「機械学習によるユーザー行動分析」シリーズ
このシリーズは、データアナリスト、マーケター、ビジネスインテリジェンスの専門家に向けて、SQLを活用した高度なユーザー行動分析と予測モデリングの手法を提供することを目的とする。
このシリーズについて
現代のビジネス環境において、データを活用してユーザーの行動を深く理解することが成功への鍵となっている。本シリーズでは、BigQueryの柔軟かつパワフルな機能を駆使し、機械学習を使ったユーザー行動分析の基礎から応用までを幅広く取り上げる。基本的な指標の解説から始まり、最終的には高度な予測モデルの構築方法まで、段階的に学んでいく内容となっている。
トピックス
このシリーズでは、eコマースサイトを例に、ユーザー行動分析と予測にSQLを活用する方法を紹介する。
- ロジスティック回帰
- ランダムフォレスト
- XGBoost
- 深層ニューラルネットワーク(DNN)
- 線形回帰
- リッジ回帰
- ラッソ回帰
- ランダムフォレスト
- ロジスティック回帰
- K-means クラスタリング
- ランダムフォレスト
- K-means クラスタリング
- PCA + K-means クラスタリング
- ロジスティック回帰モデル
- ランダムフォレストモデル
- XGBoostモデル
- ロジスティック回帰モデル
- ランダムフォレストモデル
- XGBoostモデル
- マトリックス分解モデル
- ロジスティック回帰
- ランダムフォレスト
- XGBoost
- 深層ニューラルネットワーク(DNN)
BigQuery?
BigQueryを使う理由は、その統合機械学習機能「BigQuery ML」にある。この機能を使えば、SQLだけで機械学習モデルの構築から実運用まで行えるため、データ分析の効率が格段に向上する。
データを別の環境に移したり、新しいプログラミング言語を習得したりする手間が省け、データ分析のプロセス全体がよりスムーズになり、分析者はより本質的な作業に集中できるようになる。
BigQuery MLの主な特長
使いやすさ: シンプルなSQL構文で、機械学習モデルの作成、トレーニング、評価が可能
統合環境: BigQuery内で全ての操作を実行でき、データの転送が不要
スケーラビリティ: BigQueryのスケーラブルなインフラを活用し、大規模なデータセットをスムーズに処理
多様なモデルのサポート: 線形回帰、ロジスティック回帰、K-Meansクラスタリングなど、幅広いモデルを実装可能
実践的な応用
このシリーズでは、実践的なアプリケーションに重点を置き、生のECサイトのデータを実用的なインサイトに変えるためのツールを提供する。戦略的な意思決定を導き、ビジネス成長を推進できる堅牢な予測モデルを構築するスキルを身に付けることができる。