Google Analytics için MCP sunucusunu deneyin.
GitHub'dan yükleyin ve daha fazla bilgi için
duyuruyu inceleyin.
Çözüm Kılavuzları
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
BigQuery'yi kullanırken karşılaşabileceğiniz işletme sorunlarını çözmek için bu çözüm kılavuzlarını kullanın.
Google Analytics mülkünüzden dışa veri aktarma.
BigQuery ML kullanarak oyun uygulamaları için uygulamayı kullanmayı bırakma tahmini
Google Analytics'te eğilim modelleri çalıştırmak için BigQuery ML'yi nasıl kullanabileceğinizi öğrenin
belirli kullanıcıların uygulamanızı veya oyununuzu kullanma
uygulamanıza dönüyor.Uygulamayı kullanmayı bırakmaya ilişkin Prediciton rehberinin tamamını görüntüleyin.
Performansı ölçme ve hata ayıklama
Web Verileri verilerini Google Analytics mülklerine gönderme ve dışa aktarma hakkında bilgi edinin
BigQuery ve Data Studio'da analiz etmek için verileri. Web için rehberin tamamını görüntüleyin
hayati bulgular ölçümü.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2024-08-14 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2024-08-14 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/)."]]
