18、数据激活与分析：从API到R语言的实践指南

数据激活与分析：从API到R语言的实践指南

1. 语音激活数据与时间序列洞察API

通过让用户通过语音发出请求来激活数据，类似于使用谷歌助手或Siri。最近发布的时间序列洞察API旨在解决在时间序列数据中查找异常的常见用例，例如GA4会话或页面视图计数。将时间序列数据发送到该API将返回历史趋势之外的任何异常事件，这有助于发现跟踪错误或异常用户活动。

1.1 操作步骤

1. 准备时间序列数据，如GA4会话或页面视图计数。
2. 将数据发送到时间序列洞察API。
3. 接收API返回的异常事件结果。

2. 将机器学习API投入生产

使用机器学习时，API是将其添加到数据流应用程序的最快方式，所需资源和技能最少。你需要确保导入的数据格式符合API文档的要求，并找一个地方存储结果，大多数情况下，BigQuery就足够了。

2.1 示例：非结构化文本转换为结构化数据

将非结构化文本转换为结构化数据，例如将自由文本字段转换为可放入数据库的格式，并识别句子中的重要实体、单词、情感和分类。谷歌提供了自然语言API来根据上传的文本返回结果。可以通过R包googleLanguageR使用该API，它也可在Python、Go、Node.js和Java等其他SDK中使用。

2.2 建议的工作流程

创建一个基于事件的系统，对添加到GCS存储桶中的新文件做出反应，这些文件包含你要分析的文本。GCS文件可以通过接收评论、电子邮件或其他要处理内容的主机系统添加。云函数将结果写入BigQuery表，供后续管道使用。 </