[BQML] GeminiのGrounding (Google検索) で欠損値を補完する

この記事では、BigQuery ML (BQML) と Gemini、そして Grounding with Google Search を組み合わせて、データ分析における一般的な問題であるデータの欠損に対処する方法について説明しています。従来、欠損データを補完するには、外部スクリプトやAPI、または手動でのWeb検索が必要でした。この記事では、この新しいアプローチにより、SQLのみを使用してこのプロセスを完了し、データ補完ワークフローを効率化できることを強調しています。この統合により、データ準備が簡素化され、SQLに精通したユーザーにとってアクセスしやすくなります。この記事では、この統合の仕組みと、特にデータが不完全であるか、外部検証が必要なシナリオにおけるデータ分析と活用に対する利点を詳しく説明することが期待されます。

• •BQML、Gemini、および Grounding with Google Search を組み合わせて、欠損データを補完できます。
• •この組み合わせにより、SQLのみを使用してデータ補完が可能です。
• •これにより、従来の方法と比較してデータ補完ワークフローが簡素化されます。