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Visão geral de previsão
Previsão é uma técnica em que você analisa dados históricos para fazer uma previsão
informada sobre tendências futuras. Por exemplo, você pode analisar
dados históricos de vendas de diversas lojas para prever vendas
futuras nesses locais. No BigQuery ML, você realiza a previsão em
dados de série temporal.
Um modelo de série temporal não é um modelo único, mas sim um pipeline
de modelagem de série temporal que inclui vários modelos e algoritmos. Para mais
informações, consulte
Pipeline de modelagem de série temporal.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-01-07 UTC."],[[["Forecasting involves analyzing historical data to predict future trends, such as using past sales data to forecast future sales at store locations."],["In BigQuery ML, forecasting is performed on time series data, which are data points collected over time."],["The `ML.FORECAST` function, along with the `ARIMA_PLUS` and `ARIMA_PLUS_XREG` models, are used to forecast future values for single or multiple variables, respectively."],["Time series modeling in BigQuery ML is a pipeline consisting of multiple models and algorithms."],["While deep ML knowledge is not mandatory, having a foundational understanding can help optimize your data and model to improve results."]]],[]]