BigQuery 推出了增强分析表值函数（TVFs），以自动化复杂的数据分析。这些函数结合人工智能、机器学习和统计方法，直接在您的数据中实现更快的洞察发现。现已提供六种新的 TVF：AI.KEY_DRIVERS 识别指标变化的驱动因素，AI.CAUSAL_EFFECT 量化行动的影响，ML.CORRELATION 衡量指标间的关系，ML.DETECT_CHANGE_POINTS 检测数据突变点，ML.TREND 分离潜在增长与噪声，以及 ML.SEASONALITY 揭示可预测的周期。这些 TVF 可串联使用，以执行多步骤分析。示例展示了如何利用 ML.DETECT_CHANGE_POINTS、AI.KEY_DRIVERS 和 AI.CAUSAL_EFFECT 分析共享单车行程数据：该串联流程首先识别行程量的显著变化，随后定位驱动这些变化的因素，最后量化实际的业务影响。这些 TVF 还集成于对话式分析功能中，允许通过自然语言查询触发复杂的多步骤数据调查。示例说明了对话式提示如何借助这些 TVF 对出租车和酒类销售数据进行相关性与趋势分析。这些函数显著提升了高效理解并行动于数据驱动洞察的能力。