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Applying BQML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications

Advanced 5 Schritte 5 Stunden 25 Guthabenpunkte

In this quest you will learn how to use several BQML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, leverage regression to estimate the time it will take for a ticket to be solved with the help of an automated agent developed using Dialogflow, and see how to use BQML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.

Quest Outline

Lab

Einführung in SQL für BigQuery und Cloud SQL

In diesem Lab lernen Sie grundlegende SQL-Klauseln kennen und führen praktische Übungen zu strukturierten Abfragen in BigQuery und Cloud SQL aus.

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Lab

Helpdesk-Chatbot mit Dialogflow und BigQuery ML implementieren

In diesem Lab trainieren Sie ein einfaches ML-Modell für die Vorhersage von Helpdesk-Antwortzeiten mithilfe von BigQuery Machine Learning.

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Lab

Building Demand Forecasting with BigQuery ML

In this lab you will build a time series model to forcast demand of multiple products using BigQuery ML. This lab is based on a blog post and featured in an episode of Cloud OnAir.

Lab

Kaufverhalten von Websitebesuchern mit einem Klassifizierungsmodell in BQML vorhersagen

In diesem Lab führen Sie mit einem neu verfügbaren E-Commerce-Dataset einige typische Abfragen aus, die Unternehmen Aufschluss über das Kaufverhalten ihrer Kunden geben.

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Lab

Taxikosten mit einem ML-Prognosemodell in BigQuery vorhersagen

In diesem Lab analysieren Sie mehrere Millionen Fahrten mit den typischen gelben New York City Taxi Cabs, die in einem öffentlichen BigQuery-Dataset verfügbar sind. Außerdem erstellen Sie in BigQuery ein ML-Modell, um Fahrtkosten vorherzusagen, und evaluieren dessen Vorhersageleistung.

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