קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
מדריכים עם הפתרונות הבאים יעזרו לכם לפתור בעיות עסקיות בעזרת BigQuery
לייצא נתונים מנכס Google Analytics שלך.
חיזוי נטישה של אפליקציות משחקים באמצעות BigQuery ML
איך משתמשים בלמידת מכונה של BigQuery כדי להריץ מודלים של התאמה ב-Google Analytics
נתונים מאפליקציית המשחקים כדי לקבוע את הסבירות שמשתמשים מסוימים
חוזרים לאפליקציה.לצפייה במדריך המלא ל-churn Prediciton
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2024-08-14 (שעון UTC)."],[],["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"]]
