要理解BigQuery全局解释稀疏特征列的概念和使用方法，可以按照以下步骤进行：

1. 在BigQuery中创建一个稀疏特征列的数据集和表。假设我们有一个名为sparse_features的数据集，并在其中创建一个名为example_table的表。

2. 在example_table中插入一些示例数据。这些数据应包含稀疏特征列。以下是一个示例插入语句：

INSERT INTO `sparse_features.example_table` (feature1, feature2, feature3)
VALUES
  (STRUCT("a" AS token, 1 AS count), STRUCT("b" AS token, 2 AS count), STRUCT("c" AS token, 3 AS count)),
  (STRUCT("a" AS token, 4 AS count), STRUCT("d" AS token, 5 AS count), STRUCT("e" AS token, 6 AS count));

3. 创建一个SQL查询，使用全局解释器函数解释稀疏特征列。以下是一个示例查询：

SELECT 
  *,
  ML.EXPLAIN_GLOBAL_FEATURE_IMPORTANCE(MODEL `model_name`, [feature1, feature2, feature3]) AS global_explanation
FROM
  `sparse_features.example_table`;

在上面的查询中，model_name是你已经训练好的模型名字，feature1, feature2, feature3是你要解释的稀疏特征列。

4. 运行查询并查看全局解释结果。全局解释结果将显示每个特征的重要性分数，以及整体解释的重要性。以下是一个示例结果：

[
  {"feature": "feature1", "importance": 0.2},
  {"feature": "feature2", "importance": 0.3},
  {"feature": "feature3", "importance": 0.5},
  {"feature": "Overall", "importance": 1.0}
]

在上面的结果中，每个特征的重要性分数在0到1之间，越接近1表示对模型预测的贡献越大。

这就是使用BigQuery全局解释稀疏特征列的基本方法。通过解释稀疏特征列，可以更好地理解模型对预测的影响。