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#BigQuery ML
BigQueryの新機能TabFMとAI.PREDICT：訓練不要の予測分析は経営判断をどう変えるか
BigQueryの新機能TabFMとAI.PREDICT関数により、モデルの訓練・チューニング不要でSQL一文の予測分析が可能になりました。中小ECが着手する好機と、その限界を整理します。
読む →BigQuery MLでEC商品レコメンドエンジンを自作する
「この商品を買った人はこちらも買っています」を自前で作りたい。BigQuery MLの行列分解で、購買・閲覧データからレコメンドエンジンを作る手順を中小ECの目線で解説します。
読む →BigQuery MLの需要予測でEC仕入れ量を最適化する実装手順
欠品と過剰在庫のジレンマを、BigQuery MLの需要予測で解きほぐします。商品別の予測から安全在庫と発注点を出す考え方までを中小ECの現場目線で解説します。
読む →BigQuery MLでEC顧客の購買予測モデルを構築する
誰が次に買ってくれそうかを、SQLだけで予測したい。BigQuery MLのロジスティック回帰で購買予測モデルを作り、見込み客を抽出する手順を中小ECの現場目線で解説します。
読む →BigQuery ML × 時系列モデルARIMA_PLUSでEC売上の週次予測を自動化する
BigQuery MLのARIMA_PLUSを使えば、SQLだけでEC売上の週次予測ができます。学習から予測、定期再学習の自動化までを中小ECの現場目線で解説します。
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