Analyse de la contribution des métriques avec BigQuery ML

Avez-vous déjà tiré des conclusions de vos analyses de données, pour réaliser ensuite que vous jouiez à la roulette russe avec vos métriques ? L’analyse de contribution, désormais disponible dans BigQuery ML, offre un moyen d’échapper à ce dédale de chiffres. Ici, nous allons explorer comment ce modèle vous aide à identifier pourquoi vos métriques se déplacent, comme un touriste égaré cherchant une sortie dans un labyrinthe de données.

Comprendre l’analyse de contribution

L’analyse de contribution, parlons-en. Imaginez un hôpital où l’on pense que la guérison d’un patient dépendrait, non pas des compétences du médecin, mais de la couleur de ses chaussettes. Absurde, n’est-ce pas ? Pourtant, c’est un peu ce que l’on fait en utilisant les bonnes vieilles métriques sans se pencher sur les vraies raisons de leur évolution. Dans cet univers chaotique de la data où les chiffres font plus de tours que des aigles à deux têtes, BigQuery ML entre en scène tel un magicien en toge, prêt à révéler les vérités cachées derrière vos données multidimensionnelles.

Grâce à des algorithmes que même un chat aurait du mal à comprendre (l’IA, c’est un peu comme la téléportation, tant que ça reste dans le domaine de la science-fiction, ça peine à séduire les sceptiques), BigQuery ML dégage d’un coup de baguette magique les facteurs qui influencent vos métriques clés. Au lieu d’attribuer vos succès à une bonne étoile, vous pouvez enfin voir quels leviers actionner pour transformer vos échecs tragiques en succès retentissants. Pensez-y : vous ne seriez pas plus heureux si vous saviez si c’est votre campagne de pub ou cette brise légère soufflant sur vos serveurs qui fait pleuvoir les conversions ?

• Multidimensionnalité : BigQuery ML, c’est comme un plat de pâtes : vous pouvez le servir avec de la sauce tomate, du pesto ou même un mélange obscur de toutes vos mauvaises décisions. Chaque dimension de vos données se combine pour donner un résultat attendu. La magie opère ici, car retrouver des corrélations entre ces couches est aussi excitant qu’un match de Sumos dans un magasin de porcelaine.
• Endpoints : Au lieu de compter sur votre cousine en pénurie d’imagination pour comprendre vos résultats, vous pouvez visualiser les hundreds d’hypothèses que ces modèles vous amènent, tel un caméléon se faufilant dans une forêt. Vous savez enfin quel est le facteur qui dérange le gracieux ballet de vos résultats.

Ce processus d’analyse n’est pas qu’un simple jeu de société, c’est une danse audacieuse entre la chance et la raison. Et pour ceux d’entre vous qui ressentent encore une pointe d’incertitude, n’hésitez pas à consulter cet article qui pourra vous mettre sur le bon quatuor. Et ainsi, vous apprendrez à piloter ces vaisseaux de données avec une dextérité qui ferait pâlir les managers de l’industrie.

Les nouvelles fonctionnalités de la version GA

Ah, la version générale de l’analyse de contribution ! Un cadeau tombé du ciel dans le monde impitoyable de BigQuery ML, un peu comme un astéroïde – à la fois impressionnant et potentiellement destructeur. Mais ici, pas de panique. Nous avons maintenant des fonctionnalités flambant neuves qui transforment notre expérience, telle une mayonnaise qui réussit du premier coup plutôt qu’un plat raté de resto étoilé. Voici ce que vous devez savoir pour naviguer dans ce tourbillon de données avec la grâce d’un flamant rose sur une patinoire.

• Réglage automatique du support : Cette fonctionnalité est comme un GPS pour vos données. Elle ajuste intelligemment ses recommandations, s’assurant que vous ne passiez pas à côté d’insights cruciaux en vous perdant dans les méandres de vos informations. Imaginez un majordome virtuel, qui anticipe vos envies de chiffres avant même que vous ne piaffiez d’impatience. Il suffit d’un petit code comme celui-ci :

SELECT *
FROM ML.EXPLAIN(CREATE MODEL `my_dataset.my_model`
OPTIONS(model_type='linear_reg')) 

• Élagage des insights redondants : Ah, cette merveille ! Si l’on devait comparer cela à un dîner, ce serait le serveur qui retire le plat en trop de votre table, vous évitant ainsi d’être alourdi par des données inutiles. En effet, rien de plus frustrant que de fouiller pour déterrer l’information pertinente, comme un archéologue à la recherche d’os de dodo. Grâce à l’élagage, vous pouvez régler votre modèle de manière à ne conserver que l’essentiel. Utilisez enfin votre temps à explorer la sagesse des chiffres qui comptent vraiment.

SELECT *
FROM ML
  WHERE NOT condition_redundante

• Métrique summable par catégorie : Et voilà, nous en venons à la cerise sur le gâteau, cette option qui vous permet de résumer vos métriques comme un sommelier résumant un vin : les arômes, les tannins et tout le tintouin. C’est la fonction qui vous mettra sur le chemin de l’illumination intellectuelle à chaque fois que vous browsez dans vos données. Vous pourrez ainsi agréger vos performances et découvrir des insights tout aussi savoureux qu’un plateau de fromages en fin de repas. Parfait pour une analyse pertinente et évocatrice !

SELECT category, SUM(metric_value)
FROM your_table
GROUP BY category

Voilà, chers analystes, vous avez maintenant le nécessaire pour dominer cette joute de données avec la dextérité d’un jongleur, maniant insights et métriques avec aisance. N’oubliez pas, la route de l’analyse est parsemée d’embûches, mais avec ces nouvelles options, vous êtes mieux armés pour percer le mystère de vos data. Pour en savoir plus sur les capacités récemment ajoutées à BigQuery, n’hésitez pas à consulter cette fabuleuse source. Bonne chance, et que la force des données soit avec vous !

Mettre en pratique l’analyse de contribution

Ah, l’analyse de contribution dans le royaume magique du BigQuery ML ! Oui, mesdames et messieurs, c’est comme essayer de déchiffrer l’hébreu écrit sur des plaques de soucoupe volante. Mais rassurez-vous, on va ici parler de vente au détail et non pas de télépathie intergalactique. Avant de plonger dans le vif du sujet, commençons par préparer le terrain avec nos tables de données nécessaires, comme un cuisinier impeccable avant un banquet.

Première étape : il vous faut réunir vos données de ventes. Imaginez des tables remplies à ras bord, comme un frigo après une super promo ! Créez donc une table de ventes avec les colonnes suivantes : date, produit, quantité, prix, et surtout vente_totale. Pour nos amis développeurs, voici la commande SQL pour créer cette table :

CREATE TABLE `votre_projet.votre_dataset.ventes`
(
    date DATE,
    produit STRING,
    quantite INT64,
    prix FLOAT64,
    vente_totale FLOAT64 AS (quantite * prix)
);

Bingo ! Vous avez maintenant une table prête à faire le tango avec vos données. Prochaine étape : le modèle d’analyse de contribution. Une petite incursion dans le monde fascinant des modèles prédictifs. Jetez un œil à ce code pour créer votre modèle :

CREATE OR REPLACE MODEL `votre_projet.votre_dataset.modele_vente`
OPTIONS(model_type="linear_reg") AS
SELECT 
    date,
    produit,
    quantite,
    somme(vente_totale) AS total_ventes
FROM 
    `votre_projet.votre_dataset.ventes`
GROUP BY
    date, 
    produit;

Vous voilà parés à analyser les ventes chutées. Comme un détective à la recherche d’indices laissés derrière les rayons. Utilisez la fonction ML.CONTRIBUTION_ANALYZE pour comprendre les influences de chaque variable. Mettez les mains dans le cambouis, comme un mécanicien face à une voiture capricieuse :

SELECT
    produit,
    ML.CONTRIBUTION_ANALYZE(MODEL `votre_projet.votre_dataset.modele_vente`, date) AS contribution
FROM
    `votre_projet.votre_dataset.ventes`;

Et voilà ! Vous avez décortiqué vos données et, avec un peu de chance, déterré des pépites d’insights. On n’achète pas un tapis sans passer par le moment de l’essai, n’est-ce pas ? Alors, prêt à déchiffrer les mystères de vos ventes ? Si vous avez besoin d’un coup de pouce, n’hésitez pas à suivre ce lien qui pourrait bien vous éclairer encore davantage.

Conclusion

En explorant l’analyse de contribution dans BigQuery ML, vous affinez votre rapport avec les données. Plus besoin de sortir votre boule de cristal pour tenter de prédire les tendances ou de faire des paris futiles sur des données volatiles. Avec ces outils, optimisez votre démarche analytique et prenez des décisions éclairées basées sur des insights robustes et rapides.

FAQ

Quel est l’objectif principal de l’analyse de contribution ?

L’analyse de contribution vise à identifier les facteurs clés qui influencent vos métriques, vous permettant ainsi de comprendre d’où proviennent les changements.

Comment fonctionne BigQuery ML avec l’analyse de contribution ?

BigQuery ML utilise des modèles statistiques pour traiter des données multidimensionnelles, fournissant des insights automatisés basés sur vos métriques d’intérêt.

Quelles sont les nouvelles fonctionnalités de la version générale ?

La version GA a introduit des fonctionnalités telles que le réglage automatique du support, et l’élagage des insights redondants, facilitant l’identification et la lisibilité des insights pertinents.

Est-ce que l’analyse de contribution peut aider à des décisions commerciales ?

Absolument. En fournissant des insights clairs et concentrés, elle permet de prendre des décisions basées sur des données plutôt que sur des intuitions hasardeuses.

Quels crédits sont offerts pour essayer Google Cloud ?

Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits gratuits pour expérimenter les outils de Google Cloud, dont BigQuery et son analyse de contribution.