsätze, Kundenabwanderung oder andere Developments.
- Einstufung: Kategorisieren Sie Kunden, Produkte oder Inhalte.
- Empfehlungsmaschinen: Schlagen Sie Produkte oder Dienstleistungen basierend auf dem Benutzerverhalten vor.
- Anomalieerkennung: Identifizieren Sie ungewöhnliche Muster in Ihren Daten.
Warum BigQuery ML?
Es gibt mehrere überzeugende Gründe, BigQuery ML einzuführen:
- Keine Python- oder R-Codierung erforderlich: Verabschieden Sie sich von Python oder R. Mit BigQuery ML können Sie Modelle mit vertrauter SQL-Syntax erstellen.
- Skalierbar: Die Infrastruktur von BigQuery ist für die Verarbeitung riesiger Datensätze ausgelegt. Sie können Modelle mit Terabyte an Daten trainieren, ohne sich über Ressourcenbeschränkungen Gedanken machen zu müssen.
- Integriert: Ihre Modelle befinden sich dort, wo Ihre Daten sind. Dies vereinfacht die Modellverwaltung und -bereitstellung und erleichtert die direkte Einbindung von Vorhersagen in Ihre vorhandenen Berichte und Dashboards.
- Geschwindigkeit: BigQuery ML nutzt die leistungsstarke Computerinfrastruktur von Google und ermöglicht so ein schnelleres Coaching und eine schnellere Ausführung von Modellen.
- Kosteneffizient: Zahlen Sie nur für die Ressourcen, die Sie während des Trainings und der Vorhersagen verwenden.
Wer kann von BigQuery ML profitieren?
Wenn Sie Datenanalyst sind und Ihre Analyse um Prognosefunktionen erweitern möchten, ist BigQuery ML genau das Richtige für Sie. Ob Sie Verkaufstrends prognostizieren, Kundensegmente identifizieren oder Anomalien erkennen möchten – BigQuery ML kann Ihnen dabei helfen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ohne dass Sie über umfassende ML-Kenntnisse verfügen müssen.
Ihre ersten Schritte
1. Datenvorbereitung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber, organisiert und in einer BigQuery-Tabelle vorliegen. Dies ist für jedes ML-Projekt von entscheidender Bedeutung.
2. Wählen Sie Ihr Modell: BQML bietet verschiedene Modelltypen:
- Lineare Regression: Vorhersage numerischer Werte (z. B. Umsatzprognosen).
- Logistische Regression: Kategorien vorhersagen (wie Kundenabwanderung – ja oder nein).
- Clusterung: Gruppieren Sie ähnliche Elemente (z. B. Kundensegmente).
- Und mehr: Zeitreihenmodelle, Matrixfaktorisierung für Empfehlungen, sogar TensorFlow-Integration für fortgeschrittene Fälle.
3. Bauen und Trainieren: Verwenden Sie einfache SQL-Anweisungen, um Ihr Modell zu erstellen und zu trainieren. BQML verarbeitet die komplexen Algorithmen im Hintergrund.
Hier ist ein einfaches Beispiel für die Vorhersage von Hauspreisen auf Foundation der Quadratmeterzahl:
CREATE OR REPLACE MODEL `mydataset.housing_price_model`
OPTIONS(model_type="linear_reg") AS
SELECT value, square_footage FROM `mydataset.housing_data`;
SELECT * FROM ML.TRAIN('mydataset.housing_price_model');4. Bewerten: Überprüfen Sie, wie intestine Ihr Modell funktioniert. BQML bietet je nach Modelltyp Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf usw.
SELECT * FROM ML.EVALUATE('mydataset.housing_price_model');5. Vorhersagen: Jetzt kommt der spaßige Teil! Nutzen Sie Ihr Modell, um Vorhersagen auf Grundlage neuer Daten zu treffen.
SELECT * FROM ML.PREDICT('mydataset.housing_price_model',
(SELECT 1500 AS square_footage));Erweiterte Funktionen und Überlegungen
- Hyperparameter-Tuning: Mit BigQuery ML können Sie Hyperparameter anpassen, um die Leistung Ihres Modells zu optimieren.
- Erklärbare KI: Verwenden Sie Instruments wie Explainable AI, um die Faktoren zu verstehen, die die Vorhersagen Ihres Modells beeinflussen.
- Überwachung: Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihres Modells und trainieren Sie es bei Bedarf neu, wenn neue Daten verfügbar werden.
Tipps für den Erfolg
- Fangen Sie einfach an: Beginnen Sie mit einem einfachen Modell und Datensatz, um den Prozess zu verstehen.
- Experiment: Probieren Sie verschiedene Modelltypen und Einstellungen aus, um die beste Passform zu finden.
- Lernen: Google Cloud verfügt über hervorragende Dokumentationen und Tutorials zu BigQuery ML.
- Gemeinschaft: Treten Sie Foren und On-line-Gruppen bei, um mit anderen BQML-Benutzern in Kontakt zu treten.
BigQuery ML: Ihr Tor zu ML
BigQuery ML ist ein leistungsstarkes Device, das maschinelles Lernen für Datenanalysten demokratisiert. Dank seiner Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und Integration in vorhandene Workflows warfare es noch nie so einfach, die Leistungsfähigkeit von ML zu nutzen, um tiefere Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.
Mit BigQuery ML können Sie entwickeln und Ausführen von Modellen maschinellen Lernens mit Customary-SQL-Abfragen. Darüber hinaus können Sie Vertex-KI Modelle und Cloud-KI-APIs für verschiedene KI-Aufgaben, wie z. B. das Generieren von Textual content oder das Übersetzen von Sprachen. Darüber hinaus erweitert Gemini für Google Cloud BigQuery mit KI-gestützten Funktionen, die Ihre Aufgaben rationalisieren. Eine umfassende Übersicht über diese KI-Funktionen in BigQuery finden Sie unter Gemini in BigQuery.
Beginnen Sie noch heute zu experimentieren und erschließen Sie neue Möglichkeiten für Ihre Analyse!
Nivedita Kumari ist eine erfahrene Expertin für Datenanalyse und KI mit über 8 Jahren Erfahrung. In ihrer aktuellen Rolle als Information Analytics Buyer Engineer bei Google arbeitet sie ständig mit Führungskräften der C-Ebene zusammen und hilft ihnen bei der Entwicklung von Datenlösungen und gibt ihnen Finest Practices zum Erstellen von Daten- und Machine-Studying-Lösungen in der Google Cloud. Nivedita hat ihren Grasp in Technologiemanagement mit Schwerpunkt Datenanalyse an der College of Illinois at Urbana-Champaign gemacht. Sie möchte Machine Studying und KI demokratisieren und die technischen Barrieren abbauen, damit jeder Teil dieser transformativen Technologie sein kann. Sie teilt ihr Wissen und ihre Erfahrung mit der Entwickler-Neighborhood, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und Codierungsdemonstrationen erstellt.
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