כדאי לנסות את שרת ה-MCP ל-Google Analytics. אפשר להתקין מ-
GitHub, ולקרוא את
ההודעה לפרטים נוספים.
מדריכים לפתרונות
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
מדריכים עם הפתרונות הבאים יעזרו לכם לפתור בעיות עסקיות בעזרת BigQuery
לייצא נתונים מנכס Google Analytics שלך.
חיזוי נטישה של אפליקציות משחקים באמצעות BigQuery ML
איך משתמשים בלמידת מכונה של BigQuery כדי להריץ מודלים של התאמה ב-Google Analytics
נתונים מאפליקציית המשחקים כדי לקבוע את הסבירות שמשתמשים מסוימים
חוזרים לאפליקציה.לצפייה במדריך המלא ל-churn Prediciton
מדידה וניפוי באגים של ביצועים
איך שולחים נתוני Web Vitals לנכסים ולייצוא ב-Google Analytics
את הנתונים לניתוח ב-BigQuery וב-Data Studio. לעיון במדריך המלא לאינטרנט
מדידת תפקוד האפליקציה.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-08-14 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2024-08-14 (שעון UTC)."],[[["\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/)."]]
