ML 駆動型分析¶

ML 駆動型分析とは¶

Snowflakeの ML 駆動型分析特徴量は、機械学習を使用してデータのパターンを検出します。各分析特徴量に対して適切な型のモデルが提供されるため、機械学習開発者でなくても活用できます。必要なのはデータのみです。

時系列分析¶

これらの特徴量は、時系列データに対して機械学習モデルを学習させ、指定されたメトリック（例: 売上高）が時間の経過とともに、またデータの他の特徴量に対して、どのように変化するかを判断します。そしてモデルは、データから検出された傾向に基づいて洞察と予測を提供します。

• 予測 は、時系列データの過去の傾向から将来のメトリック値を予測します。

• 異常検出 は、標準的な期待値とは異なるメトリック値にフラグを立てます。

• Contribution Explorer は、意外な方法でメトリックに影響するディメンションや値を見つけるのに役立ちます。

コストの考慮事項¶

ML 駆動型分析特徴量を使用する場合には、コンピューティングコストが発生します。これらのコストは、使用される特徴量と、トレーニングと予測に使用されるデータ量によって異なります。

Snowflakeのコンピューティングコストに関する一般的な情報については、 コンピューティングコストについて をご参照ください。