GCP의 Web Analytics 샘플 데이터셋은 BigQuery에서 제공되는 Google Analytics 360 샘플 데이터로, 다음 테이블에 존재합니다:

bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*

이 데이터는 Google Analytics의 방문 세션(ga_sessions)을 기준으로 구성되어 있으며, **중첩된 구조 (RECORD)**와 **반복 필드 (REPEATED)**를 포함합니다.

🧩 샘플 스키마 요약 (상위 수준)

✅ 기본 필드

✅ RECORD 필드 (중첩 구조)

trafficSource (RECORD)

device (RECORD)

geoNetwork (RECORD)

totals (RECORD)

✅ hits 필드 (REPEATED RECORD)

1개의 세션 내 여러 행동(페이지뷰, 이벤트 등)이 기록됩니다.

RMSE(Root Mean Square Error)가 낮다는 것은 다음과 같은 의미를 갖습니다:

✅ 1. 예측 정확도가 높다

• RMSE는 예측값과 실제값 사이의 평균적인 오차 크기를 나타냅니다.
• 따라서 RMSE가 낮다는 것은:
  • 모델의 예측값이 실제값과 더 가깝다는 뜻이고,
  • 모델이 정확한 예측을 하고 있다는 것을 의미합니다.

✅ 2. 큰 오차가 적다

• RMSE는 오차를 제곱해서 평균을 내기 때문에, 큰 오차일수록 더 큰 패널티를 받습니다.
• 따라서 RMSE가 낮다는 것은:
  • 단순히 평균 오차가 작은 것뿐 아니라,
  • **큰 오차(이상치)**가 별로 없다는 의미도 됩니다.

✅ 3. 모델이 과적합(Overfitting)되지 않았을 수 있다

• 훈련 데이터에서 RMSE가 낮고, 검증 데이터에서도 낮다면 → 모델이 잘 일반화되었다는 신호입니다.

❗주의할 점

• RMSE는 단위에 민감하므로, 다른 모델들과 비교할 때는 반드시 같은 단위/데이터 기준에서 비교해야 합니다.
• RMSE만 보고 성능을 판단하는 것은 위험할 수 있으니, MAE, R², 잔차분석 등과 함께 보는 것이 좋습니다.

예시로,

WHERE RAND() < 0.001은 SQL에서 **표본 추출 (sampling)**을 할 때 자주 사용하는 패턴입니다. 이 조건의 의미는 다음과 같습니다:

✅ 의미

WHERE RAND() < 0.001

• RAND()는 0과 1 사이의 난수를 반환합니다.
• RAND() < 0.001은 약 0.1% 확률로 TRUE가 됩니다.
• 따라서 이 조건을 만족하는 약 0.1%의 행(row) 만 필터링되어 결과에 포함됩니다.

✅ 용도

1. 테스트용 샘플 데이터 추출
   • 대용량 테이블에서 분석하거나 디버깅할 때 전체 데이터를 쓰지 않고 일부만 뽑기 위함
2. 랜덤 서브셋 생성
   • 데이터 균형 확인, 속도 향상 등

✅ 예제

SELECT *
FROM big_table
WHERE RAND() < 0.001;

→ big_table에서 무작위로 약 0.1% 행을 추출합니다.

BigQuery에서 create model을 실행 후

This query will process 41.76 MB (ML) when run. Depending on the model type and training data size, the training job can take minutes or even hours.

이런 메시지가 하단에 출력되고는, 이 녀석이 진행중인지 도통 알수가 없는 상태가 되어, 혹시나 하고 진헹상태를 찾아볼수 있는가 싶었지만.

SELECT
  job_id,
  state,
  creation_time,
  start_time,
  end_time,
  error_result
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER
WHERE
  job_type = 'QUERY'
  AND statement_type = 'CREATE_MODEL'
ORDER BY
  creation_time DESC
LIMIT 10;

역시나 결과가 안 나온다.

좋은 질문입니다!
ML.FEATURE_CROSS()와 CONCAT()는 비슷한 결과를 내지만, 목적과 내부 처리 방식에서 차이가 있습니다.

✅ 공통점

둘 다 **여러 문자열 피처를 결합(cross)**해서 새로운 하나의 피처를 만듭니다.

예:

CONCAT('US', '_', 'mobile') → 'US_mobile'  
ML.FEATURE_CROSS(['US', 'mobile']) → 'US_mobile'

❗ 차이점 요약

🧠 실전 팁

• 모델에 교차 피처임을 명확히 알리고 싶을 때 → ML.FEATURE_CROSS() 사용
• 그냥 텍스트 가공이나 임시 출력용 → CONCAT() 사용

✅ 예제 비교

-- 교차 피처로 학습 시
ML.FEATURE_CROSS([country, device_category]) AS crossed_feature

-- 단순 문자열 가공 (모델은 수치형으로 오해할 수도 있음)
CONCAT(country, '_', device_category) AS crossed_feature

둘 다 같은 문자열 'US_mobile'을 만들지만, 모델이 인식하는 방식은 다릅니다.

좋은 질문입니다.
“Data Dredging”(데이터 채굴, 또는 p-hacking)은 통계와 데이터 과학에서 아주 위험한 오류이자 비윤리적인 실수 중 하나입니다.

📌 Data Dredging이란?

Data Dredging이란,
의미 있는 결과를 찾기 위해 데이터를 반복적으로 분석해서 우연히 나온 통계적 유의성을 발견하는 행위입니다.

즉,

• 원래 가설도 없이
• 데이터 안에서 아무 의미나 찾아보려다
• 우연히 나오는 “그럴듯한” 결과에 의미를 부여하는 것.

🎯 왜 문제가 될까?

🧪 예시

예를 들어:

좋습니다!
Principal Component Analysis (PCA) — 바로 정확하고 깔끔하게 정리해드리겠습니다.

🎯 PCA란?

**PCA (주성분 분석)**는 고차원 데이터를 저차원으로 압축하면서,
데이터의 가장 중요한 특징(분산)을 최대한 보존하는 차원 축소(dimensionality reduction) 기법입니다.

즉,

• 데이터를 요약하면서
• 정보 손실을 최소화하고
• 새로운 축(Principal Components) 을 찾는 방법입니다.

🚀 PCA를 쓰는 이유

📚 쉽게 예시

예를 들어:

좋은 질문입니다!
GCP (특히 Vertex AI Feature Store나 BigQuery ML에서) “bucket type feature“은 매우 자주 나오는 개념인데, 쉽게 정리해드릴게요.

🎯 “Bucketized Feature"란?

**연속적인 숫자형 feature(numeric feature)**를 구간(buckets)으로 나눠서, 범주형(categorical) feature처럼 처리하는 방식입니다.

Bucket type은 GCP에서는 주로

• Feature Store feature schema 정의 시,
• BigQuery ML 모델 훈련 시 (TRANSFORMATIONS)
  사용됩니다.

🚀 왜 bucket 처리를 할까?

📚 쉽게 예시

• 예를 들어, 나이(age) 를 10살 단위 버킷으로 나누는 식입니다.

✨ GCP 용어로 구체적으로 말하면

• Feature Store나 BQML에서는 feature type을 정의할 때
  "bucketized" 옵션을 줄 수 있습니다.

예시:

좋은 질문입니다!
모델 학습(Machine Learning Training) 과정에서 자주 듣는 “Overfitting (오버피팅)“에 대해 명확히 설명드릴게요.

🎯 Overfitting(오버핏)이란?

모델이 학습 데이터(training data)에 너무 과하게 맞춰져서, 새로운 데이터(test/unseen data)에는 잘 일반화되지 못하는 현상입니다.

즉,

• 학습 데이터에서는 정확도가 매우 높지만,
• 실제로 새로운 데이터에 적용하면 성능이 급격히 나빠지는 문제입니다.

🚀 쉽게 예를 들면

• 학생이 기출문제만 외워서 시험을 치면 기출에는 만점이지만,
  처음 보는 문제는 전혀 못 푸는 것과 비슷합니다.

(공부를 “문제의 패턴"을 이해한 게 아니라 “문제 자체"만 외운 거죠.)

좋은 질문입니다!  
**GCP**(Google Cloud Platform)에서 **SQL 테이블**을 직접 쓰지 않고, 굳이 **Vertex AI Feature Store**에 **Entity**를 선언해서 사용하는 이유를 설명드릴게요.

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# 🎯 핵심 요약

> **Feature Store는 모델 학습(training)과 예측(serving) 시 같은 Feature를 일관되게 쓰기 위해 만든 시스템**입니다.  
> 그냥 SQL 테이블을 쓰면 여러 문제(데이터 불일치, 실시간 대응 실패 등)가 생기기 때문입니다.

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# 🚀 구체적인 이유 정리

| 항목 | 설명 |
|:---|:---|
| **Train/Serving Skew 방지** | <br>**모델 학습할 때** 쓴 Feature 값과, **실제 서비스할 때** 쓸 Feature 값이 달라지면 성능이 나빠집니다.<br>→ Feature Store는 동일 Feature를 관리해서 이걸 막아줍니다. |
| **Feature 재사용** | <br>다른 모델에서도 같은 Feature를 쉽게 재사용할 수 있습니다.<br>→ 중복 계산/중복 저장 방지 |
| **Feature 버전 관리 (Feature Versioning)** | <br>Feature가 바뀌어도 버전을 관리해서<br>과거 모델 재학습(retrain)이나 롤백이 가능합니다. |
| **온라인(Serving) Feature 제공** | <br>API처럼 빠르게 실시간 Feature 조회가 가능.<br>→ SQL은 보통 batch 처리가라 느림 |
| **Metadata 관리** | <br>Feature 이름, 타입, 생성 방식, 품질, 설명 등 메타데이터를 체계적으로 관리할 수 있습니다. |
| **Consistency and Monitoring** | <br>Feature 값 품질 모니터링(드리프트 체크, null 값 검사 등) 가능 |
| **Scaling** | <br>대규모 데이터에 대해서도 안정적인 성능 제공 (특히 실시간 inference에서 중요) |

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# ✨ 쉽게 말하면

| 그냥 SQL 테이블 쓰면 | Feature Store 쓰면 |
|:---|:---|
| 학습 때 따로 뽑고, 서비스 때 따로 뽑아야 함 → 일관성 깨짐 | 하나로 관리 → 학습/서비스 일관성 보장 |
| Feature마다 매번 새로 쿼리 작성 | 재사용 가능 (한번 등록하면 끝) |
| 실시간 조회 어렵고 느림 | 빠른 실시간 조회 API 제공 |
| 데이터 품질 체크 힘듦 | Feature 품질 자동 모니터링 |

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# 📦 예를 들어서

**상황:**  
- `user_id`, `recent_purchases`, `avg_session_time` 이런 feature를 SQL에서 직접 뽑아서 모델 학습했다고 칩시다.
- 나중에 실서비스(Serving)에서는 다른 사람이 비슷한 쿼리를 새로 짜서 가져옴 → 값이 달라질 위험 있음 (Train/Serving Skew 발생!)
- Feature Store에 `Entity: user_id`를 등록하고, Feature `recent_purchases`, `avg_session_time`를 등록하면, 학습과 Serving이 같은 데이터를 확실하게 사용합니다.

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# 🚀 한 문장 요약

> **Feature Store를 쓰는 이유는 "학습과 서비스 간 데이터 불일치를 막고, Feature를 일관성 있게, 재사용 가능하게, 빠르게 관리하기 위해서"입니다.**

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## 📚 추가로 궁금할 수 있는 것
- Vertex AI Feature Store 구조 (EntityType, Feature, FeatureStore)
- Feature Store Online/Offline Serving 예시
- Vertex AI Feature Store vs BigQuery ML 직접 연결 비교

필요하면 바로 이어서 예제/그림도 만들어드릴게요! 🔥  

**혹시 "Vertex AI Feature Store를 SQL 테이블로 등록하는 흐름"이나 "Python으로 Feature Store에 등록하는 예시 코드"도 보고 싶나요?** 🚀  
(2분 안에 준비해드릴 수 있어요!)