以下是一个使用路径表进行归因建模的BigQuery问题的解决方法，包含代码示例：

1. 创建路径表 首先，创建一个包含用户路径的路径表。可以使用ARRAY类型来表示用户的路径，每个元素代表用户访问的页面或事件。

CREATE TABLE path_table (
  user_id INT64,
  path ARRAY
);

2. 插入数据 将实际的用户路径数据插入到路径表中。

INSERT INTO path_table (user_id, path)
VALUES
  (1, ['Page A', 'Page B', 'Page C']),
  (2, ['Page A', 'Page B']),
  (3, ['Page A', 'Page C']),
  (4, ['Page D']);

3. 分析归因模型 使用路径表中的数据进行归因建模。下面是一个示例查询，用于计算每个页面的归因贡献度。

WITH paths AS (
  SELECT
    user_id,
    path,
    ARRAY_REVERSE(path) AS reversed_path
  FROM
    path_table
)
SELECT
  page,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS users,
  COUNT(DISTINCT reversed_path[OFFSET(1)]) AS attributed_users
FROM
  paths,
  UNNEST(path) AS page
GROUP BY
  page
ORDER BY
  users DESC;

这个查询使用UNNEST函数将路径数组展开为一个个页面，并使用COUNT(DISTINCT reversed_path[OFFSET(1)])来计算归因用户数。可以根据具体需求进行调整以满足特定的归因模型要求。

这是一个简单的示例，可以根据实际情况进行调整和扩展。使用路径表进行归因建模可以更好地理解用户行为，并对营销策略和产品优化提供有价值的洞察。