Google Analytics के लिए, एमसीपी सर्वर आज़माएं. इसे
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समाधान की गाइड
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
BigQuery का इस्तेमाल करके, कारोबार की समस्याओं को हल करने के लिए, समाधान की इन गाइड की मदद लें
अपनी Google Analytics प्रॉपर्टी से डेटा एक्सपोर्ट करना.
BigQuery एमएल का इस्तेमाल करने वाले गेमिंग ऐप्लिकेशन के लिए चर्न आउट का अनुमान
Google Analytics पर प्रोपेंसिटी मॉडल चलाने के लिए, BigQuery ML का इस्तेमाल करने का तरीका जानें
चुनिंदा उपयोगकर्ताओं की संभावना का पता लगाने के लिए, आपके गेमिंग ऐप्लिकेशन का डेटा
आपके ऐप्लिकेशन पर वापस भेज रहे हैं.चर्न प्रिडीसिटन के बारे में पूरी गाइड देखें.
परफ़ॉर्मेंस का आकलन करना और उसे डीबग करना
Google Analytics प्रॉपर्टी में, Web Vitals से जुड़ा डेटा भेजने और एक्सपोर्ट करने का तरीका जानें
डेटा का इस्तेमाल करके, BigQuery और Data Studio में विश्लेषण किया जा सकता है. वेब के लिए पूरी गाइड देखें
ज़रूरी जानकारी का मेज़रमेंट.
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2024-08-14 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2024-08-14 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],["The guides provide solutions for leveraging Google Analytics data exported to BigQuery. One guide details using BigQuery ML to build propensity models for gaming apps, enabling churn prediction by determining user return likelihood. Another guide explains how to send Web Vitals data to Google Analytics, export it to BigQuery, and analyze it further in Data Studio for performance measurement and debugging.\n"],null,[]]
