事件分析

事件,是指用户在 APP、网站等应用上发生的行为,即何人,何时,何地,通过何种方式,做了什么事。

事件分析模型主要用于分析用户在应用上的行为,比如打开 APP、注册、登录、支付订单等。通过触发用户数、触发次数、访问时长等基础指标度量用户行为,同时也支持指标的运算构建复杂的指标衡量业务过程。

事件分析能解决哪些问题?

  1. 如何监测产品每天的用户数、访问次数、使用时长?趋势是否发生了变化?引起变化的因素有哪些?
  2. 上周选择了多个渠道对 APP 进行了推广,各个渠道带来的用户注册量如何?变化趋势是什么样?
  3. 北京地区的用户和上海地区的用户,购买家电品类的金额分布差异在哪里?
  4. 今天在产品中发起了一个话题,各个时段用户的参与情况如何?
  5. 最近半年付费用户数和 ARPU 值是多少?

    ……

功能说明

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1. 定义指标区

左侧为指标定义区域,选择要分析的指标,细分维度查看,支持条件过滤,观察指标表现

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1.1 选择分析粒度

支持 事件Session 两个分析粒度,Session 的使用说明详见《Session 分析》

1.2 选择指标

从下拉框中选择指标,指标有事件相关指标自定义指标两大类型:

1.2.1 事件相关指标

有两种组成结构

A. 事件 - 事件支持的指标,例如 提交订单的触发用户数,表示有多少人点击了提交订单;

B. 事件 - 事件的属性 - 属性值支持的指标,例如 提交订单的优惠券金额的总和,表示提交订单时总共使用了多少优惠券。

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对所有事件都支持计算的指标:

  • 触发用户数:触发选定事件的去重用户数,例如加入购物车的触发用户数
  • 触发次数:触发选定事件的总次数,例如加入购物车的触发次数
  • 人均触发次数: 平均每个用户触发选定事件的次数,例如加入购物车的人均触发次数

属性值以下五种类型,不同类型支持计算的指标有差异:

  • 字符串
  • 数值型
  • 布尔值
  • 日期时间
  • 字符串集合

注意:在集成 SDK 时,不同类型的属性值需要满足不同的数据格式,才能在分析时正确使用,详见《SDK指南》

对所有属性值类型的属性都支持计算的指标:

  • 去重数:在选定时间范围内,该属性出现的独立去重个数,例如加入购物车商品的数量

对数值型属性值的属性支持计算的指标:

  • 总和:选定属性的属性值求和,例如加入购物车的商品金额之和
  • 均值:选定属性的属性值算数平均数,例如加入购物车的商品金额均值
  • 最大值:选定属性的属性值最大值,例如加入购物车的商品最大金额
  • 最小值:选定属性的属性值最小值,例如加入购物车的商品最小金额
  • 人均值:选定属性的属性值人均值,例如人均加入购物车的商品金额
1.2.2 自定义指标

除了事件相关指标外,方舟支持自定义指标公式,构建无法通过选择事件得出的指标,比如 ARPU、ROI 等。

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如何定义?

  1. 输入公式,支持选择的指标、常数之间的加、减、乘、除四则运算
  2. 命名指标
  3. 选择指标结果值的数值类型:整数、两位小数和百分数
  4. 添加指标单位
  5. 保存

当选择保存并开始计算时,会自动计算结果并展示;当选择仅保存时,会保存在下拉框中,后续分析时可选择。

定义完成后,下次就可以从下拉框中已保存的指标中快速选择;如果需要修改指标定义的话,可以选择下拉框中又上角的管理功能进行编辑。

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1.3 细分维度

维度指分析事物的角度。例如,分析活跃用户,可以从时间的维度,也可以从地域的维度去看,也可以时间、地域两个维度组合去分析。

有层次关系的维度,就可以根据分析需求改变维的层次,变换分析的粒度钻取,比如从地域这个维度类型上,可以细分到省份、城市、县、乡镇的用户,也可以向上汇总。

维度也可以分为定性维度和定量维度(根据数据类型划分)。数据类型为字符型即定性维度,如城市、性别等;数据类型为数值型数据的即定量维度,如收入、年龄、消费金额等,定量维度一般需要数值分组处理,例如年龄划分为 20 岁以下,20~29 岁,30~39 岁等,更多类型如下:

数据类型 维度处理方式 举例属性 查询用户数,按举例维度细分
字符串 按离散值 商品类别
上报的属性值:
3C电器、服装、化妆品……
3C电器:12人
服装:12人
化妆品:18人
数值型 按离散值
自定义区间分组
商品价格
上报的属性:
12、20、90、300……
按离散值:
12:2人
20:3人
90:13人
300:1人
按用户自定义区间的话可能是:
(-∞,50):5人
[50,200):13人
[200,+∞]:1人
布尔值 按离散值 是否使用优惠券
上报的属性值:
true、false
使用了优惠券的:12人
没有使用优惠券的:18人
日期时间 按分钟、小时、日、周、月、季、年
按时段汇总:按分钟、小时、日、周,月
下单时间
上报的属性值:
2017-03-12 12:12:32、
2018-03-15 12:12:32、
2018-04-12 12:12:32……
不按时段汇总,按月:
2017年3月:23人
2018年3月:27人
2018年4月:12人
按时段汇总,按月:
每年3月:50人
每年4月:12人
集合 按单个字符串的离散值 用户爱好
上报的属性值:
[网球,摄影]、[户外,摄影]、[户外、壁球]……
[网球,摄影]:34人
[户外,摄影]:53人
[户外、壁球]:23人

单个指标时,支持细分的维度,包括事件自定义属性、事件通用属性、用户属性。

多个指标时,支持细分的维度,包括公共的属性、事件通用属性、用户属性。

维度选择下拉框中,数值型日期时间型的维度有特殊标识,点击可以进行设置:

A. 数值型维度分组方法

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B.日期型维度分组方法

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1.4 增加过滤条件

对于单个事件可以添加条件限制,也可以添加公共过滤条件,约束多个指标

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条件按照 属性 - 运算符 - 属性值 的结构构成,属性包括事件自定义属性通用属性用户属性三种类型。

不同的属性值的数据类型支持不同的操作符:

A. 字符串

操作符 使用场景 e.g.
=(等于) 当输入一个值时,表示等于某个具体确定的属性值;当输入多个时,表示满足其中的一项或多项 设备品牌 = 苹果;设备品牌 满足 苹果、小米中的任意一个
≠(不等于) 完全排除输入的某个或多个属性值 设备品牌 ≠ 苹果;设备品牌 不满足 苹果、小米中的任何一个
like(包含) 查找属性值中包含某些字符的值 设备品牌 中 包含 苹果 这个词的
notlike(不包含) 排除属性值中包含某些字符的值 设备品牌中 不包含 苹果 这个词的
有值 查找有属性值的数据 有设备品牌名称的
无值 查找无属性值的数据 无设备品牌名称的

注:对于包含字典属性,目前不支持 like(模糊匹配)和 notlike(不匹配)。

B. 数值型

操作符 使用场景 例如
=(等于) 等于某个具体数字 商品金额 = 100
≠(不等于) 不等于某个数字 商品金额 ≠ 100
<(小于) 小于某个数字 商品金额 < 100
≤(小于等于) 小于等于某个数字 商品金额 ≤ 100
>(大于) 大于某个数字 商品金额 > 100
≥(大于等于) 大于等于某个数字 商品金额 ≥ 100
介于区间 在某个数据区间内的数值 100<商品金额 ≤ 500
有值 所有数字 任意商品金额
无值 所有空白项 无商品金额

注:对于区间,支持自定义开区间还是闭区间

C. 布尔值

操作符 使用场景 e.g.
为真 某个判断为真 是否成功 = 是
为假 某个判断为假 是否成功 = 否
有值 查找有属性值的数据 有值
无值 查找无属性值的数据 无值

D. 日期时间

操作符 使用场景 e.g.
绝对时间 在某个具体的时间范围 在 2018/12/14- 2018/12/17
相对当前时间点 在相对当前的某段时间里 在近 30 天内
相对事件发生时间 在相对事件发生的某段时间里 登录之前的 5 分钟里
有值 查找有属性值的数据 有日期
无值 查找无属性值的数据 无日期

注:当前的选项中,近7天、30天、90天,不包括查询当日,后续迭代中会扩展到当日

E. 字符串集合

操作符 使用场景 例如
like(包含) 集合中包含某个字符的值 用户标签 包含 摄影 字段
notlike(不包含) 集合中不包含某个字符的值 用户标签 不包含 摄影 字段
有值 查找有属性值的数据 有用户标签
无值 查找无属性值的数据 无用户标签

2. 选择对比分群区

方舟支持在某个细分分群下查看指标,也支持多个分群对比

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3. 图表展示区

图表展示区,可以选择时间范围,时间粒度,图表样式

3.1 时间范围

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可以选择近30日、今日、上周等常用范围,也可以在右侧自定义开始时间和结束时间。

当选择的是相对时间保存图表后,以后查询时会展示动态的时间范围。

例如今天是3月16日,选择查询近7日,查询结果是3月9日至3月15日的数据;在3月21日打开保存的该图表时,查看到的数据将是3月14日至3月20日。

注:近 n 日,不包括查询当日的数据;查询当日数据时需要选择今日。

当选择对比日期时,可以进行同比、环比、自定义对比指标表现

2.2 时间粒度

可选择的时间粒度,包括

时间粒度 说明
按合计 可以查看选定时间范围内的汇总
按分钟 按分钟聚合,实时计算
按小时 按小时聚合,实时计算
按日 默认按照从 00:00:00 到 23:59:59 的完整日聚合,当时间范围中包含今日时,最多延迟几分钟
按周 默认周一到周日的自然周聚合,当时间范围不足自然周时,计算的是选择范围内所在周若干天的聚合
按月 当时间范围不足自然月时,计算的是选择范围内所在月若干天的聚合

2.3 图表样式

展示不同的指标、条件、人群、维度组合查询结果,展示样式包括线形图、柱状图、堆积图和数据表格,以下将举例说明:

A. 不同版本的活跃用户趋势

在细分维度中,选择版本后,就可以查到各个版本的活跃用户数量,选择柱状堆叠图展示

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B. 不同渠道的用户购买理财产品的金额

选择表格展示

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4. 其他功能

其他保存、下载共享、抽样计算、强制刷新等等所有分析模型通用功能,详见《分析》

更多使用场景期待您的挖掘,如有更多有关问题,请随时联系我们 4006-010-231

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