BigQuery ML 및 TimesFM을 사용하여 연결된 시트에서 데이터를 예측합니다.
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BigQuery ML 및 TimesFM 데이터 예측
Google은 BigQuery ML(BQML)과 Google의 최첨단 TimesFM 모델을 활용하여 사용자가 Google Sheets 내에서 직접 데이터 예측을 생성할 수 있는 새로운 기능을 BigQuery용 연결된 시트에 도입했습니다. 이제 사용자는 SQL을 작성하거나 Python을 사용하거나 자체 모델을 맞춤 설정하고 학습시킬 필요 없이 미래 판매량, 수요량 또는 기타 주요 비즈니스 지표를 예측할 수 있습니다.
이 기능은 간편함과 속도를 위해 설계되었습니다. TimesFM의 강력한 기반 모델은 실제 데이터 세트에서 추출한 수십억 개의 데이터 포인트로 사전 학습되어 있으므로, 비즈니스 사용자는 복잡하고 시간이 많이 소요되는 머신 러닝 학습 파이프라인 없이도 데이터에 대한 정교한 예측을 즉시 생성할 수 있습니다.
주요 특징은 다음과 같습니다.
- 간편한 구성: 시트 UI의 사용자 친화적인 구성 창을 사용하여 기존 BigQuery 데이터 세트 또는 사용자 지정 쿼리에서 예측을 생성할 수 있습니다.
- 사용자 지정 가능한 매개변수: 사용자는 예측 기간(예측하려는 미래 기간) 및 신뢰 구간과 같은 예측 매개변수를 조정하거나 기본 옵션을 사용하여 시작할 수 있습니다.
- 세부 분석: 이 기능은 주어진 데이터 차원별로 세분화 분석을 지원하므로 사용자는 여러 시계열 예측을 동시에 실행할 수 있습니다(예: 지역별 또는 제품 카테고리별 매출 예측).
- 시각적 분석: 단일 시계열 예측의 경우, Sheets는 예측 결과와 과거 데이터를 함께 시각화하는 유용한 차트를 자동으로 생성합니다.
Availability
- Available to all Google Workspace customers and users with personal Google accounts
