要解决BigQuery分析收费过高的问题，可以考虑以下方法：

1. 优化查询：通过优化查询语句和数据结构，可以减少查询所需的计算资源，从而降低费用。下面是一个示例代码，演示如何使用BigQuery的查询优化器来改进查询性能：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

query = """
SELECT
  column1,
  column2,
  ...
FROM
  `project.dataset.table`
WHERE
  condition
"""

# 设置查询选项，启用查询优化器
job_config = bigquery.QueryJobConfig(
    query_parameters=[
        bigquery.ScalarQueryParameter("param", "STRING", "value")
    ],
    use_query_cache=True,
    use_legacy_sql=False,  # 使用标准SQL语法
    maximum_bytes_billed=1000000000  # 设置查询的最大计费字节数
)

# 提交查询作业
query_job = client.query(query, job_config=job_config)

# 获取查询结果
results = query_job.result()

2. 数据分区和分片：将数据分成更小的分区和分片，可以减少查询时扫描的数据量，从而减少计算资源和费用。下面是一个示例代码，演示如何使用BigQuery的分区和分片功能：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

query = """
SELECT
  column1,
  column2,
  ...
FROM
  `project.dataset.table`
WHERE
  condition
"""

# 设置查询选项，指定分区和分片字段
job_config = bigquery.QueryJobConfig(
    query_parameters=[
        bigquery.ScalarQueryParameter("param", "STRING", "value")
    ],
    use_query_cache=True,
    use_legacy_sql=False,
    maximum_bytes_billed=1000000000,
    time_partitioning=bigquery.TimePartitioning(
        type_=bigquery.TimePartitioningType.DAY,  # 按天分区
        field="timestamp"  # 按时间戳字段分区
    ),
    clustering_fields=["column1", "column2"]  # 按指定字段分片
)

# 提交查询作业
query_job = client.query(query, job_config=job_config)

# 获取查询结果
results = query_job.result()

3. 调整查询规模：根据实际需求，合理调整查询的规模和资源配额，以避免超出预算。可以根据实际情况选择不同的机器类型和计算资源。以下是一个示例代码，演示如何设置查询规模和资源配额：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

query = """
SELECT
  column1,
  column2,
  ...
FROM
  `project.dataset.table`
WHERE
  condition
"""

# 设置查询选项，指定查询规模和资源配额
job_config = bigquery.QueryJobConfig(
    query_parameters=[
        bigquery.ScalarQueryParameter("param", "STRING", "value")
    ],
    use_query_cache=True,
    use_legacy_sql=False,
    maximum_bytes_billed=1000000000,
    maximum_billing_tier=5,  # 设置最大计费层级
    priority="BATCH"  # 设置查询优先级为批处理
)

# 提交查询作业
query_job = client.query(query, job_config=job_config)

# 获取查询结果
results = query_job.result()

通过以上方法，可以优化BigQuery查询，减少计算资源和费用的使用。根据具体情况，可以选择适当的方法或结合多种方法来解决收费过高的问题。