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位于数据仓库内
BigQuery ML 允许用户直接在 BigQuery 数据仓库内使用 SQL 创建和运行机器学习模型，无需将数据导出并迁移到其他机器学习框架中。这样不仅减少了数据移动的时间和成本，还避免了因数据格式转换等带来的复杂性和潜在错误，极大地提高了模型开发和训练的效率。
谷歌云采用 SQL 接口
BigQuery ML 使用标准 SQL 作为接口，对于熟悉 SQL 的数据分析师和开发人员来说，无需学习新的编程语言或复杂的机器学习框架，便可快速上手构建和训练模型，降低了机器学习的门槛，使得更多人能够参与到数据分析和模型构建中，提高了团队整体的工作效率。
谷歌云自动化数据预处理
在机器学习项目中，数据预处理往往占据大量时间。而 BigQuery ML 能够自动处理许多数据预处理任务，如自动填补缺失值、进行特征标准化、对字符串进行独热编码以及处理类别不平衡等，省去了人工进行数据清洗和转换的繁琐步骤，大大缩短了模型开发的周期。
谷歌云提供多种内置模型和算法
BigQuery ML 提供了一系列常用的机器学习模型和算法，如线性回归、逻辑回归、K-Means 聚类、矩阵分解、主成分分析 PCA、时间序列 ARIMA 等，涵盖了分类、回归、聚类、降维、预测等多种常见的机器学习任务场景。用户可以根据具体需求直接选择合适的内置模型进行训练，无需从头开始开发算法，加快了模型构建的速度。
谷歌云强大的分布式计算能力
BigQuery 本身具有强大的分布式计算架构，可处理超大规模的数据集。BigQuery ML 借助这一优势，在训练模型时能够高效地对大规模数据进行并行处理，即使是面对海量数据也能快速完成模型训练，提高了模型对大数据的处理效率。
谷歌云自动调整学习参数
BigQuery ML 还会自动调整模型的学习速率等超参数，有助于模型更快地收敛，进一步提升了训练效率，用户无需手动进行复杂的参数调优工作。
谷歌云模型训练与数据存储一体化
BigQuery ML 将模型训练和数据存储整合在同一个环境中，简化了机器学习工作流。用户在训练好模型后，可以立即在 BigQuery 中进行模型评估、预测等操作，无需额外的部署步骤，实现了端到端的机器学习建模流程，提高了整体的工作效率。
与谷歌云生态系统集成
BigQuery ML 与其他谷歌云服务无缝集成，如与 Vertex AI、Google Data Studio、Google Cloud Storage 等服务协同工作，方便用户在不同工具之间进行数据共享和模型协作，能够更高效地完成复杂的业务流程和数据分析任务。
