Skorzystaj z tych przewodników, aby rozwiązywać problemy biznesowe przy użyciu BigQuery
wyeksportować dane z usługi Google Analytics.
Prognozowanie rezygnacji w przypadku gier mobilnych korzystających z BigQuery ML
Dowiedz się, jak używać BigQuery ML do uruchamiania modeli skłonności w Google Analytics
dane z Twojej gry mobilnej, by określić prawdopodobieństwo, że wybrani użytkownicy
powrót do aplikacji.Zobacz pełny przewodnik dotyczący rezygnacji Predicitona.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 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"]]
