솔루션 가이드
이 솔루션 가이드를 통해 Google 애널리틱스 속성의 BigQuery 내보내기 데이터를 활용하여
비즈니스 문제를 해결하세요.
BigQuery ML을 사용한 게임 앱 제거 관련 예측
BigQuery ML을 사용하여 게임 앱의 Google 애널리틱스 4 데이터에서 경향 모델을 실행해
특정 사용자가 앱으로 돌아갈 가능성을 확인하는
방법을 알아보세요. 앱 제거 관련 예측에 관한 전체 가이드 보기
성능 측정 및 디버그
웹 바이탈 데이터를 Google 애널리틱스 4 속성으로 전송하는 방법과 BigQuery 및 데이터 스튜디오에서
분석할 수 있도록 이러한 데이터를 내보내는 방법을 알아보세요. 웹 바이탈 측정에 관한
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최종 업데이트: 2024-04-22(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2024-04-22(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"]]