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利用 AI 数据分析编写 SQL、构建预测模型以及直观呈现数据
使用基础模型和聊天助理功能实现预测分析、情感分析和 AI 增强型商业智能。
新客户可获享 $300 赠金，用于试用 BigQuery Studio 中的 AI 数据分析功能。
概览
什么是 AI 数据分析？
AI 数据分析是指使用人工智能 (AI) 分析大型数据集、简化和扩缩趋势，以及发掘数据洞见供数据分析人员使用的做法。
如何将 AI 与数据分析结合使用？
AI 数据分析旨在支持、自动化和简化数据分析历程的每个阶段。AI 工具可帮助您进行数据收集（从多个来源注入数据）和准备（清理和整理数据以用于分析）。机器学习 (ML) 模型可基于准备好的数据进行训练并加以应用，以提取数据洞见和模式。最后，AI 可以帮助分析师解读趋势和数据洞见，从而做出更明智的决策。
AI 可以完成数据分析师的工作吗？
AI 数据分析旨在增强数据分析人员的核心贡献和技能组合。鉴于其在主题领域的专业知识、批判性思考能力和提出富有洞察力的问题的能力，数据分析师对于任何 AI 辅助的数据分析的成功都至关重要。
常见用途
依托 AI 技术的预测分析和预测功能
使用 SQL 和 AI 构建预测模型
利用您现有的 SQL 技能，通过 BigQuery ML 直接在 BigQuery 或您选择的数据仓库内构建、训练和部署批量预测模型。此外，BigQuery ML 与我们的端到端 AI 和机器学习平台 Vertex AI 相集成，让您可以更多地使用强大的模型来生成实时、低延迟的在线预测，包括根据当前客户生命周期价值识别新的受众群体、推荐个性化投资产品以及预测需求。
方法指南
使用 SQL 和 AI 构建预测模型
利用您现有的 SQL 技能，通过 BigQuery ML 直接在 BigQuery 或您选择的数据仓库内构建、训练和部署批量预测模型。此外，BigQuery ML 与我们的端到端 AI 和机器学习平台 Vertex AI 相集成，让您可以更多地使用强大的模型来生成实时、低延迟的在线预测，包括根据当前客户生命周期价值识别新的受众群体、推荐个性化投资产品以及预测需求。
情感分析
使用 BigQuery ML 对数据集进行情感分析
从了解客户对社交媒体或产品评价的反馈，到通过竞争对手分析和宣传活动效果进行市场调研，数据分析师利用情感分析来解析数据集的正面、负面和中性评分。借助 BigQuery ML，您可以使用 SQL 来训练模型，自动运行情感分析和预测，从而获得更深入的数据洞见，包括客户痛点、产品功能增强等。
方法指南
使用 BigQuery ML 对数据集进行情感分析
从了解客户对社交媒体或产品评价的反馈，到通过竞争对手分析和宣传活动效果进行市场调研，数据分析师利用情感分析来解析数据集的正面、负面和中性评分。借助 BigQuery ML，您可以使用 SQL 来训练模型，自动运行情感分析和预测，从而获得更深入的数据洞见，包括客户痛点、产品功能增强等。
图片和视频分析
使用 AI 分析非结构化数据图片和视频
利用 Google Cloud AI 轻松分析图片和视频，以提取有价值的信息、简化流程并增强决策能力。如需分析图片中的非结构化数据，可以在 BigQuery 中使用远程函数（如 Vertex AI Vision），或使用 BigQuery ML 对非结构化图片数据执行推理。对于视频分析，Video Description on Vertex AI 汇总了短视频剪辑内容，并提供了有关视频的详细元数据，方便存储和搜索。
方法指南
使用 AI 分析非结构化数据图片和视频
利用 Google Cloud AI 轻松分析图片和视频，以提取有价值的信息、简化流程并增强决策能力。如需分析图片中的非结构化数据，可以在 BigQuery 中使用远程函数（如 Vertex AI Vision），或使用 BigQuery ML 对非结构化图片数据执行推理。对于视频分析，Video Description on Vertex AI 汇总了短视频剪辑内容，并提供了有关视频的详细元数据，方便存储和搜索。
用于 SQL 生成和补全的 AI 辅助功能
在 BigQuery 中使用 Gemini 编写查询、SQL 和代码
Gemini in BigQuery 提供依托 AI 技术的辅助和协作功能，包括辅助编写和修改 SQL 或 Python 代码、可视化数据准备和智能建议，以提高工作效率和优化费用。利用 BigQuery 的控制台中的聊天界面，您可以通过简单的提示（例如“如何使用 BigQuery 具体化视图？”“如何注入 JSON 数据？”和“如何提高查询性能？”）浏览特定任务的教程、文档和最佳做法。
方法指南
在 BigQuery 中使用 Gemini 编写查询、SQL 和代码
Gemini in BigQuery 提供依托 AI 技术的辅助和协作功能，包括辅助编写和修改 SQL 或 Python 代码、可视化数据准备和智能建议，以提高工作效率和优化费用。利用 BigQuery 的控制台中的聊天界面，您可以通过简单的提示（例如“如何使用 BigQuery 具体化视图？”“如何注入 JSON 数据？”和“如何提高查询性能？”）浏览特定任务的教程、文档和最佳做法。
AI 增强型数据可视化
使用 AI Chat 获取数据洞见、生成报告并直观呈现趋势
借助 Looker 的 AI 赋能的商业智能，获取数据洞见并构建数据驱动的应用。在 Looker 中使用 Gemini，直接与数据对话以发掘商机、创建完整报告或高级可视化图表以及构建计算字段的公式，所有这些都只需要几句话的对话指令。
方法指南
使用 AI Chat 获取数据洞见、生成报告并直观呈现趋势
借助 Looker 的 AI 赋能的商业智能，获取数据洞见并构建数据驱动的应用。在 Looker 中使用 Gemini，直接与数据对话以发掘商机、创建完整报告或高级可视化图表以及构建计算字段的公式，所有这些都只需要几句话的对话指令。
依托自然语言的分析
使用自然语言发现、转换、查询和直观呈现数据
借助依托 AI 技术的 BigQuery 数据画布重塑您的数据分析体验。这种以自然语言为中心的工具简化了查找、查询和直观呈现您的数据的过程。其直观的功能可帮助您快速发现数据资产、生成 SQL 查询、自动直观呈现结果，并与他人无缝协作，所有操作均可在一个统一界面中完成。
方法指南
使用自然语言发现、转换、查询和直观呈现数据
借助依托 AI 技术的 BigQuery 数据画布重塑您的数据分析体验。这种以自然语言为中心的工具简化了查找、查询和直观呈现您的数据的过程。其直观的功能可帮助您快速发现数据资产、生成 SQL 查询、自动直观呈现结果，并与他人无缝协作，所有操作均可在一个统一界面中完成。
