友盟:功能介绍分析工具事件细分

2018-08-28 18:02:06 |发布者: 安智宝

2.??分析工具

分析工具是业务数据分析实务中经常使用的一些分析方法,U-Dplus产品当前提供事件细分、漏斗分析和留存分析三种分析工具。刷友盟

2.1??事件细分

U-Dplus基于用户行为进行数据分析。我们首先要认识用户行为与事件的关系。举一个用户行为的例子:“用户A于3月19日在iphone6s上登录手机淘宝首页。”这样一个用户行为可以拆解出5个要素:谁(用户A)何时(3月19日)何地(在iphone6s上)发生动作(登录)动作具体内容(手机淘宝首页)。这5个要素通过“发生动作”联结。我们将“发生动作”定义为“事件”。)

3.2.1(1)

我们可以认为事件是一次用户行为中的“发生动作”。我们围绕发生“发生动作”,再加上具体的发生场景,如时间、地点、人物等,就构成了一条完整的用户行为。

一条用户行为是一条描述性信息,将这种描述性信息转化成量的概念,需要经过如下的转换:将所有用户行为都拆分成5个要素,保持若干要素不变,在剩余要素中再选取若干分组要素,然后对剩余要素进行聚合统计。刷友盟数据

比如,有如下4条行为数据:

用户A于3月19日在iphone6s上登录手机淘宝首页。

用户B于3月19日在iphone7s上登录手机淘宝首页。

用户C于3月19日在小米5s上登录手机淘宝首页。

用户D于3月19日在iphone6s上登录手机淘宝首页。

我们想查看这样一个数据:3月19号当天登录手机淘宝首页的用户流量渠道分布。我们会进行如下步骤:保持时间要素(3月19号)、发生动作(登录)和动作内容(手机淘宝首页)不变(这些要素被称为固定要素),选取渠道维度(iphone6s/iphone7s/小米5s)作为分组要素,对用户维度进行统计,我们会得出“iphone6s渠道用户数为2,iPhone 7s与小米5s用户数为1”的结果。

将用户行为进行拆分,然后选取固定要素、分组要素和统计要素,按分组要素对统计要素进行计算和聚合,就将用户行为的描述性信息转化成量的概念。

事件细分就是将用户行为转化为行为数据的一种方法。

接下来我们演示如何用事件细分工具获取这一数据结果。

  1. 点击U-Dplus左侧导航栏 “分析工具—事件细分”,出现如下界面:

3.2.1(2)

2.选择数据源和指标。当前要统计的是indigo_s1数据源中的数据,默认展示该项目所有数据源,所以要叉掉其他数据源。在第1个下拉框中选取“APP启动(预置)”,第2个下拉框中选取“触发用户数”。(“APP启动(预置)”表示这个事件是U-Dplus预置的,是事先埋过点的。若要选择其他非预置事件,需要具体埋点过程见第4部分《数据接入》)

3.2.1(3)

3.点击“+按分组查看”,在出现的下拉框中选取“设备型号”。

3.2.1(4)

4.点击“+筛选条件”,在右侧下拉框中选择“着陆页”,运算符下拉框选择“等于”,属性值下拉框选择“手机淘宝首页”。

3.2.1(5)

5.点击“确定规则”,并将日期设置为20170319,查看数据结果。

3.2.1(6)

上述按照一条具体需求介绍了事件细分的使用方法,接下来我们详细介绍事件细分工具的所有功能点。

3.2.1(7)

事件细分面板分为A、B、C三部分,其中在A部分可进行指标设置;设置完成点击确定规则,在B部分进行可视化展现,此部分只展示top5数据;C部分用表格形式展示指标全部数据。此部分的使用逻辑是在A中设置指标,添加分组维度和筛选条件,在B和C处查看指标表现,如果不符合心中预期,返回A处继续变更指标或条件,知道找到想要查看的指标数据,点击“存为报表”,将该次指标设置转化成报表形式。

A.指标设置

指标设置分为3个步骤:

1选取数据源。

同一个项目可以添加多个数据源,默认展示所有数据源合计数据,如果想查看某一具体数据源数据,则叉掉其他数据源,只保留该数据源进行数据查看。

2设置事件指标。

该部分又拆分为3个小步骤,第一,在事件单元内选择所要分析的事件,点击“+”号,可以添加多个事件;第二,添加指标查看的分组维度;第三,添加筛选条件。

3“确定规则”和“存为报表”按钮。

点击“确定规则”,设置指标即可在B和C部分计算并展示,点击“存为报表”,则此次建立的事件指标则以报表的形式进行保存。保存后的报表可用于添加到报告中。

B.可视化展示

此版块也可划分为3个部分:

① 日期范围和时间维度。

在这里可以选择要查看的日期,当前提供“今日”、“昨日”、“前7天”、“前30天”和自定义的“选择时间范围”5种日期形式,并提供“按天”、“按小时”和“总计”三种时间维度,并提供同比、环比和时间段对比三种对比维度。其中,当日期范围选择为单日时(比如今日、昨日),时间维度只能选择“按小时”和“按天”两种,因为此时“总计”与“按天”结果是相同的。当日期范围选择2天或3天时,时间维度可选择“按小时”、“按天”和“总计”三种模式,当日期范围选择大于3天(比如前7天和前30天)时,时间维度只能选择“按天”和“总计”两种,因为此时“按小时”数据量过于庞大,影响展示效果。

② 图表类型。

当前我们提供了4种图表类型:线图、柱图、饼图和对比图。线图用于查看一段时间内指标随时间变化趋势;柱图用于同一段时间内,相同指标不同分组的对比或不同指标间的对比;饼图用于查看同一时间内,同一个指标不同分组的占比;对比图用于直观展示同一指标的同比、环比等自身对比表现。

③ 指标下拉框与分组下拉框。

指标下拉框中罗列的是在A中设置的所有指标,默认展现A中设置的所有指标,如果想展示部分指标,需要在指标下拉框中进行筛选。

分组下拉框存放的是在A中设置的分组条件的属性值的组合,如果A中设置两个分组条件:设备型号和浏览器,计算结果中设备型号有4种,浏览器有3种,则此处分组下拉框中会出现12种分组组合形式。

④ 图形展示区。

图形展示区即为线图或柱状图的可视化展示区域,此处仅展现符合A中筛选条件的top5数据。

C.表格数据

此部分以表格形式呈现A中设置指标的全部数据。表格展示样式为,首列为时间维度,第二列为分组维度,其余为设置指标。

事件细分解决诸如一下问题:

(1)每日新增注册量多少?哪个渠道的用户注册量最高?

(2)每日新增登录用户多少?新增登录用户渠道分布?

(3)新增用户的次日留存率?活跃用户的次日留存率?


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