Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
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.
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","otherDown","thumb-down"]],["Ostatnia aktualizacja: 2024-08-14 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"]]
