GSP229

概要

BigQuery は、低コストでテラバイト規模のデータをクエリできる分析データベースです。Google による一貫管理が行われ、インフラストラクチャの管理やデータベース管理者の設置など、お客様による管理運用の必要がないため、有用な情報取得のためのデータ分析に専念できます。BigQuery は SQL を使用しており、従量課金制モデルでも利用できます。

BigQuery の新機能である BigQuery ML（BQML、ベータ版）を使用すれば、データ アナリストによる最小限のコーディングで、機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、予測が可能になります。

Google Merchandise Store に関する数百万件にのぼる Google アナリティクスのレコードが格納された e コマース データセットが新たに BigQuery に読み込まれ、利用できるようになりました。このラボでは、このデータを使用して一般的なクエリを実行し、企業が知りたい顧客の購買習慣に関する情報を取得します。

目標

このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。

• BigQuery を使用して一般公開データセットを見つける

• e コマース データセットをクエリし、探索する

• バッチ予測に使用するトレーニングと評価のデータセットを作成する

• 分類（ロジスティック回帰）モデルを BQML に作成する

• 機械学習モデルの性能を評価する

• 訪問者が購入する見込みを予測し、ランクを付ける

必要なもの

• Google Cloud Platform プロジェクト

• Google Chrome や Mozilla Firefox などのブラウザ