Construire une prévision de demande avec BigQuery ML

Alors que les entreprises s'efforcent de rester en avance sur les tendances du marché, prédire la demande future n'est plus une option, c'est une nécessité concurrentielle. Cet atelier pratique aborde les défis pratiques du traitement de vastes ensembles de données et de la construction de modèles prédictifs.Vous mettrez en œuvre une stratégie de prévision de séries temporelles en utilisant l'apprentissage automatique BigQuery pour analyser les schémas historiques et prédire la demande future. En utilisant l'ensemble de données public des trajets Citi Bike de New York comme notre bac à sable, vous apprendrez comment :Explorer et interroger des ensembles de données publics à grande échelle directement dans BigQuery.Entraîner un modèle de prévision en utilisant le puissant algorithme ARIMA pour gérer des pipelines multi-articles parallèles.Évaluer la performance du modèle en utilisant des indicateurs statistiques clés comme l'AIC pour garantir l'exactitude.Générer des prédictions par lot pour les 30 jours de demande suivants.Rejoignez-nous pour apprendre à combiner l'apprentissage automatique basé sur SQL avec l'analyse de données déterministe afin de rendre vos applications plus intelligentes, prédictives et orientées données.