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    • 貢獻分析
    • 教學課程
      • 開始使用
        • 使用 SQL 開始使用 BigQuery ML
        • 使用 Cloud Console 開始使用 BigQuery ML
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        • 建立線性迴歸模型
        • 建立邏輯迴歸分類模型
        • 建立強化型樹狀結構分類模型
      • 分群
        • 使用 k-means 模型將資料分群
      • 建議
        • 使用矩陣分解模型,根據明確意見回饋建立建議
        • 使用矩陣分解模型,根據隱性意見回饋建立建議
      • 匯入和遠端模型
        • 使用匯入的 TensorFlow 模型進行預測
        • 使用 ONNX 格式的 scikit-learn 模型進行預測
        • 使用 ONNX 格式的 PyTorch 模型進行預測
        • 透過 Agent Platform 上的遠端模型進行預測
      • 超參數調整
        • 透過超參數調整提升模型效能
      • 可匯出模型
        • 匯出 BigQuery ML 模型以進行線上預測
      • 擴增分析
        • 預測
          • 使用 ARIMA_PLUS 單變數模型預測單一時間序列
          • 使用 ARIMA_PLUS 單變數模型預測多個時間序列
          • 使用 TimesFM 單變數模型預測時間序列
          • 將 ARIMA_PLUS 單變數模型擴展至數百萬個時間序列
          • 使用多變數模型預測單一時間序列
          • 使用多變數模型預測多個時間序列
          • 搭配 ARIMA_PLUS 單變數模型使用自訂節慶
          • 限制 ARIMA_PLUS 單變數模型的預測值
          • 使用 ARIMA_PLUS 單變數模型預測階層式時間序列
        • 異常偵測
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          • 使用多變數時間序列偵測異常
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          • 使用可相加的比率指標,從貢獻度分析取得資料洞察
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      • 修改資料表結構定義
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      • 簡介
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      • 簡介
      • 建立資料表快照
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