大数据分析模型介绍_数据步长为5%

一、渠道分析

1、名词解释：
渠道，即企业（产品）与用户产生互动的各个触点，比如搜索引擎、社交媒体、广告平台、线下站会等等。

一个完整的用户旅程，通常包括：站外渠道→展示创意→投放 URL →着陆页→辅助转化文案及 CTA →应用商店（仅移动端）→产品转化 6大关键环节，每个环节都有相应的指标来衡量渠道入口。

渠道分析模型用于分析用户（包括访客）的访问来源，通过访问用户数、访问次数、访问时长、跳出率等基础指标评估渠道质量，同时也支持自定义转化目标衡量渠道的转化效果。
2、场景解答：

• 各个渠道实时的访问用户数、浏览量如何？
• 上周选择了多个渠道对网站进行了推广，各个渠道带来的用户注册量如何？
• 社交媒体、搜索引擎、外部链接……哪个渠道带来的用户留存率更高？
• 微信来源用户更多集中在公众号还是朋友圈？
• 哪些搜索词带来的流量很大，且转化效果也好？

二、事件分析

1、名词解释：
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。
2、场景解答：

• 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？
• 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？
• 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？
• 最近半年付费用户数和 ARPU 值是多少？

三、实时分析

1、名词解释：
实时分析，可以实时检测用户点击情况，使用路径，查看使用应用的人员信息，包括地域，设备属性，使用行为等
2、场景解答：

• 市场人员刚刚上线了一个活动，如何及时了解到用户的点击情况？
• 产品刚刚更新上线，如何快速了解到产品的更新后，用户的下载/使用是否正常？
• 收到一个用户在使用过程中遇到的 bug反馈，如何需要快速查找到该用户 - 发现其使用路径进而解决bug？

四、Session分析

1、名词解释：
Session，即会话，是指在指定的时间段内在您的网站/H5/小程序/APP上发生的一系列用户行为的集合。例如，一次会话可以包含多个页面浏览、交互事件等。Session 是具备时间属性的，根据不同的切割规则，可以生成不同长度的 Session。

2、场景解答：
在 Session 分析中，易观方舟支持多种度量 Session 访问质量的指标，包括：

• 访问次数
• 人均访问次数
• 总访问时长
• 单次访问时长
• 单次访问深度
• 跳出次数
• 跳出率
• 退出次数
• 退出率
• 人均访问时长
• 总页面停留时长
• 平均页面停留时长
  同时，不同于事件分析，Session 分析中额外支持了一些维度的细分，以满足特定场景下针对 Session 分析的需求，包括：
• 渠道来源分组：用以区分每次访问的渠道来源，仅适用于 Web/H5/小程序
• 浏览页面数：以步长5为间隔，统计每次浏览页面数的分布情况
• 着陆页：用以区分每次访问的着陆页，可以评价不同着陆页的访问质量
• 退出页：用以区分每次访问的退出页，可以评价不同页面的退出情况，找 到退出率高的页面进行优化
• 访问时长：按照 0-3 secs，3-10 secs，10-30 secs，30-60 secs，1-3 mins，3-10 mins，10-30 mins，30-60 mins，1 hour 以上的区间进行划分，统计每次访问的时长分布

五、转化漏斗

1、名词解释：
转化漏斗模型，是分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化效果的方法。
在理想情况下，用户会沿着产品设计的路径到达最终目标事件，但实际情况是用户的行为路径是多种多样。通过埋点事件配置关键业务路径，可以分析多种业务场景下转化和流失的情况，不仅找出产品潜在问题的位置，还可以定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。
2、场景解答：

• 官网流量很大，但注册用户很少，是过程中哪个环节除了问题？
• 用户从“注册 – 绑卡 - 提交订单 - 支付订单” 总体转化率如何？
• 不同地区的用户支付转化率有什么差异？
• 两个推广渠道带来不同的用户，哪个渠道的注册转化率高？
• 上周针对注册环节的问题做了一次优化，转化率趋势是否有提升？

六、智能路径

1、名词解释：
路径，是指用户在应用中使用的行为轨迹。在产品的运营过程中，无论是产品、运营还是市场团队都希望能够清晰的了解其用户行为路径，来验证运营思路、指导产品迭代优化，达到用户增长、转化的最终目的。

当有明确的转化路径时，通过预先建立漏斗来监测转化率会比较容易（详见转化漏斗分析模型）。但是很多情况下，虽然有最终的转化目标，但是用户到达该目标却有多条路径，无法确定哪条路径是用户走的最多的路径，哪条转化路径最短，这时候就需要智能路径分析模型的帮助。
2、场景解答：

• 用户主要从哪条路径最终形成支付转化的？
• 用户离开预想的路径后，实际走向是什么？
• 不同的特征用户行为路径有什么差异？

七、留存分析

1、名词解释：
留存，是指用户在 APP、网站等应用上使用过，并一段时间后仍有使用。

留存分析模型是一种衡量用户健康度/参与度的方法，超越下载量、DAU 等指标，深入了解用户的留存和流失状况，发现影响产品可持续增长的关键因素，指导市场决策、产品改进、提升用户价值等。
2、场景解答：

• 上个月做了一次产品迭代，如何评估其效果？是否完成了产品经理期望完成的行为？
• 作为一个社交 APP，在注册后不添加好友和添加 10 个好友的用户后续留存有差异吗？
• 短期留存低，长期留存一定很差吗？
• 两个推广渠道带来不同的用户，哪个渠道的用户更有可能是的高价值用户？
• 近 30 天注册的用户，半个月都没有回访的用户比例是多少？

八、热图分析

1、名词解释：
热图分析模型能够用热谱图直观呈现用户在网站、H5页面、APP上的点击、滚动行为，帮助产品、运营人员了解用户的点击偏好，辅助做页面设计优化、内容调整等。

九、分布分析

1、名词解释：
分布分析主要能够提供【维度指标化】之后的数据分解能力，将原有维度按照一定的数值区间进行维度划分，进而分析每个维度区间的分布情况.
2、场景解答：

• 分析订单的金额分布
• 分析某类特殊事件的发生时段分布
• 分析某类特殊事件的发生次数分布
• 分析触发某类事件的用户年龄分布

由此可见，分布分析主要针对的是数值型和日期型这两类属性，比如：金额、年龄、时间、频次，因此当用户打点上传的数据中包括这两类属性时，那么在日常的分析中就有可能会使用分布分析来解决一些特定问题。

十、间隔分析

1、名词解释：
间隔分析主要提供从起始事件到转化目标之间的时间角度和步长角度的相关指标统计，便于关注转化的人群能够从这些指标中观察转化过程的情况，根据转化时长和转化步长的相关情况来判断转化过程是否正常，是否存在优化的空间以及是否存在较大的方差。

在某些实际场景中，转化结果和转化效率之间息息相关，我们在关注转化结果以及影响结果的维度的同时，更需要关注转化过程中的效率指标，这也是间隔分析主要解决的问题。例如：某理财类 App，从落地页引流到首次入金，中间涉及的转化环节很多，除了最终转化率之外，需要关注核心步骤之间的转化效率，尤其是注册、绑卡等几个环节。
2、场景解答：
间隔分析目前包括 10个预置指标来衡量转化效率，包括：

• 总体转化率
• 转化用户数
• 转化时间类：转化时间中位数、最大值、最小值、平均值
• 转化步长类：转化路径长度中位数、最大值、最小值、平均值

十一、属性分析

1、名词解释：
属性分析是基于用户自定义属性或预置属性的占比分析，它能够按照不同的属性来统计用户数等指标的属性占比，进行得到初步的分析结论。例如，通过对性别属性的用户数占比分析，我们可以快速得到不同性别的用户数统计结果。

通过属性分析，可以快速查看在不同属性上的用户数分布情况，便于统计不同特征的用户总量，在使用属性分析的过程中，需要合理选择度量方式，常用的度量方式包括：

• 用户数
• 去重数
• 总和
• 最大值
• 最小值
• 均值

2、场景解答：
例如：我们选择的指标为“累计消费金额的均值”，维度为“会员等级”，用户选择“所有用户”，那么我们得到的结果是：

所有不同会员等级的用户的平均消费金额是多少