使って、ユーザー対話履歴データを保存およびクエリしています。内の貴重なデータを詳細な情報に変換する必要があります。これにより、低いレイテンシーのクリティカルパスから分析クエリが分離します。このデータは、顧客の過去の行動を理解し、将来の行動を予測し、下流のビジネス価値を生み出す主要な情報源となり得るのです。使用へ切り替えるということがよくあります。データを使用して、今後の行動を予測したり、個別の推奨事項を提供したりしたいと考えます。データベース内のすべてのデータをスキャンし、モデルをトレーニングするのは現実的ではありません。テーブルデータを使って、顧客の行動を予測する方法を解説します。顧客に個別の推奨事項を提供する方法も説明します。使用して、データに対してアドホッククエリを実行することもできます。最近、オンデマンドバックアップをリリースし、パフォーマンスに影響を与えずに完全なテーブルバックアップを作成しました。管理バックアップを作成し、他のサービスからアクセスできるようにする方法を紹介します。バックアップファイル形式を読み取る方法について説明します。形式に変換する方法についてもお話しします。使用して、定期的なエクスポートと変換をスケジュールする方法も説明します。ここで説明するソリューションは、以下のような利点があります。ソリューションのアーキテクチャ次の図は、ソリューションの全体的なアーキテクチャを示しています。アーキテクチャーにおけるデータ処理の手順は、次のとおりです。モデルアーティファクトとエンドポイントを更新します。使ってアドホッククエリに使用できます。このフローを制御し、顧客要件によって定義されたスケジュールに基づいてサイクルを繰り返します。データを読み込み、定期的に更新したモデルを使用してリアルタイム予測のための自動ワークフローを構築する方法について、詳しく見ていきます。サンプルスクリプトとデータのダウンロード始める前に、次の手順を実行します。ファイルにあるサンプルスクリプトをダウンロードします。ファイルを解凍します。ファイルを見つけ、自分の環境に合わせて編集します。パスに置き換える必要があります。囲まれたテキストを自身のパスに置き換える必要があります。パスにアップロードします。テーブルにインポートする必要があります。テンプレートを選択します。アクティビティでエクスポートを実行します。ビジネス要件に応じて、バックアップの適切な間隔を設定します。クラスターのデフォルト容量を備えているので、この記事のソリューションに適しているはずです。クラスタをテーブルサイズに合わせて拡張できるようにします。形式に変換してモデルを更新するプロセスが発生します。データをエクスポートおよびインポートする」を参照してください。ステップを追加します。