こんにちは AIチームの戸田です 今回は以前参加したKaggleのコンペRiiid! Answer Correctness Prediction(以下Riiid)でも利用したBigQueryMLの紹介をさせていただきます。Riiidの振り返り記事はこちらになります。 BigQueryMLとは https://towardsdatascience.com/build-a-classification-model-in-bigquery-machine-learning-for-ecommerce-761f1df895b4 BigQueryMLはBigQueryの標準SQLを使って機械学習モデルを学習できる機能です。GCPでWebサービスを運用していると、ログをBigQueryに流すことが多いと思います。ログを学習したモデルを作るために、これまではローカルなどにデータを落として学習したりしてい
前提 outputには、embulk/embulk-output-bigqueryを利用します。 ここに書いてあることはだいたいREADMEに書いています。 取り込み先はパーティショニングテーブル(timePartitioning:DAY) データ取り込みは日時で行い、日付パーティショニングするものとします。 embulk 0.9.17でテストした。 サンプル(.yml.liquid) input部分については、本記事では触れません in: type: gcs project: foobar_project bucket: foobar_bucket path_prefix: /path/to/{{ env.EXECUTE_DATE }}/{{ env.LOGNAME }}.csv.gz auth_method: compute_engine application_name: fooba
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Loading CSV data from Cloud Storage When you load CSV data from Cloud Storage, you can load the data into a new table or partition, or you can append to or overwrite an existing table or partition. When your data is loaded into BigQuery, it is converted into columnar format for Capacitor (BigQuery'
PythonでBigQueryを扱う方法の詳細は下記の公式サイトを確認してください。 https://googleapis.dev/python/bigquery/latest/usage/index.html データセットを操作したい場合は上記サイトのManaging Datasets テーブル操作したい場合はManaging Tables に記載があります。 テーブルの作成 テーブル作成後にすぐにデータを入れようとすると実行されないことがあるので注意。 from google.cloud import bigquery # Colabで使う場合はPJ名の指定が必要 client = bigquery.Client() client = bigquery.Client(project=project_id) # "your-project" schema = [ bigquery.Sch
PythonとBigQueryのコラボ データ分析を行う上で、PythonとBigQueryの組み合わせはなかなかに相性がよいです。 Pythonは巨大すぎるデータの扱いには向いていませんが、その部分だけをBigQueryにやらせてしまい、データを小さく切り出してしまえば、あとはPythonで自由自在です。 問題はPythonとBigQueryをどう連携するかですが、これは大きく2つの方法があります PythonのBigQuery連携ライブラリを使う Google Cloud Datalabを使う 2は特にJupyter Notebookを使い慣れている人におすすめです。 1.PythonのBigQuery連携ライブラリを使う オススメのライブラリ PythonからBigQueryを叩くためのライブラリはいくつかあります。 例えば、BigQuery-Python、bigquery_py な
[Udemy for Business対象コース] ※Udemy for BusinessとはUdemyが企業向けに販売する厳選された講座の購読パッケージです。 業務上で比較的大きなデータの分析を必要とするビジネスマンを対象にしたSQLの入門コースです。 ビジネスマンが取り扱うべきデータが大型化（レコード数の多さという意味でも、複数テーブルをJOINする必要があるという意味でも）する中で、"100万行制限"のあるエクセルでは対応が難しくなるケースが出てきています。 そこで求められているのがTableauのようなBIツールでの、もしくは、SQLでの分析スキルです。 つまり、今や、SQLはエンジニアだけに求められるスキルではなく、経営企画、営業企画、カスタマーサポート、コールセンター、マーケティング、調達部門とあらゆる業務で求められるスキルになっています。 また、分析スキルをTableauなど
BigQuery×Lookerでクエリデータ量を強制的に抑えるMax Billing Gigabytesを試してみる #BigQuery #Looker
timestampを5分単位に丸める 例 2018-04-07 03:17:42 → 2018-04-07 03:15:00 SQL SELECT my_timestamp AS org_timestamp, TIMESTAMP_TRUNC(TIMESTAMP_SUB(my_timestamp, INTERVAL MOD(EXTRACT(MINUTE from my_timestamp), 5) MINUTE) ,MINUTE) AS rounded_timestamp FROM `table` MOD(EXTRACT(MINUTE from my_timestamp), 5) → 分を抜き取り、5で割った数 TIMESTAMP_SUB(my_timestamp, INTERVAL N MINUTE) → ${N}分前。つまりこれで「5分で割ったあまりの数」分前のTIMESTAMPになる
フロリダ州オーランドで開催中のマイクロソフトのイベント「Microsoft Ignite 2019」が開催中です。 その基調講演において同社CEOのサティア・ナデラ氏は、大規模並列データ分析サービス「Azure Synapse Analytics」を発表しました。 同社は現在、大規模データウェアハウス向けのサービスとして「Azure SQL Data Warehouse」を提供していますが、「Azure Synapse」はそれをさらに発展させたもの。 データウェアハウス、ビッグデータ分析、データ統合などを1つのサービスとして統合し、事実上データ容量に上限がなく、ペタバイトクラスのデータでも高速に処理できる性能を提供します。 リレーショナルデータベースのような構造化されたデータおよび非構造化データのいずれにも対応し、SQLによって分析可能です。 そのために「Azure Synapse」では最
ゆきやんです！ ついに出ました！！ UDF！！！ 前回の私の投稿では弊社でのBigQueryの導入事例をご紹介いたしました。 今回は、今朝リリースされたBigQueryの新機能であるUDFについて書きたいと思います。 UDFとは UDFとは、BigQueryで実行するクエリ内にJavaScriptを書いて任意のロジックが実行できるようになる機能です。 この機能によって、BigQueryのクエリでは表現しづらかったことも表現しやすくなります。 UDFはすぐに試せる UDFを用いたクエリの実行は、以下のようにBigQueryのWebUIからすぐに試すことができます。 Query Editorでは、クエリを入力します。 UDF Editorでは、UDFを入力します。 実際に使ってみる では、実際に使ってみながら説明していきます。 ある数値をカンマ区切りの金額表示形式に変換してみましょう。 (例:
2014年12月17日に株式会社イー・エージェンシーが開催した「Googleアナリティクスプレミアム+Big Queryで実践する、カスタマージャーニーセミナー」の第二部の資料です。 http://www.e-agency.co.jp/seminar/20141204.html Google アナリティクスプレミアムとBigQueryで得られるローデータからコンバージョンユーザの予測モデルを構築してリマーケティングに活用する方法を解説します。また、Googleアナリティクスプレミアムをさらに活用する最新応用技術も併せて紹介します。Read less
先週行われたグーグルのイベント「Google I/O」で発表された、大規模データをSQLライクな命令によって高速に処理してくれる新サービス「BigQuery」。3日前に公開した記事「グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作」で、その概要をお伝えしました。 そのBigQueryについて、Google I/Oのセッションに参加されていたスティルハウス 佐藤一憲氏が「BigQueryってなんぞ？」とエントリをブログに書いています。自由にコピペしていいと許可をいただいたので、あらためてBigQueryとはどんなものなのか、ポイントを紹介しましょう。 大規模なデータを処理できるといえば、思い浮かぶのはMapReduceです。佐藤氏はBigQueryとMapReduceの違いをこう書いています。 MapReduceとはどう違う？ 大規模な
Google I/O 2010 - BigQuery and Prediction APIs App Engine 101 Amit Agarwal, Max Lin, Gideon Mann, Siddartha Naidu Google relies heavily on data analysis and has developed many tools to understand large datasets. Two of these tools are now available on a limited sign-up basis to developers: (1) BigQuery: interactive analysis of very large data sets and (2) Prediction API: make informed
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