数据仓库：BigQuery：BigQuery机器学习功能入门

数据仓库：BigQuery：BigQuery机器学习功能入门1数据仓库概述1.1数据仓库的概念数据仓库（DataWarehouse）是一种用于存储和管理大量数据的系统，主要用于支持业务智能（BusinessIntelligence,BI）活动，特别是分析性报告和决策支持。数据仓库的设计目的是为了提供对历史数据的快速访问，以及进行复杂的数据分析。它通常从各种不同的源系统（如事务处理系统、关系数据库、外部数据等）中抽取数据，进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中。数据仓库中的数据是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的。数据仓库的架构通常包括以下几个关键组件：源系统：提供原始数据的系统。ETL过程：抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）数据的过程。数据仓库：存储整合后的数据。数据集市：数据仓库的子集，通常针对特定的业务部门或主题。前端工具：用于查询、分析和报告数据的工具。1.2BigQuery在数据仓库中的角色GoogleBigQuery是一种全托管、低延迟、高并发的交互式分析服务，用于大规模数据集的分析。它在数据仓库中的角色主要体现在以下几个方面：存储大量数据：BigQuery可以存储PB级别的数据，适用于大规模数据集的存储需求。快速查询：BigQuery使用了大规模并行处理（MPP）技术，可以在几秒钟内完成对数十亿行数据的查询。数据集成：BigQuery可以与GoogleCloud的其他服务（如CloudStorage、Dataflow、Dataproc等）无缝集成，支持数据的导入、导出和处理。机器学习：BigQuery内置了机器学习功能，允许用户直接在数据仓库中构建和部署机器学习模型，无需将数据移动到其他环境。1.2.1BigQuery机器学习功能入门BigQuery的机器学习功能（BigQueryML）允许用户在BigQuery中直接创建和使用机器学习模型，简化了数据预处理、模型训练和预测的流程。下面通过一个简单的线性回归模型示例来介绍如何使用BigQueryML。示例：使用BigQueryML进行线性回归假设我们有一个数据集，包含房屋的大小（square_feet）和价格（price）的数据，我们想要使用线性回归模型来预测房屋的价格。首先，我们需要创建一个BigQuery表来存储数据：CREATETABLEhousing_data(

square_feetINT64,

priceINT64

);然后，我们插入一些示例数据：INSERTINTOhousing_data(square_feet,price)

VALUES(1000,200000),

(1500,300000),

(2000,400000),

(2500,500000),

(3000,600000);接下来，我们可以使用BigQueryML的CREATEMODEL语句来创建一个线性回归模型：CREATEMODELhousing_model

OPTIONS(model_type='linear_reg')AS

SELECTsquare_feet,price

FROMhousing_data;模型创建后，我们可以使用EVALUATE语句来评估模型的性能：EVALUATEMODELhousing_model

ASSELECTsquare_feet,priceFROMhousing_data;最后，我们可以使用PREDICT语句来对新的数据进行预测：SELECT

square_feet,

price,

ML.PREDICT(MODELhousing_model,(SELECTsquare_feet))ASpredicted_price

FROMhousing_data

WHEREsquare_feet=2000;在这个例子中，我们创建了一个线性回归模型，用于预测房屋价格。通过使用BigQueryML，我们避免了将数据移动到其他环境进行预处理和模型训练的复杂过程，简化了整个机器学习的流程。BigQueryML支持多种机器学习模型，包括线性回归、逻辑回归、随机森林、梯度提升树、K-means聚类、深度神经网络等，适用于各种数据分析和预测场景。2数据仓库：BigQuery：BigQuery基础2.1BigQuery的架构和工作原理BigQuery是GoogleCloud提供的一种全托管、低延迟、高并发的交互式分析服务，用于大规模数据集的分析。它采用了一种无服务器架构，用户无需管理硬件或软件基础设施，只需通过SQL查询数据，BigQuery会自动处理数据的存储和计算。2.1.1架构BigQuery的架构主要由以下几部分组成：数据存储：数据以列式存储格式存储在BigQuery中，这种格式允许BigQuery在查询时只读取需要的列，从而提高查询效率。查询处理：BigQuery使用Dremel查询引擎，这是一种树状查询执行架构，可以快速处理大规模数据集的查询。资源管理：BigQuery自动管理计算资源，根据查询的复杂性和数据量动态分配资源，确保查询的快速响应。2.1.2工作原理数据加载：用户可以将数据从本地文件系统、GoogleCloudStorage或其他GoogleCloud服务加载到BigQuery。数据存储：数据在BigQuery中以表格形式存储，每个表格可以包含数十亿行数据和数千列。查询执行：用户通过SQL查询数据，BigQuery的Dremel引擎会将查询分解为多个小任务，并在大规模集群上并行执行。结果返回：查询结果会以表格形式返回，用户可以选择将结果保存到新的BigQuery表格或导出到其他服务。2.1.3示例：数据加载和查询#导入BigQuery客户端库

fromgoogle.cloudimportbigquery

#初始化BigQuery客户端

client=bigquery.Client()

#指定数据集和表格

dataset_id='my_dataset'

table_id='my_table'

#创建数据集

dataset=bigquery.Dataset(dataset_id)

dataset=client.create_dataset(dataset,exists_ok=True)

#创建表格

table=bigquery.Table(table_id)

table=client.create_table(table,exists_ok=True)

#加载数据

job_config=bigquery.LoadJobConfig(

schema=[

bigquery.SchemaField("name",bigquery.enums.SqlTypeNames.STRING),

bigquery.SchemaField("age",bigquery.enums.SqlTypeNames.INTEGER),

],

skip_leading_rows=1,

#指定数据源格式为CSV

source_format=bigquery.SourceFormat.CSV,

)

withopen("data.csv","rb")assource_file:

job=client.load_table_from_file(source_file,table_id,job_config=job_config)

job.result()#等待数据加载完成

#查询数据

query="""

SELECTname,age

FROM`my_dataset.my_table`

WHEREage>30

"""

query_job=client.query(query)#发送查询

rows=query_job.result()#等待查询结果

forrowinrows:

print(f"Name:{},Age:{row.age}")2.2BigQuery的数据模型和SQL查询BigQuery的数据模型基于表格，支持结构化和半结构化数据。用户可以通过SQL查询语言来访问和分析这些数据。2.2.1数据模型表格：BigQuery中的基本数据存储单元，可以包含结构化数据或JSON格式的半结构化数据。分区表：根据时间戳或字符串字段自动将数据分区，以提高查询性能。聚簇表：根据一个或多个列的值对数据进行物理排序，以减少查询时的数据扫描量。2.2.2SQL查询BigQuery支持标准SQL查询，包括SELECT、WHERE、GROUPBY、JOIN等语句，还支持窗口函数、JSON查询等高级功能。2.2.3示例：创建分区表和聚簇表#创建分区表

partitioned_table_id='my_partitioned_table'

schema=[

bigquery.SchemaField("name",bigquery.enums.SqlTypeNames.STRING),

bigquery.SchemaField("age",bigquery.enums.SqlTypeNames.INTEGER),

bigquery.SchemaField("timestamp",bigquery.enums.SqlTypeNames.TIMESTAMP),

]

table=bigquery.Table(partitioned_table_id,schema=schema)

table.time_partitioning=bigquery.TimePartitioning(

type_=bigquery.TimePartitioningType.DAY,

field="timestamp",#分区字段

)

table=client.create_table(table)

#创建聚簇表

clustered_table_id='my_clustered_table'

schema=[

bigquery.SchemaField("name",bigquery.enums.SqlTypeNames.STRING),

bigquery.SchemaField("age",bigquery.enums.SqlTypeNames.INTEGER),

bigquery.SchemaField("city",bigquery.enums.SqlTypeNames.STRING),

]

table=bigquery.Table(clustered_table_id,schema=schema)

table.clustering_fields=["city","age"]

table=client.create_table(table)2.2.4示例：使用窗口函数#假设有一个表格sales，包含列：sale_date,product_id,amount

SELECT

product_id,

sale_date,

amount,

SUM(amount)OVER(PARTITIONBYproduct_idORDERBYsale_date)asrunning_total

FROM

`my_dataset.sales`在这个例子中，我们使用了窗口函数SUM()来计算每个产品在不同日期的累计销售额。窗口函数允许在查询中对数据进行分组和排序，同时计算每个组内的聚合值，而无需进行多次查询或使用子查询。以上内容详细介绍了BigQuery的基础架构、工作原理以及数据模型和SQL查询的使用，通过具体的代码示例和数据样例，帮助读者更好地理解和操作BigQuery。3BigQuery机器学习入门3.1BigQuery机器学习的简介BigQueryML（机器学习）是GoogleCloudPlatform的一个功能，它允许用户在BigQuery中直接创建和执行机器学习模型，而无需将数据移动到其他环境。这极大地简化了数据科学家和工程师的工作流程，因为他们可以在数据仓库中直接进行数据探索、预处理和模型训练，而无需担心数据传输的复杂性和成本。BigQueryML支持多种机器学习模型，包括线性回归、逻辑回归、梯度提升树、深度神经网络等。这些模型可以用于预测分析、分类、聚类等任务，适用于各种业务场景，如销售预测、客户分类、异常检测等。3.1.1优势数据安全与合规性：数据无需离开BigQuery，确保了数据的安全性和合规性。高性能与可扩展性：利用BigQuery的计算能力，可以快速处理大规模数据集。简化工作流程：在数据仓库中直接进行机器学习，减少了数据预处理和模型训练之间的步骤。3.2机器学习模型在BigQuery中的创建在BigQuery中创建机器学习模型，主要通过使用CREATEMODEL语句来实现。下面，我们将通过一个具体的例子来展示如何在BigQuery中创建一个线性回归模型。3.2.1示例：创建线性回归模型假设我们有一个销售数据集，包含产品价格、广告支出和销售量等字段。我们的目标是预测广告支出对销售量的影响。以下是创建模型的步骤：准备数据首先，我们需要确保数据集已经存在于BigQuery中。假设数据集名为sales_data，我们可以使用以下SQL查询来查看数据：--查看数据集中的数据

SELECT*FROM`project.dataset.sales_data`LIMIT10;创建模型接下来，我们使用CREATEMODEL语句来创建一个线性回归模型。在这个例子中，我们将模型命名为advertising_model，并指定sales作为目标列，price和ad_spend作为特征列。--创建线性回归模型

CREATEMODEL`project.dataset.advertising_model`

OPTIONS(model_type='linear_reg')AS

SELECT

salesASlabel,

price,

ad_spend

FROM

`project.dataset.sales_data`;训练模型创建模型后，BigQuery会自动开始训练模型。训练过程可能需要一些时间，具体取决于数据集的大小和复杂性。我们可以通过查询ML.TRAINING_INFO来监控模型的训练状态。--监控模型训练状态

SELECT

*

FROM

ML.TRAINING_INFO(MODEL`project.dataset.advertising_model`);评估模型模型训练完成后，我们可以使用ML.EVALUATE函数来评估模型的性能。这将返回模型的评估指标，如R^2值、平均绝对误差等。--评估模型性能

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODEL`project.dataset.advertising_model`,(

SELECT

salesASlabel,

price,

ad_spend

FROM

`project.dataset.sales_data`

LIMIT1000));使用模型进行预测最后，我们可以使用ML.PREDICT函数来对新的数据进行预测。假设我们有新的广告支出和产品价格数据，我们可以使用以下查询来预测销售量。--使用模型进行预测

SELECT

ML.PREDICT(STRUCT(salesASlabel,price,ad_spend),

MODEL`project.dataset.advertising_model`)ASprediction

FROM

(

SELECT

100ASprice,

5000ASad_spend

);3.2.2结论通过以上步骤，我们可以在BigQuery中创建、训练、评估和使用机器学习模型，而无需将数据移动到其他环境。这不仅提高了数据的安全性和合规性，还简化了工作流程，提高了效率。BigQueryML是一个强大的工具，适用于各种规模的数据集和复杂的机器学习任务。4数据预处理与清洗4.1数据预处理的重要性数据预处理是数据分析和机器学习项目中至关重要的第一步。在进行任何复杂的分析或模型训练之前，确保数据的质量和适用性是必要的。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，旨在解决数据中的缺失值、异常值、重复记录、不一致的格式等问题，从而提高数据的准确性和可靠性，为后续的分析和建模奠定坚实的基础。4.1.1缺失值处理在数据集中，缺失值是常见的问题。BigQuery提供了多种方法来处理缺失值，包括删除含有缺失值的记录、填充缺失值等。4.1.2异常值检测异常值可能由于数据录入错误、测量误差或极端情况产生，它们可能对分析结果产生重大影响。在BigQuery中，可以使用统计方法或机器学习模型来检测和处理异常值。4.1.3数据格式标准化数据格式的不一致可能导致数据处理和分析的困难。BigQuery提供了强大的数据转换功能，可以将数据转换为统一的格式，便于后续的处理和分析。4.2使用BigQuery进行数据清洗BigQuery不仅是一个高性能的数据仓库，还提供了丰富的SQL功能和集成的机器学习服务，使得数据预处理和清洗变得高效且便捷。下面将通过具体的代码示例来展示如何在BigQuery中进行数据预处理。4.2.1示例：处理缺失值和异常值假设我们有一个销售数据表sales_data，其中包含product_id、sale_date、quantity和price等字段。我们首先需要处理quantity和price字段中的缺失值和异常值。代码示例--删除quantity和price字段中包含缺失值的记录

DELETEFROM`project.dataset.sales_data`

WHEREquantityISNULLORpriceISNULL;

--使用中位数填充quantity字段中的缺失值

UPDATE`project.dataset.sales_data`

SETquantity=(

SELECTmedian(quantity)

FROM`project.dataset.sales_data`

WHEREquantityISNOTNULL

)

WHEREquantityISNULL;

--使用平均值填充price字段中的缺失值

UPDATE`project.dataset.sales_data`

SETprice=(

SELECTAVG(price)

FROM`project.dataset.sales_data`

WHEREpriceISNOTNULL

)

WHEREpriceISNULL;

--检测并处理price字段中的异常值

WITHprice_statsAS(

SELECT

AVG(price)ASavg_price,

STDDEV(price)ASstd_price

FROM`project.dataset.sales_data`

),

price_outliersAS(

SELECTproduct_id,sale_date,quantity,price

FROM`project.dataset.sales_data`

WHEREprice>(SELECTavg_price+3*std_priceFROMprice_stats)

)

UPDATE`project.dataset.sales_data`

SETprice=(SELECTavg_priceFROMprice_stats)

FROMprice_outliers

WHERE`project.dataset.sales_data`.product_id=price_duct_id

AND`project.dataset.sales_data`.sale_date=price_outliers.sale_date;解释删除缺失值：首先，我们删除了quantity和price字段中包含缺失值的记录，以确保数据的完整性。填充缺失值：接着，我们使用中位数和平均值分别填充quantity和price字段中的缺失值，这是一种常见的处理缺失值的方法。异常值检测与处理：我们通过计算price字段的平均值和标准差来检测异常值。任何价格超过平均值加三倍标准差的记录都被视为异常值，并用平均价格进行替换。4.2.2示例：数据格式标准化假设sales_data表中的sale_date字段格式不一致，我们需要将其转换为统一的日期格式。代码示例--将sale_date字段转换为统一的日期格式

UPDATE`project.dataset.sales_data`

SETsale_date=PARSE_DATE('%Y-%m-%d',sale_date)

WHEREsale_dateISNOTNULL;解释我们使用BigQuery的PARSE_DATE函数将sale_date字段转换为统一的日期格式。这一步骤对于确保日期字段在后续的时间序列分析中正确无误至关重要。通过上述示例，我们可以看到BigQuery在数据预处理和清洗方面的强大功能。它不仅提供了SQL语言的灵活性，还集成了机器学习服务，使得数据清洗过程更加智能化和高效。在实际项目中，根据数据的具体情况，可能需要结合多种方法和技术来完成数据预处理，以确保数据的质量和适用性。5构建机器学习模型5.1选择合适的机器学习模型在构建机器学习模型时，选择正确的模型类型至关重要。这一步骤基于数据的特性、问题的性质以及预期的业务目标。BigQueryML支持多种模型，包括线性回归、逻辑回归、随机森林、梯度提升树、深度神经网络等。选择模型时，应考虑以下因素：数据类型：是数值型、分类型还是时间序列数据？问题类型：是回归问题、分类问题还是聚类问题？模型复杂度：模型是否需要处理高维数据或非线性关系？解释性：是否需要模型具有较高的可解释性？5.1.1示例：选择逻辑回归模型假设我们有一个客户流失预测项目，数据集包含客户的基本信息、消费习惯和流失标签。由于这是一个二分类问题，逻辑回归是一个合适的选择。--创建逻辑回归模型

CREATEMODELIFNOTEXISTSmydataset.customer_churn_model

OPTIONS(model_type='logistic_reg')AS

SELECT

IF(tchurn_label='yes',1,0)ASchurn,

age,

gender,

monthly_charges,

total_charges

FROM

mydataset.customer_data

WHERE

total_chargesISNOTNULL;5.2在BigQuery中训练模型BigQueryML允许直接在数据仓库中训练模型，无需将数据导出到其他环境。这不仅简化了数据处理流程，还提高了数据安全性和效率。5.2.1示例：训练逻辑回归模型使用上一步创建的模型，我们可以使用ML.TRAIN函数来训练它。以下是一个训练逻辑回归模型的示例：--训练逻辑回归模型

SELECT

*

FROM

ML.TRAIN(MODELmydataset.customer_churn_model,

(

SELECT

churn,

age,

gender,

monthly_charges,

total_charges

FROM

mydataset.customer_data

),

STRUCT(10ASmax_iterations,0.1ASlearn_rate)

);在这个例子中，我们使用了ML.TRAIN函数，指定了模型、训练数据和训练参数。max_iterations和learn_rate是逻辑回归模型的训练参数，分别控制最大迭代次数和学习率。5.2.2查看模型训练状态训练模型后，可以使用ML.TRAINING_INFO函数来查看模型的训练状态和性能指标。--查看模型训练信息

SELECT

*

FROM

ML.TRAINING_INFO(MODELmydataset.customer_churn_model);这将返回模型训练过程中的详细信息，包括损失函数的变化、训练时间等，帮助我们评估模型的训练效果。5.2.3使用模型进行预测一旦模型训练完成，我们就可以使用它来进行预测。在BigQueryML中，这可以通过ML.PREDICT函数实现。--使用模型进行预测

SELECT

customer_id,

age,

gender,

monthly_charges,

total_charges,

ML.PREDICT(MODELmydataset.customer_churn_model,

(

SELECT

age,

gender,

monthly_charges,

total_charges

FROM

mydataset.customer_data

)

)ASpredicted_churn

FROM

mydataset.customer_data;在这个预测查询中，我们使用ML.PREDICT函数，输入模型和预测数据，返回每个客户的流失预测概率。5.2.4评估模型性能评估模型的性能是机器学习流程中的关键步骤。BigQueryML提供了ML.EVALUATE函数来评估模型的性能。--评估模型性能

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODELmydataset.customer_churn_model,

(

SELECT

churn,

age,

gender,

monthly_charges,

total_charges

FROM

mydataset.customer_data

)

);ML.EVALUATE函数返回模型的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，这些指标帮助我们理解模型在测试数据上的表现。通过以上步骤，我们可以在BigQuery中构建、训练和评估机器学习模型，实现数据驱动的决策支持。6模型评估与优化6.1评估模型的性能在BigQuery机器学习中，评估模型的性能是确保模型能够准确预测和满足业务需求的关键步骤。BigQueryML提供了多种评估指标，这些指标可以帮助我们理解模型在训练数据和测试数据上的表现。以下是一些常用的评估指标：对于分类模型：准确率（Accuracy）：模型正确分类的样本占总样本的比例。精确率（Precision）：预测为正类的样本中，实际为正类的比例。召回率（Recall）：实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。F1分数：精确率和召回率的调和平均数，用于衡量模型的综合性能。对于回归模型：均方误差（MSE）：预测值与实际值差的平方的平均值。均方根误差（RMSE）：均方误差的平方根，提供了一个与目标变量相同单位的误差度量。R²分数：模型预测值与实际值之间的相关性，值越接近1表示模型拟合得越好。6.1.1示例：评估分类模型假设我们已经训练了一个逻辑回归模型，用于预测用户是否会购买某个产品。我们可以使用以下代码来评估模型的性能：--评估模型性能

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODEL`project.dataset.model_name`,(

SELECT

*

FROM

`project.dataset.test_data`

))6.1.2示例：评估回归模型对于一个预测房价的线性回归模型，我们可以使用以下代码来查看模型的评估指标：--评估回归模型性能

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODEL`project.dataset.model_name`,(

SELECT

*

FROM

`project.dataset.test_data`

))6.2优化模型以提高准确性优化模型通常涉及调整模型的参数或特征选择，以提高模型在新数据上的预测准确性。在BigQueryML中，可以通过以下几种方式来优化模型：调整超参数：例如，对于逻辑回归模型，可以调整正则化参数（l1_reg或l2_reg）来防止过拟合。特征工程：选择或创建对模型预测能力有帮助的特征。使用交叉验证：通过将数据集分成几个子集并多次训练和测试模型，可以更准确地评估模型的性能。6.2.1示例：调整逻辑回归模型的正则化参数我们可以调整逻辑回归模型的正则化参数，以减少过拟合的风险。以下是一个调整正则化参数的例子：--创建逻辑回归模型，调整正则化参数

CREATEMODEL`project.dataset.model_name`

OPTIONS(model_type='logistic_reg',l2_reg=0.01)AS

SELECT

IF(purchased=1,1,0)ASlabel,

age,

income,

education_level

FROM

`project.dataset.training_data`6.2.2示例：使用交叉验证评估模型BigQueryML的ML.CROSS_VAL_PREDICT函数可以帮助我们使用交叉验证来评估模型。以下是一个使用交叉验证预测的例子：--使用交叉验证预测

SELECT

*

FROM

ML.CROSS_VAL_PREDICT(MODEL`project.dataset.model_name`,(

SELECT

*

FROM

`project.dataset.training_data`

),STRUCT(5ASnum_folds))通过上述方法，我们可以有效地评估和优化BigQueryML中的模型，确保它们在实际应用中能够提供准确和可靠的预测。6.3模型部署与预测6.3.1将模型部署到生产环境在BigQuery中训练的机器学习模型，一旦验证其性能并优化完毕，可以被部署到生产环境，直接在BigQuery中进行实时预测。这一步骤简化了模型从开发到应用的流程，避免了将模型导出到其他系统进行部署的复杂性。步骤1:模型训练与保存首先，确保你的模型已经在BigQuery中训练完成。例如，使用线性回归模型预测销售额：--训练模型

CREATEMODEL`mydataset.my_model`

OPTIONS(model_type='linear_reg')AS

SELECT

IFNULL(SALES,0)ASlabel,

IFNULL(MARKETING_SPEND,0),

IFNULL(PRICE,0),

IFNULL(PROMOTION,0)

FROM

`mydataset.sales_data`

WHERE

MOD(ABS(FARM_FINGERPRINT(CAST(dateASSTRING))),10)<步骤2:模型评估评估模型的性能，确保其满足生产环境的要求：--评估模型

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODEL`mydataset.my_model`,(

SELECT

IFNULL(SALES,0)ASlabel,

IFNULL(MARKETING_SPEND,0),

IFNULL(PRICE,0),

IFNULL(PROMOTION,0)

FROM

`mydataset.sales_data`

WHERE

MOD(ABS(FARM_FINGERPRINT(CAST(dateASSTRING))),10)>=8

))步骤3:模型部署模型训练和评估后，无需额外步骤即可在BigQuery中直接使用。BigQuery模型自动部署在云环境中，准备进行实时预测。6.3.2使用BigQuery进行实时预测BigQuery提供了ML.PREDICT函数，可以直接在查询中使用训练好的模型进行预测。这使得数据工程师和分析师能够轻松地将预测结果集成到他们的数据处理流程中。示例：实时预测销售额假设我们有一个新的数据集，包含我们想要预测销售额的市场营销支出、价格和促销活动数据：--使用模型进行实时预测

SELECT

MARKETING_SPEND,

PRICE,

PROMOTION,

ML.PREDICT(MODEL`mydataset.my_model`,(

SELECT

MARKETING_SPEND,

PRICE,

PROMOTION

FROM

`mydataset.new_sales_data`

))

FROM

`mydataset.new_sales_data`在这个查询中，ML.PREDICT函数使用mydataset.my_model模型对new_sales_data数据集中的每一行进行预测。结果将包含原始的市场营销支出、价格、促销活动数据，以及预测的销售额。注意事项数据一致性：确保用于预测的数据与训练模型时的数据格式和预处理步骤一致。模型版本：如果模型有多个版本，使用ML.PREDICT时需要指定正确的模型版本。性能考量：大规模预测可能会影响BigQuery的查询性能，应考虑查询优化和资源管理。通过以上步骤，你可以在BigQuery中无缝地进行模型部署和实时预测，极大地提高了机器学习模型在实际业务场景中的应用效率和便捷性。7数据仓库：BigQuery：BigQuery机器学习功能入门7.1案例研究与实践7.1.1BigQuery机器学习在电商领域的应用在电商领域，BigQuery机器学习功能可以用于预测用户行为、优化库存管理、个性化推荐等场景。下面，我们将通过一个具体的案例来展示如何使用BigQueryML预测用户是否会购买特定商品。案例背景假设我们是一家电商公司，拥有大量的用户行为数据，包括用户浏览记录、购买历史、搜索关键词等。我们的目标是预测用户是否会购买特定类别的商品，以便进行更精准的营销活动。数据准备数据存储在BigQuery的ecommerce_data表中，包含以下字段：user_id:用户IDproduct_id:商品IDcategory:商品类别view_count:用户浏览次数purchase:用户是否购买（1表示购买，0表示未购买）模型构建我们将使用BigQueryML的CREATEMODEL语句来构建一个逻辑回归模型，预测用户购买行为。--创建逻辑回归模型

CREATEMODELIFNOTEXISTSecommerce.purchase_prediction

OPTIONS(model_type='logistic_reg',input_label_cols=['purchase'])AS

SELECT

user_id,

product_id,

category,

view_count,

purchase

FROM

`ecommerce_data`

WHERE

MOD(ABS(FARM_FINGERPRINT(user_id)),10)<8--80%数据用于训练模型训练使用TRAINMODEL语句来训练模型，这里我们使用所有数据进行训练。--训练模型

ALTERMODELecommerce.purchase_prediction

SETOPTIONS

(

model_type='logistic_reg',

input_label_cols=['purchase'],

l1_reg=0.01,

l2_reg=0.01

);模型评估使用EVALUATEMODEL语句来评估模型的性能。--评估模型

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODELecommerce.purchase_prediction,(

SELECT

user_id,

product_id,

category,

view_count,

purchase

FROM

`ecommerce_data`

WHERE

MOD(ABS(FARM_FINGERPRINT(user_id)),10)>=8--20%数据用于评估

))模型预测使用PREDICT函数来预测用户购买行为。--预测用户购买行为

SELECT

user_id,

product_id,

category,

view_count,

PREDICT(purchase)ASpredicted_purchase

FROM

`ecommerce_data`

WHERE

purchaseISNULL7.1.2BigQuery机器学习在金融风险控制中的实践在金融领域，BigQueryML可以用于信用评分、欺诈检测等风险控制场景。下面，我们将通过构建一个信用评分模型来展示BigQueryML的应用。案例背景假设我们是一家银行，需要对申请信用卡的客户进行信用评分，以决定是否批准其申请。我们拥有客户的财务信息、信用历史等数据。数据准备数据存储在BigQuery的credit_data表中，包含以下字段：customer_id:客户IDincome:年收入credit_history:信用历史loan_amount:贷款金额approved:申请是否被批准（1表示批准，0表示拒绝）模型构建我们将使用BigQueryML的CREATEMODEL语句来构建一个随机森林模型，预测客户申请是否会被批准。--创建随机森林模型

CREATEMODELIFNOTEXISTSfinance.credit_approval

OPTIONS(model_type='random_forest',input_label_cols=['approved'])AS

SELECT

customer_id,

income,

credit_history,

loan_amount,

approved

FROM

`credit_data`

WHERE

MOD(ABS(FARM_FINGERPRINT(customer_id)),10)<8--80%数据用于训练模型训练使用ALTERMODEL语句来训练模型，这里我们调整模型参数以优化性能。--训练模型

ALTERMODELfinance.credit_approval

SETOPTIONS

(

model_type='random_forest',

input_label_cols=['approved'],

num_trees=50,

max_depth=10

);模型评估使用EVALUATEMODEL语句来评估模型的性能。--评估模型

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODELfinance.credit_approval,(

SELECT

customer_id,

income,

credit_history,

loan_amount,

approved

FROM

`credit_data`

WHERE

MOD(ABS(FARM_FINGERPRINT(customer_id)),10)>=8--20%数据用于评估

))模型预测使用PREDICT函数来预测客户申请是否会被批准。--预测客户申请是否会被批准

SELECT

customer_id,

income,

credit_history,

loan_amount,

PREDICT(approved)ASpredicted_approval

FROM

`credit_data`

WHERE

approvedISNULL通过以上案例，我们可以看到BigQueryML在电商和金融领域的具体应用，从数据准备到模型构建、训练、评估和预测，BigQueryML提供了一站式的数据分析和机器学习解决方案。8进阶BigQuery机器学习8.1使用自定义函数和模型在BigQuery机器学习中，使用自定义函数和模型可以极大地扩展你的分析能力，允许你实现更复杂、更个性化的机器学习任务。BigQueryML支持用户定义的函数(UDFs)和自定义模型，这为数据科学家和工程师提供了灵活性，以适应特定的业务需求和算法。8.1.1自定义函数(UDFs)自定义函数在BigQuery中用于执行特定的计算或逻辑，可以被集成到ML模型的训练、预测或评估过程中。例如，你可以创建一个UDF来预处理数据，或者在预测阶段应用特定的后处理逻辑。示例：使用UDF进行数据预处理假设你有一个包含文本数据的表，你想要在训练模型之前对文本进行预处理，例如去除停用词(stopwords)。下面是一个使用Python的UDF示例，用于在BigQuery中实现这一功能：#定义一个PythonUDF

defremove_stop_words(text):

"""

移除文本中的停用词。

"""

stop_words=set(['the','is','at','which'])#示例停用词列表

words=text.split()

filtered_words=[wordforwordinwordsifwordnotinstop_words]

return''.join(filtered_words)然后，你可以在BigQuery中使用这个UDF：CREATETEMPFUNCTIONremove_stop_wordsAS(SELECTremove_stop_words(text)FROMUNNEST([text])text);

SELECT

remove_stop_words(description)asprocessed_description

FROM

`your_project.your_dataset.your_table`8.1.2自定义模型BigQueryML允许你使用自定义模型，这意味着你可以使用BigQueryMLAPI来训练和部署任何在TensorFlow中定义的模型。这为实现复杂的机器学习算法提供了可能。示例：使用自定义模型进行预测假设你想要训练一个深度学习模型来预测用户是否会点击广告。你可以使用TensorFlow定义模型，然后使用BigQueryMLAPI来训练和部署它。#TensorFlow模型定义

importtensorflowastf

defcreate_model():

model=tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=(10,)),

tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'),

tf.keras.layers.Dense(1,activation='sigmoid')

])

pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])

returnmodel然后，使用BigQueryMLAPI来训练模型：#使用BigQueryMLAPI训练模型

fromgoogle.cloudimportbigquery

client=bigquery.Client()

job_config=bigquery.QueryJobConfig()

job_config.query_parameters=[