Google Cloud 发布了 BigQuery ML 中贡献分析的公开预览版，为企业提供了一种揭示隐藏在其数据中的洞察力和模式的方法。随着数据量的增长，企业越来越难以理解数据变化的原因。他们难以确定关键趋势和波动的根本原因，从而阻碍了他们做出明智决策的能力。贡献分析通过使用户能够分析跨定义数据集的感兴趣指标，识别导致意外变化的“贡献者”组合，来帮助解决此问题。
贡献分析的一个有趣方面是它能够处理可求和和可求和比率指标。这意味着用户可以分析收入等单个指标，以及每股收益等比率。这种灵活性允许跨行业进行广泛的用例，从遥测监控到零售销售和医疗保健。
此外，BigQuery ML 利用剪枝优化（例如 Apriori 算法）来加快分析过程。通过设置最小支持值，用户可以专注于最大的数据段，同时减少查询执行时间。这种优化有助于确保企业可以有效地从大型数据集中获得可操作的见解。
总的来说，BigQuery ML 中贡献分析的公开预览版是数据分析领域的一个有希望的进展。通过使组织能够了解数据变化背后的“原因”，贡献分析使他们能够做出更明智的决策，改进运营并取得更好的结果。随着企业继续努力应对海量数据，贡献分析等工具对于获得竞争优势将变得越来越重要。
