BigQuery StudioとDuet AIを使ってLLMモデルを設計する方法

目次

1. プロジェクトの概要
2. BigQuery Studioの有効化
3. Pythonノートブックの作成と接続
4. ベーステーブルの作成とインポート
5. k-meansクラスタリングモデルの作成
6. クラスタリング結果の確認
7. データの可視化
8. LLMを使用したクラスタの要約
9. クラスタごとのマーケティングキャンペーンの作成
10. まとめ

1. プロジェクトの概要

このプロジェクトでは、eコマース会社のデータサイエンティストとして、マーケティングチームが次のキャンペーンに向けてターゲットオーディエンスを開発するのに役立つために、顧客を注文の行動といくつかの記述統計に基づいて5つのグループに分割する必要があります。

2. BigQuery Studioの有効化

まず、Google Cloud ConsoleのBigQueryページにアクセスし、BigQuery Studioの新しいコード管理機能を有効化します。

3. Pythonノートブックの作成と接続

BigQuery Studioで新しいPythonノートブックを作成し、ランタイムに接続します。必要なライブラリをインポートし、BigQueryとVertex AIの接続を初期化します。

4. ベーステーブルの作成とインポート

BigQueryデータフレームとしてベーステーブルを作成し、必要なデータをインポートします。Duet AIの魔法を使って、ノートブックセルから直接BigQuery SQLを実行することができます。

5. k-meansクラスタリングモデルの作成

顧客データをk-meansクラスタリングモデルを使用してクラスタに分割し、データの可視化を行います。Generate with AI機能を使用して、テストデータとトレーニングデータに分割されたk-meansクラスタリングモデルを作成し、モデルをBigQueryに保存します。

6. クラスタリング結果の確認

作成したクラスタリングモデルで生成されたクラスタを元のデータに結合するための新しいBigQueryデータフレームを定義します。Generate with AI機能を使用してクラスタごとの要約統計を表示します。

7. データの可視化

予測データフレームを使用して散布図を作成し、顧客の日数に対する平均支出とクラスタによって色分けされたデータの関係を可視化します。

8. LLMを使用したクラスタの要約

クラスタごとに要約統計を表示し、各クラスタの特徴を把握します。クラスタごとにパーソナリティ、タイトル、次のマーケティングアクションを生成するために、LLMに問い合わせます。

9. クラスタごとのマーケティングキャンペーンの作成

LLMを使用して各クラスタに応じたマーケティングキャンペーンを作成します。パーソナル化されたメールや特別なオファーなど、各クラスタに対する次のステップを提案します。

10. まとめ

このプロジェクトでは、BigQuery StudioとDuet AIの機能を組み合わせて、顧客データのクラスタリングとマーケティングキャンペーンの最適化を行いました。時間がかからずにカスタマイズされた情報を収集することができました。

📌 ハイライト:

• BigQuery Studioの有効化手順
• Pythonノートブックでのデータフレームの作成と操作方法
• k-meansクラスタリングモデルの作成と可視化
• LLMを使用したクラスタの要約とマーケティングキャンペーンの作成方法

FAQ:

Q: BigQuery Studioを有効化するためにはどうすればいいですか？ A: Google Cloud ConsoleのBigQueryページで、新しいコード管理機能を有効化するポップアップが表示されます。必要なAPIとアクセス権限を設定して、BigQuery Studioを有効にします。

Q: k-meansクラスタリングモデルを作成するために必要な手順はありますか？ A: ベーステーブルの作成とデータのインポート後、Generate with AI機能を使用してk-meansクラスタリングモデルを作成します。

Q: クラスタごとの要約統計を表示する方法はありますか？ A: 生成されたクラスタリングモデルを使用して、クラスタごとの要約統計を新しいBigQueryデータフレームとして表示することができます。