Руководства по работе с решениями
Эти руководства будут помогать вам решать бизнес-задачи с помощью данных BigQuery Export из вашего ресурса Google Аналитики.
Прогнозирование оттока для игровых приложений с помощью машинного обучения BigQuery
Узнайте, как с помощью машинного обучения BigQuery запускать модели склонностей для данных Google Аналитики 4 о вашем игровом приложении. Таким образом можно прогнозировать вероятность того, что пользователь вернется в приложение. Ознакомьтесь с полным руководством по прогнозированию оттока.
Отслеживание эффективности и устранение неполадок
Узнайте, как отправлять интернет-показатели в ресурсы "Google Аналитика 4" и экспортировать данные для анализа в BigQuery и Студии данных. Ознакомьтесь с полным руководством по отслеживанию интернет-показателей.
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2024-04-22 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 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"]]