BigQueryがTVFによる拡張解析機能を発表
BigQueryはAI.KEY_DRIVERS、AI.CAUSAL_EFFECT、ML.CORRELATION、ML.DETECT_CHANGE_POINTS、ML.SEASONALITYなど、分析課題ごとに設計された6つの拡張解析TVFを提供する。これらはデータが存在する場所で直接実行され、指標変動の主要因診断、因果影響の定量化、相関評価、変化点検出、季節性の発見などを可能にする。 記事は、Austin Bikeshareの事例でML.DETECT_CHANGE_POINTS→AI.KEY_DRIVERS→AI.CAUSAL_EFFECTを連鎖させ、2018-02-11時点の変化点とその後の影響を分析した手順と結果を示すほか、これらTVFをConversational AnalyticsやGoogle Skills GitHubリポジトリで利用できることを伝えている。
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BigQueryはAI.KEY_DRIVERS、AI.CAUSAL_EFFECT、ML.CORRELATION、ML.DETECT_CHANGE_POINTS、ML.SEASONALITYなど、分析課題ごとに設計された6つの拡張解析TVFを提供する
これらはデータが存在する場所で直接実行され、指標変動の主要因診断、因果影響の定量化、相関評価、変化点検出、季節性の発見などを可能にする
記事は、Austin Bikeshareの事例でML.DETECT_CHANGE_POINTS→AI.KEY_DRIVERS→AI.CAUSAL_EFFECTを連鎖させ、2018-02-11時点の変化点とその後の影響を分析した手順と結果を示すほか、これらTVFをConversational AnalyticsやGoogle Skills GitHubリポジトリで利用できることを伝えている。
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BigQueryはAI.KEY_DRIVERS、AI.CAUSAL_EFFECT、ML.CORRELATION、ML.DETECT_CHANGE_POINTS、ML.SEASONALITYなど、分析課題ごとに設計された6つの拡張解析TVFを提供する。これらはデータが存在する場所で直接実行され、指標変動の主要因診断、因果影響の定量化、相関評価、変化点検出、季節性の発見などを可能にする。
記事は、Austin Bikeshareの事例でML.DETECT_CHANGE_POINTS→AI.KEY_DRIVERS→AI.CAUSAL_EFFECTを連鎖させ、2018-02-11時点の変化点とその後の影響を分析した手順と結果を示すほか、これらTVFをConversational AnalyticsやGoogle Skills GitHubリポジトリで利用できることを伝えている。
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