Utilisez ces guides de solutions pour résoudre des problèmes métier à l'aide de BigQuery
exporter des données depuis votre propriété Google Analytics.
Prédiction de la perte d'utilisateurs pour les applications de jeu à l'aide de BigQuery ML
Découvrez comment utiliser BigQuery ML pour exécuter des modèles de propension sur Google Analytics
les données de votre application de jeu
pour déterminer la probabilité que des utilisateurs spécifiques
revenir à votre application.Consultez le guide complet sur la prédiction de perte d'utilisateurs.
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Dernière mise à jour le 2024/08/14 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2024/08/14 (UTC)."],[[["Leverage BigQuery solutions to address business challenges using exported data from your Google Analytics property."],["Predict user churn in gaming apps by employing BigQuery ML to analyze Google Analytics data and identify potential churn risks."],["Measure and debug web performance by sending Web Vitals data to Google Analytics, and leverage BigQuery and Data Studio for in-depth analysis."]]],["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"]]
