Panduan Solusi
Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Gunakan panduan solusi ini untuk mengatasi masalah bisnis dalam memanfaatkan data ekspor BigQuery
dari properti Google Analytics Anda.
Prediksi churn untuk aplikasi game menggunakan BigQuery ML
Pelajari cara menggunakan BigQuery ML untuk menjalankan model kecenderungan pada data Google Analytics 4
dari aplikasi game Anda untuk menentukan kemungkinan pengguna tertentu
kembali ke aplikasi Anda. Lihat panduan lengkap untuk Prediksi Churn.
Mengukur dan men-debug performa
Pelajari cara mengirimkan data Web Vitals ke properti Google Analytics 4 dan mengekspor
data tersebut untuk dianalisis di BigQuery dan Data Studio. Lihat panduan lengkap untuk pengukuran
Web Vitals.
Kecuali dinyatakan lain, konten di halaman ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Creative Commons Attribution 4.0, sedangkan contoh kode dilisensikan berdasarkan Lisensi Apache 2.0. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kebijakan Situs Google Developers. Java adalah merek dagang terdaftar dari Oracle dan/atau afiliasinya.
Terakhir diperbarui pada 2024-04-22 UTC.
[null,null,["Terakhir diperbarui pada 2024-04-22 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"]]
