事件分析

一、引入案例#

新增用戶和 DAU 作為常用指標，經常需要分析和展示，我們可以用「事件分析」的功能來對場景指標進行分析和呈現。

1、確定指標和篩選條件：要分析的是賬號下的 DAU 和新增用戶，分 iOS 和 Android 兩端顯示。所以在「事件分析」界面設置查詢主體為「賬號」。

點擊「選擇指標」，在彈出的窗口裡我們選擇事件和篩選條件，並且對指標重命名（我們也可以在事件分析的主界面進行篩選條件的設置）。

2、確定維度：iOS 和 Android 就是我們分析指標的維度，所以我們在維度選擇裡選擇「設備系統類型」。

3、選擇時間段：我們需要關注最近 30 天的數據變化，所以在日期選擇器裡選擇「近 30 日」

4、選擇對比時間段：我們用最近 30 天的數據變化，對比前一個月。

條件已經設置完成，點擊「查詢」，輸出結果。

5、保存報表：我們將查詢結果保存為報表。再將報表轉變為看板，就可以每天方便快捷的看最終報表數據。

以上就是我們通過事件分析來查看分系統的日活用戶的步驟。

二、什麼是事件分析#

事件分析本質上就是對事件的 what、how、when、where 進行分析。

三、事件分析的支持場景#

1、人數：有多少人觸發了某一事件

比如 UV、DAU 指標趨勢；
比如說同一個按鈕的文案做了調整，調整前文案為 A，調整後文案為 B，進行對照試驗，分析 A 和 B 的點擊情況；

2、次數：某一事件觸發了多少次，比如對關卡每天的通關次數；

3、人均次數：某一事件（行為）平均觸發多少次；

4、活躍比：在一個時間區間內，觸發某一事件的人數佔當前時間段內所有活躍人數的比；

5、事件細分維度下的數據：查看按鈕點擊事件，我按照設備類型展開，我就可以得到不同的設備觸發的任意事件次數，這樣我們就可以知道不同設備上的事件發生情況；

6、複雜指標的四則運算：當我們想要的數據沒有在上報的數據裡，怎麼辦？我們可以通過加減乘除進行指標計算得到一個新的指標，這種方式就叫自定義指標，比如 ROI，ARPU 值；

四、如何做事件分析#

就像案例裡提到的 5 個步驟：

1、選擇指標和篩選條件；

2、選擇維度；

3、選擇時間段；

4、選擇對比時間段；

5、保存招牌；

4.1 選擇指標#

在確定指標時，同時需確定「查詢主體」和是否開啟「近似計算」。

4.1.1 查詢主體#

分為「賬號」和「設備」，點擊後進行切換。

4.1.2 近似計算#

開啟之後僅查詢部分樣本的數據，準確率 99.9%，查詢速度更快。

任意設置的調整，需點擊「查詢」按鈕才能生效。

4.1.3 選擇指標界面#

在選擇指標界面，包括「選擇事件」、「選擇屬性」、「重命名」、「切換指標公式」和「篩選」功能，如下圖：

「選擇事件」：下拉選項裡可選擇所有預置事件和自定義事件；

「選擇屬性或指標名」：下拉選項裡展示事件的分析角度以及屬性，如下圖：

A：分析指標：任何事件都至少有這三個分析指標：總次數，觸髮用戶數，人均次數；

B：屬性：事件屬性；

C：屬性的分析指標：根據屬性值類型，可存在以下分析指標：

數值類型	分析角度
數值型	總和、中位數，均值、最大值、最小值、人均值、去重數
列表型	列表去重數、列表元素去重數
布爾型	去重數、為真數、為假數、為空數、不為空數
非數值、布爾型	去重數
時間（支持的格式為"yyyy-MM-dd HH:mm:ss" 或者「yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS」）	去重數

「重命名」：將待分析的指標重命名，注意使用自己能理解同時別人也能理解的描述；

「切換指標公式」：點擊後切換為四則運算型指標。這個功能主要用於某些特殊的比例型分析場景，我們來列舉兩個例子：

當天的活躍用戶數佔當月活躍用戶數的比率，此場景下會將當前日期所在月份的活躍用戶數作為分母參與計算；
當天的付費用戶數佔選定時間範圍的活躍用戶數的比率，此場景下會將所選時間範圍的總活躍用戶數作為分母參與計算；

比如我們通過指標公式來構建付費率指標

我們自定義指標名為「付費率」；
我們設置事件和指標公式「用戶付費- 觸髮用戶數」/「賬號登錄- 觸髮用戶數」；
在設置好指標計算公式後，可以選擇「百分比」、「兩位小數」、「三位小數」、「取整」三種展現樣式，我們選擇兩位小數；

4.1.4「篩選」#

點擊後設置指標的限制條件。可在【指標選擇】界面設置單個指標的篩選，也可在事件分析主界面，設置全局篩選。

4.1.4.1 篩選的數據類型#

共有 5 種，分別對應支持不同的數學邏輯：

1、數值。比如：充值金額。支持數學邏輯：等於、不等於、小於、大於、有值、無值、區間

2、字符串。比如：事件發生的城市。支持數學邏輯：等於、不等於、包含、不包含、有值、無值、正則匹配

3、列表 ID。比如：名單。支持數學邏輯：存在元素、不存在元素、元素位置、有值、無值

4、時間。比如：註冊時間（yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS 或 yyyy-MM-dd HH:mm:ss）。支持數學邏輯：絕對時間、相對當前時間、相對事件發生時刻、有值、無值

5、布爾。比如：Wifi 使用。支持數學邏輯：為真、為假、有值、無值

4.1.4.2 等於 / 不等於和包含 / 不包含的區別#

等於 / 不等於：篩選項目中嚴格符合所選值才可被過濾，比如篩選條件：次大陸等於美洲，則僅查詢美洲的數據。

包含 / 不包含：篩選項目中包含所選值即可被過濾，比如次大陸包含美洲，則美洲，北美洲，南美洲的數據都可以被過濾出。

絕對時間：指客觀的現實時間。比如 2021-03-02 19:24:52 至 2021-03-08 19:24:52，前一時間必須在後一時間之前。點擊「選擇時間」可以精確到選擇秒。

相對當前時間：指相對現在來說，過去 n 天。

相對事件時間：指相對所選的事件的前後 n 天。此處可選負數，比如 -1 天，則含義為所選事件發生之前的一天，如果所選為正數，比如 1 天，含義為所選事件發生之後的一天。

4.1.4.3 「且」「或」邏輯#

可添加多個篩選條件。當篩選條件至少 2 個或以上時，會出現且/ 或切換按鈕，默認是「且」。「且」即為多個篩選條件取交集，「或」為多個篩選條件取並集。

選擇完篩選條件以後，點擊查詢按鈕生效。

4.2 選擇維度#

4.2.1 維度介紹#

維度是對事實的分解，它將指標進行分割以觀察規律：

「事件發生的國家/ 地區」是一個維度，它的作用是將事實按照其所發生的國家/ 地區進行分組，從而觀察指標的規律；

「用戶群的年齡」是一個維度，查看不同年齡段的用戶的付費數據；

「渠道包」是一個維度，查看不同渠道包下用戶的留存數據；

時間是最基礎的維度。

4.2.2 維度的分類#

維度下拉框裡可選擇事件屬性、用戶屬性、用戶分群：

事件屬性：描述事件發生時候的狀態，比如：用戶在美國充了多少錢？這裡查詢在美國（充錢的用戶現在可能不在美國）發生的付費事件。
用戶屬性：描述觸發事件的用戶的狀態。比如：現在在美國的用戶充了多少錢？這裡查詢現在在美國的用戶（包含曾經不在美國）觸發的付費事件。
用戶分群：即用戶屬於所選中的分群裡的用戶。

其次闡述二者在數據邏輯上的區別：

事件屬性：即每一條事件所帶的參數。比如通過 SDK 傳「中秋節」事件，該事件帶有 3 個屬性，「中秋道具個數」、「粽子種類」和「用戶購買龍舟數量」。在選擇事件屬性的維度時，可選的維度受到所選事件的約束，比如事件選定為「中秋節」的情況下，事件屬性只能選擇這 3 個。
用戶屬性：即用戶表裡的字段。用戶屬性不受所選事件的約束。

當所選維度為數值類型的字段時，比如付費金額，會出現區間的選擇，離散區間即按照該字段所具有的所有數值進行聚合查詢，默認區間為系統按照某規則設定聚合區間，自定義區間為客戶可以自己定義區間段來聚合數據。