參考模式

本頁面提供 BigQuery ML 用途的業務用途說明、程式碼範例，以及技術參考指南的連結。請運用這些資源找出最佳做法，加快應用程式開發作業。

邏輯迴歸

本模式說明如何使用邏輯迴歸，為遊戲應用程式執行傾向度模擬。

瞭解如何使用 BigQuery ML 訓練、評估及取得多種不同類型的意願模型預測結果。傾向模型可協助您判斷特定使用者回訪應用程式的可能性，讓您在行銷決策中運用這項資訊。

時間序列預測

這些模式說明如何建立時間序列預測解決方案。

建立需求預測模型

瞭解如何建立時間序列模型，用於預測多項產品的零售需求。

使用 BigQuery ML 透過 Google 試算表進行預測

瞭解如何在 BigQuery ML 中結合連結的試算表與預測模型，藉此將機器學習納入業務流程。本模式會逐步說明如何使用 Google Analytics 資料，建立網站流量預測模型。您可以擴充此模式，以便與其他資料類型和其他機器學習模型搭配使用。

異常偵測

這個模式說明如何使用異常偵測功能，找出即時信用卡詐欺行為。

瞭解如何使用交易和客戶資料，在 BigQuery ML 中訓練機器學習模型，以便在即時資料管道中識別、分析及觸發潛在信用卡詐欺的警報。