BigQuery 是 Google Cloud Platform 上的一种强大的分析数据库，它支持使用 SQL 查询语言进行数据分析。在 BigQuery 中，分析函数是一种功能强大的工具，可以在查询过程中进行复杂的数据处理和分析。下面是一个包含代码示例的 BigQuery 分析函数解决方法的示例：

1. 假设我们有一个包含销售数据的表格，包括产品名称、销售数量和销售日期。

CREATE TABLE sales (
  product_name STRING,
  quantity INT64,
  sale_date DATE
);

2. 我们可以使用分析函数来计算每个产品的累计销售数量。以下是一个示例查询：

SELECT
  product_name,
  quantity,
  SUM(quantity) OVER (PARTITION BY product_name ORDER BY sale_date) as cumulative_quantity
FROM
  sales
ORDER BY
  product_name, sale_date;

这个查询使用了分析函数 SUM() OVER()，它按产品名称分区，并按销售日期排序。在每个分区内，它计算出每个销售日期之前的销售数量的累计和。

3. 我们还可以使用分析函数计算每个产品的销售总量和销售日期的排名。以下是一个示例查询：

SELECT
  product_name,
  quantity,
  RANK() OVER (PARTITION BY product_name ORDER BY quantity DESC) as sales_rank
FROM
  sales
ORDER BY
  product_name, quantity DESC;

这个查询使用了分析函数 RANK() OVER()，它按产品名称分区，并按销售数量降序排列。它为每个分区内的销售数量分配一个排名。

这些示例只是 BigQuery 分析函数的一小部分功能。根据您的具体需求，您可以使用更多的内置分析函数，如 AVG()、COUNT()、ROW_NUMBER() 等，或者使用自定义的分析函数。分析函数可以大大简化复杂的数据分析任务，并提供更高效的查询结果。