Wypróbuj serwer MCP w Google Analytics. Zainstaluj go z
GitHub. Więcej informacji znajdziesz w
ogłoszeniu.
Przewodniki po rozwiązaniach
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Skorzystaj z tych przewodników, aby rozwiązywać problemy biznesowe przy użyciu BigQuery
wyeksportować dane z usługi Google Analytics.
Prognozowanie rezygnacji w przypadku gier mobilnych korzystających z BigQuery ML
Dowiedz się, jak używać BigQuery ML do uruchamiania modeli skłonności w Google Analytics
dane z Twojej gry mobilnej, by określić prawdopodobieństwo, że wybrani użytkownicy
powrót do aplikacji.Zobacz pełny przewodnik dotyczący rezygnacji Predicitona.
Mierzenie i debugowanie skuteczności
Dowiedz się, jak przesyłać i eksportować dane ze wskaźników internetowych do usług w Google Analytics
do analizy w BigQuery i Studiu danych. Wyświetl pełną wersję przewodnika dotyczącego witryn internetowych
pomiar parametrów życiowych.
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2024-08-14 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2024-08-14 UTC."],[],["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,[]]
