はじめに こんにちは、D2Cエンジニアの羽原です。 社内の一部プロジェクトにおいて、Google CloudのBigQueryを使用してデータの利活用が行われています。 利活用を行う中で、異なるGoogle CloudのプロジェクトにおいてBigQuery上のデータを共有するシステム要件が出たため、調査を行った結果BigQueryのサービスの一部であるAnalytics Hubが最も最適であるとともに、社内のデータ利活用において非常に有用なサービスと感じたため紹介させて頂きます。 Analytics Hubとは Analytics Hubとは主に、 組織間のデータアセットを安全に交換できる データストレージを一元管理することでコスト面で削減が図れる Publicに公開されたデータセットを登録することで。自身がもつBigQuery上のデータとかけ合わせることができる などの特徴を持っています
G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータパイプライン Dataform の利点 Dataform を使った感情分析のパイプライン定義例 感情分析の結果解釈 ML.GENERATE_TEXT（Gemini 1.5 Pro） 関数を使用した高度な分析 ユースケースに応じた独自の評価観点によるクチコミの定量化
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