在BigQuery中进行线性回归时，默认是带有截距的，但有时候需要进行不带截距的线性回归。下面是一种在BigQuery中进行无截距线性回归的方法：

首先，创建一张包含输入数据的表，然后使用以下代码进行无截距线性回归：

WITH
  data AS (
  SELECT
    x,
    y - AVG(y) OVER() AS y
  FROM
    input_data_table)
SELECT
  APPROX_QUANTILES(x, 2)[OFFSET(0)] x_0,
  SUM(x * y) / SUM(x * x) AS slope
FROM
  data

这里的AVG(y) OVER()是求输入数据中y列的平均值，因为在无截距的线性回归中，回归线会通过数据的平均值点，所以需要用平均值对y列进行中心化处理。

执行查询后，将得到斜率和通过平均值点的x轴截距。

如果需要预测值，可以根据构建的线性回归方程使用以下代码进行预测：

WITH
  data AS (
  SELECT
    x,
    y - AVG(y) OVER() AS y
  FROM
    input_data_table),
  regression AS (
  SELECT
    APPROX_QUANTILES(x, 2)[OFFSET(0)] x_0,
    SUM(x * y) / SUM(x * x) AS slope
  FROM
    data)
SELECT
  x,
  slope * (x - x_0) AS predicted_y
FROM
  input_data_table,
  regression

其中，输入数据表中的x列为输入值，predicted_y列为对应的预测值。