جرِّب خادم MCP لخدمة "إحصاءات Google". يمكنك تثبيت التطبيق من
GitHub والاطّلاع على
الإعلان لمعرفة المزيد من التفاصيل.
أدلة الحلول
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
استخدم أدلة الحلول هذه لحل مشكلات العمل باستخدام BigQuery
تصدير البيانات من موقعك على "إحصاءات Google"
توقّع إيقاف تطبيقات الألعاب باستخدام BigQuery ML
التعرّف على كيفية استخدام تكنولوجيا تعلُّم الآلة في BigQuery لتنفيذ نماذج الميل على "إحصاءات Google"
البيانات من اللعبة على الأجهزة الجوّالة لتحديد احتمالية وصول مستخدمين معيّنين
الرجوع إلى تطبيقك.الاطّلاع على الدليل الكامل حول إيقاف استخدام Prediciton
قياس الأداء وتصحيح الأخطاء
التعرّف على كيفية إرسال بيانات "مؤشرات أداء الويب" إلى مواقع "إحصاءات Google" وتصديرها
البيانات لتحليلها في BigQuery و"مركز البيانات". عرض الدليل الكامل للويب
قياس المؤشرات الحيوية.
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-08-14 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2024-08-14 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eLeverage BigQuery solutions to address business challenges using exported data from your Google Analytics property.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePredict user churn in gaming apps by employing BigQuery ML to analyze Google Analytics data and identify potential churn risks.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMeasure and debug web performance by sending Web Vitals data to Google Analytics, and leverage BigQuery and Data Studio for in-depth analysis.\u003c/p\u003e\n"]]],["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,["# Solution Guides\n\nUse these solutions guides to solve business problems utilizing the BigQuery\nexport data from your Google Analtyics property.\n\nChurn prediction for gaming apps using BigQuery ML\n--------------------------------------------------\n\nLearn how you can use BigQuery ML to run propensity models on Google Analytics\ndata from your gaming app to determine the likelihood of specific users\nreturning to your app.[View the full guide for Churn Prediciton](https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/churn-prediction-game-developers-using-google-analytics-4-ga4-and-bigquery-ml). \n\nMeasure and debug performance\n-----------------------------\n\nLearn how to send Web Vitals data to Google Analytics properties and export\nthe data for analysis in BigQuery and Data Studio. [View the full guide for web\nvitals measurement](https://web.dev/vitals-ga4/)."]]
