Nachfrageprognose mit BigQuery ML erstellen

Während Unternehmen versuchen, den Markttrends einen Schritt voraus zu sein, ist die Vorhersage zukünftiger Nachfrage nicht mehr optional, sie ist eine wettbewerbsfähige Notwendigkeit. Dieser praktische Workshop behandelt die praktischen Herausforderungen der Verarbeitung massiver Datensätze und des Aufbaus prädiktiver Modelle.Sie werden eine Zeitreihenprognose-Strategie mit BigQuery Machine Learning implementieren, um historische Muster zu analysieren und die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Mithilfe des öffentlichen NYC Citi Bike Trips-Datensatzes als unsere Testumgebung werden Sie lernen, wie man:Großangelegte öffentliche Datensätze direkt in BigQuery erkundet und abfragt.Ein Prognosemodell mit dem leistungsstarken ARIMA-Algorithmus trainiert, um parallele Multi-Item-Pipelines zu handhaben.Die Modellleistung mit wichtigen statistischen Kennzahlen wie AIC evaluiert, um die Genauigkeit sicherzustellen.Batch-Vorhersagen für die nächsten 30 Tage der Nachfrage generiert.Schließen Sie sich uns an, um zu lernen, wie Sie SQL-basierte maschinelles Lernen mit deterministischer Datenanalyse kombinieren, um Ihre Anwendungen intelligenter, prädiktiver und datengetrieben zu machen.