BigQuery
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使用 BigQuery ML，讓 Data Analyst 可以在僅會 SQL 的情況下，建立預測模型，做到「快速分析多個特徵」給予客戶分群建議
在文中將會使用 BigQuery 的 hosted remote functions 和 Vertex AI 的大型語言模型（LLM）進行文本生成（text-bison） 來分析並生成關於 GitHub 公開資料庫的摘要和程式語言識別。
本篇文章將描述如何產生GCP的服務帳戶金鑰，並利用該金鑰在DBeaver或是其他透過支援JDBC的軟體連接到BigQuery服務。
BigQuery M是 BigQuery 中的一項功能，數據分析師可以使用SQL語句創建、訓練、評估和預測機器學習模型。
在這次實作將使用一個電子商務(Google 商品商店)數據集來運行一些典型的查詢和模型訓練和預測，以讓企業更了解其客戶的購買習慣。
在網頁服務中資料庫擔任了很重要的任務，用來保存客戶的資料與提供分析的數據來源，而針對不同的需求會有各類型適合資料庫來負責。
這篇文章中會針對 Row-Oriented (以列為儲存主體) 和 Columnar (以行為儲存主體) 的兩種資料庫來分析任務與資料庫間的合適搭配。
