Google Analytics-এর জন্য MCP সার্ভার ব্যবহার করে দেখুন।
GitHub থেকে ইনস্টল করুন এবং আরও বিশদ বিবরণের জন্য
ঘোষণাটি দেখুন।
সমাধান নির্দেশিকা
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
আপনার Google Analtyics প্রপার্টি থেকে BigQuery এক্সপোর্ট ডেটা ব্যবহার করে ব্যবসায়িক সমস্যার সমাধান করতে এই সমাধান নির্দেশিকাগুলি ব্যবহার করুন।
BigQuery ML ব্যবহার করে গেমিং অ্যাপের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করুন
নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীদের আপনার অ্যাপে ফিরে আসার সম্ভাবনা নির্ধারণ করতে আপনার গেমিং অ্যাপ থেকে Google Analytics ডেটাতে প্রপেনসিটি মডেল চালানোর জন্য আপনি BigQuery ML ব্যবহার করতে পারেন তা জানুন। Churn Prediciton এর জন্য সম্পূর্ণ গাইড দেখুন ।
পরিমাপ এবং ডিবাগ কর্মক্ষমতা
কীভাবে Google Analytics প্রপার্টিতে ওয়েব ভাইটাল ডেটা পাঠাতে হয় এবং BigQuery এবং ডেটা স্টুডিওতে বিশ্লেষণের জন্য ডেটা এক্সপোর্ট করতে হয় তা জানুন। ওয়েব ভিটাল পরিমাপের জন্য সম্পূর্ণ গাইড দেখুন ।
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2024-10-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2024-10-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\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/)."]]
