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BigQuery中的异常检测：揭示隐藏洞察并推动行动
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用Google Cloud BigQuery进行异常检测，探讨了异常检测在行业中的应用，以及使用ARIMA_PLUS模型进行时间序列异常检测的示例和可视化工具Looker Studio的应用。
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关键要点
- 异常检测在大数据和人工智能时代中具有重要价值，能够识别意外偏差并提供有用信息。
- Google Cloud BigQuery是一个强大的数据仓库，支持异常检测，具备机器学习、地理空间分析和商业智能等功能。
- BigQuery ML（BQML）简化了异常检测，支持使用ARIMA_PLUS等预构建模型进行时间序列数据分析。
- 使用BQML的ARIMA_PLUS模型进行时间序列异常检测的步骤包括数据准备、模型训练、异常检测和可视化。
- 行业中异常检测的应用可以帮助及时发现问题或机会，例如监测网站流量的异常波动。
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