#GoogleBigQuery

[govindhtech]

Google BigQuery ML Contribution Analysis for Metric Insights

Google BigQuery ML Contribution Analysis

BigQuery ML contribution analysis generates insights automatically and is now available.

BigQuery ML contribution analysis is now GA, per Google Cloud. The preview version of this function, released in September 2024, helps users understand metrics changes by finding major change sources from large-scale multidimensional data. BigQuery ML software engineers Jenny Ortiz and Katelin Amann announced it.

Manual examination and trial-and-error querying and visualisation have been needed to extract insights from massive volumes of multidimensional data, such as sales data across products, stores, locations, and consumers in conjunction with other events. This method is difficult and yields many combinations to study. Google BigQuery ML contribution analysis automates this process, allowing customers to quickly discover problem areas.

The GA release includes several new features to help identify the most important insights faster:

Using top-k insights, Apriori support tunes automatically: By giving the model the amount of insights they want, users may now let the model set the min_apriori_support threshold automatically instead of manually. Apriori support gives the model the most significant insights based on data segment size. Both methods reduce query latency compared to returning all possible insights, which could be millions.

The new pruning_method option removes extraneous insights, improving insight readability. Redundancy may occur when many insights, especially in connected data, have the same output metrics. If all of the store's sales took place in that city, then sales data for segments described by [city='Iowa City', store_name='General Store / Iowa City'] and [store_name='General Store / Iowa City'] may have the same metrics. Prune returns just distinct insights from the most descriptive portion.

The preview initially supported summable (aggregating a single measure) and summable ratio (aggregating a ratio of two measurements). The summable by category metric was added. The summable by category measure in the GA release allows users to analyse metric totals normalised by categorical variables like sales per customer or site visitors per day. This new statistic helps correct outliers when comparing groups with different quantities of rows, such as revenue per month across years with different data availability.

Contribution analysis in action

An example shows how to utilise the feature to understand a 2020–2021 reduction in apparel product sales per user on a public e-commerce dataset. To query the model for insights, users must create an input table, define a model with MODEL_TYPE=’CONTRIBUTION_ANALYSIS’, specify dimension and test columns, and use the new CONTRIBUTION_METRIC=’SUM(sales)/COUNT(DISTINCT user_id)’ with TOP_K_INSIGHTS_BY_APRIORI_SUPPORT = 15 and PRUNING_METHOD=’PRUNE_REDUNDANT_INSIGHTS’. The output, automatically sorted by contribution, shows the reduction in US revenues per user due to referral traffic. This knowledge supposedly aids corporate strategy.

[danielweasly]

Top 15 Database for Web Apps to Use in 2025

In 2025, the world of databases continues to evolve rapidly, offering a variety of powerful options to cater to different business needs. Among the top contenders are cloud-native databases like Amazon Aurora and Google BigQuery, which offer high scalability and low-latency performance. These cloud-based solutions are becoming the go-to for businesses that need to manage large-scale web applications and data warehousing. On the other hand, traditional relational databases like MySQL and PostgreSQL still hold strong, offering robust support for transactional systems and a wealth of developer tools. Additionally, NoSQL databases like MongoDB and Cassandra are increasingly popular for handling unstructured data, providing flexibility and speed in applications where scalability and fault tolerance are critical.

As companies continue to prioritize speed, reliability, and seamless integration, the database landscape of 2025 is filled with various solutions that cater to different use cases. Whether you are building a web app, a mobile application, or a data-intensive platform, choosing the right database is critical for ensuring optimal performance and scalability. The right choice ultimately depends on factors such as data structure, speed, and whether you require flexibility for handling big data. To explore more options for databases in 2025.

click here to know more: https://www.intelegain.com/top-15-database-for-web-apps-to-use-in-2025/

[jadgest]

tecnologías, proyectos y beneficios potenciales empresas Ibex35

Propuesta de Valor: Propuesta que busca integrar de manera más profunda los conceptos y ofrecer una visión más práctica y estratégica de cómo las empresas del IBEX 35 podrían estar aprovechando estas tecnologías: Matriz de Relación: Tecnologías, Proyectos y Beneficios Potenciales TecnologíaProyectoBeneficios PotencialesEmpresas IBEX 35 Ejemplos (Hipotéticos)Business Intelligence (Power BI,…

[excelworld]

[countants1-blog]

Among the most efficient modes of digital advertising, Facebook Ads are also a rich data repository for business to understand customer behaviour and other trends. The use of data analytics in BigQuery presents a number of operational business benefits as highlighted in this article.

[salesforcetrainingstuff-blog]

We have an urgent requirement for “Google Big Query” in Sydney.

Australian PR/Citizen is Must 

Permanent/ Contract 

Start Date: Immediate  

Job Description:   

1. Working experience with Google Big Query of at least 2 year’s 

2. Strong in Data warehousing concepts 

3. Deep understanding of complex data loading processes for Data Warehouses and Data Marts with multidimensional data modelling concepts 

4. Query tools: TOAD, Aginity, DB Visualizer  

For more details please email your profile to: nickorthan@bmptechone.com

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[dailyfreeudemycourses]

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[makemeacyborg]

Team “Fresh data” celebrating with fresh fish. We delivered the first SEO keyword analysis last week with live data. No more static, outdated SEO reports. Just click “Refresh”. #powerbi #googlebigquery #r https://t.co/YfF9DOSnNM – http://twitter.com/HofmanLaursen/status/1225119801124835329 – @HofmanLaursen

[kamsali1991-blog]

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[oom-killer]

2017/02/27-28,2017/03/01-05

*監視・解析ツールから読み解く！トラブル対応＆負荷対策 [#e8239388] https://speakerdeck.com/cygames/jian-shi-jie-xi-turukaradu-mijie-ku-toraburudui-ying-fu-he-dui-ce >P.14  Cygamesで一般的に使っているサーバー系ツール >・munin >・Kibana(ログ収集、表示) >・NewRelic(API毎の処理時間の総数やスループ���ト、関数内詳細等調べられる) >・Mackerel >・XHProf(PHPをAPI毎に詳細に分析する事が出来る。各関数ごとの解析も可能) > >P.26  muninよく見る項目 >  WEB >    Apache accesses >    Load average >    CPU usage >    Memory usage > >  DB >    Load average >    MySQL Connections >    MySQL queries >    MySQL throughput >     >  Memcache >    Evictions >    Hit and misses >    Cached items

*グランブルールーファンタジーを支えるインフラの技術 [#n42eeaa9] https://speakerdeck.com/cygames/kuranhuruhuantasiwozhi-eruinhurafalseji-shu >[大規模ソーシャルゲーム] >- 登録ユーザ数：1400万人 >- 月刊PV数　　：300億 >- クエリ数　　：100万qps >- 秒間アクセス数：8万/秒 >- トラフィック：12Gbps(CDN除く) >- ログ容量　　：5TB/日 > >[構成とスタック] >- CDN(Akamai),L/B(L4) >- Nginx(静),Apache+mod_php(動),MySQL,twemproxy,MHA,Memcached,Redis >- DBのShardingはMHAクラスタ単位 >- Node.jsでWebSocket(双方向リアルタイム通信) >- Lua(高速スクリプト言語,並列分散処理得意) > >[オンプレ環境の要点] >- ネットワーク通信量 >- 安定したトラフィック >  -- 低レイテンシ >  -- バーストトラフィック、スパイクがない >- ハイパフォーマンス >  -- I/Oアクセラレータ(NVMe規格SSD,Fusion-IO) >  -- ネットワークIRQのマルチコアスケーリング > >[ログ活用] >- GoogleBigQuery >- Mackerel >- Kibana >- AmazonAurora >- DWH分析(Redshift,Netezza) > >[大規模環境の運用] >- 複数サーバのリスト作成 >  -- 複数サーバに並列にコマンド実行 >  -- Jenkins等のツールからコマンド実行 >- 故障機器の排除 >  -- デプロイ対象から排除、アプリ運用エンジニアと迅速な対応 >- 分様に必要な情報の管理 >  -- 解析ツールのインストール情報 >  -- ロードバランサへの組込状況 >- Elasticsearch にサーバ情報を登録 >  -- サーバ情報(構築/デプロイ状況ステータス) > >[その他] >- Rundeck(並列コマンド実行) >- Mackerel(監視ツール)

*日清食品、40年使い続けたメインフレームを撤廃 http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/022700859/?rt=nocnt >削減に当たって、メインフレームで動作していたシステムのうち、 >受発注管理や在庫管理、財務会計などの主要システムは欧州SAPのERP >（統合基幹業務）パッケージへと移行した。

>業務上必要性の低いシステムを廃止する方針も徹底。

>こうして2017年1月までにメインフレームの約60件のシステムは全廃し、 >メインフレームを撤去した。それ以外のシステムも54件にまで減らした。 >約50人が所属する情報企画部はこれまで慢性的な残業に追われていたが、 >極端な長時間残業者はゼロになり、総残業時間も前年比2～3割減で推移 >しているという。

*AWS S3の長時間サービス停止の原因はエンジニアの入力ミス http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1703/03/news061.html >2月28日にクラウドストレージサービス「S3」の北バージニアリージョン >（US-EAST-1）で起きた大規模なサービス停止の原因と対策を発表した。

>同日の午前9時37分、S3の課金システムのデバッグ中、S3のサブシステム >用の少数のサーバの接続を解除しようとした際、コマンドの入力を誤り、 >意図したよりも多数のサーバを解除してしまった。その中の2つのサーバ >が、同リージョン内のすべてのS3オブジェクトのメタデータと位置情報を >管理するインデックスサブシステムと、運営にとって重要な配置用サブ >システムだったため問題が大きくなった。

>今回の事故を受け、サーバ接続解除だけでなく、システム変更に関わる >すべての入力でミスを防ぐようツールを変更した。また、S3の主要サブ >システムのリカバリ時間を短縮するための改善も行った。 > >　また、AWSのService Health Dashboard（SHD）もこの問題の影響で >正しく表示できなかった（その間公式Twitterアカウントで進捗をツイ >ートしていた）ため、SHDのコンソールを複数のAWSリージョンで稼働 >するよう変更した。

*「Raspberry Pi Zero W」、Wi-FiとBluetoothサポートで10ドル http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1703/01/news079.html >ネットワークに対応した他のスペックは、2015年11月に5ドルで発売し >たZeroと同じ。

*サーバのセキュリティは大丈夫？Walti.ioで始める、さくらのVPS脆弱性診断。診断後の具体的な対策もご紹介！ http://knowledge.sakura.ad.jp/knowledge/7725/ >セキュリティ診断サービス Walti.io は、「日本のサーバのセキュリティ >水準を上げていこう！」とサーバサイドのセキュリティスキャンを身近に >するための活動の一環として、株式会社ウォルティが開発したサービスです。

>１回５円～という安さで、あなたのWebのセキュリティチェックを >サポートします

*IDCFクラウドでセカンダリIPを取得する方法 http://blog.idcf.jp/entry/secondaryip >パターン1 (手順1)　セカンダリIP経由でインターネットと通信する場合 >パターン2 (手順2)　セカンダリIP経由でインターネットと通信しない場合

>パターンによって手順が異なる理由は、IDCFクラウドのネットワーク仕様 >です。

*シャーディングされたシステムをAuroraに集約してリソースの消費を削減 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/reduce-resource-consumption-by-consolidating-your-sharded-system-into-aurora/ >Amazon Auroraの登場によりスケールアップという選択肢が戻ってきたの >です。Amazon Auroraは非常にスケールし、MySQL互換のマネージドデータ >ベースサービスです。Auroraは2 vCPU/4 GiBメモリというスペックのイン >スタンスから、32 vCPU/244 GiBメモリ搭載のインスタンスまでを提供して >います。Amazon Auroraは需要に応じてストレージが10 GBから64 TBまで >自動的に増加します。また、将来のリードキャパシティの増加に備えて >15インスタンスまで低遅延のリードレプリカを3つのアベイラビリティー >ゾーンに配置することが可能です。この構成の優れている点は、ストレ >ージがリードレプリカ間でシャーディングされている点です。

[excelworld]

[countants1-blog]

The increasing value of big data analytics for business presents a lot of use cases for BigQuery technology.

[dailyfreeudemycourses]

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