简介
功能名称：分析模型支持切换分析主体
简称：多分析主体
本功能为高级功能
本功能为高级功能，默认不开启，请联系客户成功开启功能。
什么叫分析主体
神策的分析模型是 Event-User 模型，其中的 User（用户）就是分析的主体，用于串联起一连串的 Event（事件），形成用户的行为序列。更多信息请查看 Event-User 模型的介绍。
在不同的分析模型中，分析主体会起到关键的作用，比如：
- 在留存分析中，会以一个用户为分析的主体，判断这个用户串联的相关事件是否在 t+1，t+2···t+N 的再次发生，形成留存。
- 在漏斗分析中，会以一个用户作为分析主体，判断这个用户的串联起来的行为是否构成一个漏斗，把所有用户串联的小漏斗合并起来变成一个综合计算后的数值。
在实际的工作场景中，我们会需要在部分的分析场景里面切换分析主体，比如说漏斗分析，如果我们关心的不是 用户 的行为转化漏斗，而是某个商品，从入库、存库再到销售出去的漏斗模型，就需要应用到切换分析主体的功能。
适用场景与客户
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客户所在行业 |
使用场景 |
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|---|---|---|
| 1 | 工具 | 除了按照用户（人）的角度去分析业务数据，也想要按照设备的维度，去看产品的使用与留存 |
| 2 | 证券 | 同一用户名下有多个资金账号，在没有多分析主体的机制下，只能通过上报公共属性的方式进行账号筛选，但在神策系统中无法按照资金账号进行计数与分析，但是如果能够切换分析主体，就能实现想要的分析效果。 |
| 3 | 电商/电视购物 | 同一个用户，在集团视角和业务视角身份不同，意味着同一个人在环境中具备不同的身份 |
| 4 | 游戏 | 这个与证券用户相近，同一个游戏用户的账号下，存在创建多个游戏角色的场景 |
功能介绍
步骤 1：核心逻辑与配置方法
导航栏 系统管理 > 分析模型设置，进入设置界面。
点击创建，可以把事件属性设置为可分析的主体，支持 string 和 number 类型的属性。
配置思路
游戏行业
以游戏行业为例，通常存在一个用户练多个角色甚至多个小号的情况，比如如下情况：
| 角色 id | 账号 id | 实名认证 id |
|---|---|---|
| 角色 A.1 | 账号 A | 自然人 α |
| 角色 A.2 | ||
| 角色 B.1 | 账号 B | |
| 角色 C.1 | 账号 C | 自然人 β |
在进行埋点时，通常会把账号 id 作为用户 id。如果希望以角色 id 或者实名认证 id 作为分析主体，需要将这两个 id 作为事件属性在埋点时上报。
步骤 2：在留存分析中的应用
典型应用场景
游戏行业：同一用户可能会创建多个角色，每个角色的留存情况如何？是否存在部分角色留存而其他角色不再活跃的情况。
主界面
开启多分析主体功能后，可以在界面右上方看到切换分析主体的菜单。默认用户 ID 是神策分析经过 ID-mapping 之后的用户 ID，可根据需要切换为其他分析维度。
支持保存为概览
在切换分析主体的情况下，支持将分析结果保存为概览。
步骤 2：在分布分析中的应用
典型应用场景
- 金融行业：根据开户的账户维度查看同一自然人的不同账户交易金额分布
- 游戏行业：根据设备/角色维度查看角色等级、充值金额的属性分布
主界面
开启多分析主体功能后，可以在界面右上方看到切换分析主体的菜单。默认用户 ID 是神策分析经过 ID-mapping 之后的用户 ID，可根据需要切换为其他分析维度。
支持保存为概览
在切换分析主体的情况下，支持将分析结果保存为概览。
步骤 2：在漏斗分析中的应用
典型应用场景
电商行业：如需分析商品流转情况，可将商品作为主体，查看商品从进库存、展示、销售、物流到售后的完整漏斗转化情况。
主界面
开启多分析主体功能后，可以在界面右上方看到切换分析主体的菜单。默认用户 ID 是神策分析经过 ID-mapping 之后的用户 ID，可根据需要切换为其他分析维度。
切换分析主体后，漏斗计算时用于串联用户行为的 key 值将从用户 ID 变为所选的分析主体。
支持保存为概览
在切换分析主体的情况下，支持将分析结果保存为概览。
多分析主体的局限性
无法支持的计算
使用默认的分析主体时，支持查看用户画像，添加用户分群。
使用自定义的分析主体时，无法查看用户画像，支持添加用户分群。
可能会导致计算不准确的情况
当选择自定义的分析主体，并且按照用户属性/用户分群/用户标签查看分布数据时，数据可能存在不准确：
假如一个多租户的设备前后被多个用户使用过，以这个设备 ID 作为分析主体分析的时候，能够映射到多个用户，也就可以映射到多个用户属性的值。所以在遇到这种情况——同一个分析主体会对应两个用户属性的值时，会按照行为序列中最早的事件去寻找用户属性。