Hãy thử máy chủ MCP cho Google Analytics. Cài đặt từ
GitHub và xem
thông báo để biết thêm thông tin chi tiết.
Hướng dẫn về giải pháp
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Sử dụng các hướng dẫn về giải pháp sau để giải quyết các vấn đề kinh doanh bằng cách sử dụng BigQuery
xuất dữ liệu từ tài sản Google Analtyics của bạn.
Dự đoán tỷ lệ người dùng rời bỏ ứng dụng trò chơi bằng công nghệ BigQuery ML
Tìm hiểu cách sử dụng công nghệ học máy của BigQuery để chạy các mô hình xu hướng trên Google Analytics
từ ứng dụng trò chơi của bạn để xác định khả năng những người dùng cụ thể
quay lại ứng dụng của bạn.Xem hướng dẫn đầy đủ về Churn Prediciton.
Đo lường và gỡ lỗi hiệu suất
Tìm hiểu cách gửi dữ liệu trong Chỉ số quan trọng của trang web đến các tài sản Google Analytics và xuất dữ liệu
dữ liệu để phân tích trong BigQuery và Data Studio. Xem hướng dẫn đầy đủ cho web
đo chỉ số sức khoẻ.
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2024-08-14 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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/)."]]
