指标分析概述
概述
在 指标平台 创建好指标、维度、关系后，在 指标分析 可以进行灵活的多维分析。
指标分析支持通过简单的点选指标、维度、筛选条件等完成分析，也提供了高级分析条件配置的能力，在帮助产品、运营自助分析日常业务数据的同时，也能帮助专业分析师完成高阶洞察。指标分析可以满足以下需求：
- 多维度多指标的即席关联分析：基于统一的指标、维度口径生成分析结果，消除不同业务模型间的指标二义性
- 降低数据查询及分析的门槛：通过点选拖拽维度、指标、筛选条件等生成分析结果，是与行为分析模型类似的基于业务语义出发的分析，对业务同学友好
- 行为类、经营类指标融合分析：基于指标和关系，在用户粒度打通行为数据与经营数据后，支持企业进行用户粒度的运营 ROI、经营分析等多业务场景
- 可作为公司内部的业务中间表生成工具，生成集中管理的业务模型，上层可视化支持二次聚合的多元配置
在指标分析配置好的分析条件，可以发布至 业务集市，完成分析条件的沉淀、数据更新方式的配置，还可以进行精细化的权限分配，如协同管理、行权限的配置等。
常用分析场景
场景一：不同分析模型产生的指标同时查看分析
通过不同的分析模型创建出的指标，如事件分析、Session 分析、留存分析创建出的指标，可以在指标分析中实现同时分析。如分析不同投放渠道的消耗及转化情况：可以按 渠道 维度同时查看渠道 PV(事件分析)、不同 Session 的 Session 总次数(Session 分析)、不同 Session 的 Session 跳出率(Session 分析)。
场景二：经营分析
接入的业务数据表，在指标平台快捷生成所需维度、指标后，可以在指标分析完成对经营数据的分析。如分析不同品类的销售额：可以通过订单表创建(sum(订单金额)，筛选:订单状态=已完成），在指标分析中选择维度 商品品类，选择指标 销售额 即可完成分析。
场景三：用户行为数据和业务数据联合分析
通过现有分析模型能够可视化快速生成行为类指标，如 DAU、次日留存率等指标。业务数据通过关系在用户粒度与行为数据打通后，即可在指标分析完成用户粒度的运营 ROI、经营分析等多业务场景的分析，解决用户行为数据和业务数据孤立问题。
适用角色
| 权限点 \ 角色 | 系统角色 | 自定义角色 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 管理员 | 分析师 | 开发者 | 普通用户 | 自定义角色名称 | |
| 使用指标分析 | 默认开通 | 默认开通 | 默认开通 | 默认不开通 | 自定义配置 |
有 使用权限 的维度、指标，可以在指标分析中进行分析，详见指标管理权限部分
指标分析界面功能简介
基础-分析条件配置
选择所需 维度（1）、指标（2）、时间范围（5） 后，点击 查询（6） 即可完成一次分析。
同时支持添加 用户分群（4） 和 全局筛选（5） 条件。
维度和指标
在指标分析中，支持根据分析习惯，先进行维度的选择，或先进行指标的选择；其中，指标必选，维度非必选。
维度或指标会根据已选内容，实时变更可选的范围，鼠标悬停在不可用的选项上会显示详细原因。
维度 - 时间维度的说明
预置维度 - 时间：支持分析时，切换不同的时间粒度。
部分指标，如来源为留存分析的指标，不支持全部时间粒度的使用，如先选择了此类指标，后选择时间维度，时间颗粒度的可用项会减少。
维度 - 自定义维度
在指标分析中，可以基于已有维度，灵活定义出新的 自定义维度，方便分析及看数。比如已有维度 渠道，希望在指标分析将其合并为渠道分类：免费渠道、付费渠道、自有渠道，然后进行分析。
创建步骤：
- 配置自定义维度显示名、维度名称
- 选择自定义维度的数据类型
- 定义维度规则：一个自定义维度的规则定义中，仅支持 来源为同表 的维度，选中某维度后，再次添加规则时，会自动限制后续可选维度的范围。
指标 - 指标口径
每个指标的分组、来源、业务口径、指标注释、可用的时间粒度，可在指标口径卡片中查看。如需进一步查看数据口径、创建人等信息，可点击 详情 快捷跳转至指标平台查看。
指标 - 指标值筛选
指标值筛选功能入口在选中的指标后，可以用于筛选出更关注的数据。一次分析中，对某个指标增加的指标值筛选，会影响其他指标的数据，即此类筛选条件会作用于整行数据。
举例：
- 维度：渠道
- 指标：广告收入（指标值筛选，大于 10000）、广告成本
- 查询数据仅返回 广告收入 大于 10000 的渠道的相关数据
指标 - 自定义指标
在指标分析中，支持基于已有指标创建新的 自定义指标。交互逻辑可参考 事件分析自定义指标。
通过自定义指标，可以实现以下场景：
- 场景 1：实现高级对比能力
如发现商品销售数据波动时，可通过此功能，实现 部分品类销售情况 和 整体销售情况 对比，比如：鞋服品类销售额对比整体销售额，则可以通过（销售额加内筛选 = 鞋服）/ 销售额实现
- 场景 2：指标四则
实现已有指标之间的四则运算，例如已有指标 线索数、有效线索数，可以通过自定义指标实现 线索有效率（有效线索数 / 线索数）的计算
维度和指标的使用限制
维度
- 数据类型为 List（集合） 的维度，一次分析只能选择一个。
指标
- 指标所在的数据表上如果没有 Datetime（日期时间）类型的字段，此类指标不支持使用 时间 维度及 时间范围，见下图
- 先选择此类指标，再选 时间 维度的提示：
- 先选择此类指标，时间范围 会禁用：
- 支持时间的指标与此类指标不能同时分析：
- 先选择此类指标，再选 时间 维度的提示：
用户分群
- 选择指标后，如所选指标与用户表存在符合条件的关系，用户分群会变为可用状态。
- 临时分群：
- 在指标分析里，分析的过程中可以直接建立临时分群，通过属性、标签、行为序列的规则设置，在分析过程中实时、快速地完成对分析人群的圈选，而不用在用户分群模块提前配置。
- 临时分群可以在下次分析继续使用，每次分析时会根据分群的规则重新计算。
- 临时分群最多存储 20 个，支持删除、编辑等管理操作。
- 目前，只有指标分析支持了临时分群，暂时不支持在其他分析模型中使用。
全局筛选
全局筛选中，可添加筛选条件的维度，为所选指标可用维度的交集（除去来源为用户属性、用户标签的维度，用户相关的筛选条件可以在用户分群中通过创建临时分群完成）。
时间范围
当所选指标的来源数据表上没有 Datetime（日期时间）类型的字段，时间范围不可用。
数据截断问题
查询数据过多时，会发生数据截断。会按照第一个指标值的"降序"或"升序"截取 Top 10000 分组的数据进行展示。
可以通过调整指标顺序及高级分析条件配置 > 默认排序来尽可能的获取所需数据结果，详见 2.2.3。
进阶 - 高级分析条件配置
关系
关系的拼接和切换
- 跨表分析
- 基于同一张数据表创建出的维度、指标可以一起分析
- 在 指标平台 - 关系管理 中建立关系后，还可以实现跨表使用指标维度
- 举例：
- 商品基础信息表 中存储了每个商品的品类、id 等基础信息
- 事件表 中记录了每个下单事件包含的商品 id
- 建立 商品信息表 为主键表、事件表 为引用表的关系后，分析时就可以使用商品品类作为维度去分析不同品类的被购买次数、金额等指标
- 关系的拼接
- 在关系管理中，构建的是两个数据表之间的关系
- 在分析时，会将两两关系拼接至最长 4 度 (Table A-Table B > Table B-Table C > Table C-Table D > Table D-Table E) 进行使用，即维度、指标所在数据表之间最多跨 4 度关系
- 分析时切换关系
- 支持在分析时灵活切换维度、指标所在数据表之间的关系，发起查询时会按照选择的关系进行计算
- 默认选中两表间最新创建的较短的关联关系
- 举例：
- 在关系管理中创建了如下三条关系：
- 关系 1：Table A — Table B
- 关系 2：Table B — Table C
- 关系 3：Table A — Table C
- 分析时所选的维度、指标分别来自 Table A 和 Table C，在 高级分析条件配置 - 关联关系 Table A 和 Table C 间会有两条可用关系：
- 关系 3：Table A-Table C
- 关系 1 和关系 2 拼接成的关系：Table A—Table B > Table B—Table C
- 默认选中 关系 3，支持切换为 关系 1 和关系 2 拼接成的关系
- 分析时进行关系切换的场景举例：
- 如 拼团订单表 中存在"拼团发起者"和"参与者"两个字段，发起者和参与者的用户信息均存储在 用户信息表 中
- 在 关系管理 中对于 拼团订单表 和 用户信息表 之间可以建立两条关系：一条以"拼团发起者"作为外键，一条以"参与者"作为外键
- 分析时可以选择 按照拼团发起者的会员等级（以"拼团发起者"作为外键的关系），或 参与者的会员等级（以"拼团参与者"作为外键的关系），去查看订单金额等指标
- 指标维度方向的限制
- 主键表上维度可以用于分析引用表上指标，反向暂不支持
分析模型指标的特殊说明
- 在指标分析中，来源为「分析模型」的指标 和 来源为「事件属性」的维度，仍旧会根据 「事件」 和 「属性」 的从属关系来判断是否可用
- 基于关系拓展的维度，也会限制为 该事件的属性做引用字段时 的数据表上创建的维度
- 即，非本事件属性创建出的维度和关系，对本事件的指标不可用
| 指标来源 | 具体来源 | 事件属性范围等说明 |
|---|---|---|
| Session 分析 / 事件分析 | 具体事件的指标 | 该事件的属性 |
| Session 分析 / 事件分析 | 虚拟事件的指标 | 该虚拟事件包含的事件的属性的并集 |
| Session 分析 / 事件分析 | 自定义指标 |
自定义指标涉及事件的属性的交集 关系：要求原子指标分别与对应数据表有符合条件的关系 |
| 事件分析 | 任意事件的指标 | 所有可见事件的属性的交集 |
| 预定义指标 | 通过事件分析预定义指标创建出来的指标，可用粒度为「天」，需添加「时间 - 天」维度后才能发起查询 | |
| Session 分析 | Session 总体/任意事件的指标 | Session 内事件的属性的并集 |
| 留存分析 | —— |
通过留存分析创建的指标，暂不支持使用来源为「事件属性」的维度（包括与事件表建立关系的数据表上创建的维度）作为维度或筛选条件，且必须添加对应粒度的「时间」维度才能发起查询 |
时间字段
时间范围筛选和系统预置 时间 维度背后对应的字段，称之为 主时间字段。
- 在指标分析中，当指标来自不同数据表时，系统会默认选中每张数据表中的第一列数据类型为 Datetime（日期时间）的字段作为主时间字段，并且将这些字段捏合在一起，从而实现对所有指标做全局一致的时间筛选和时间维度值展开。
- 支持分析时，切换每张数据表的 主时间字段，要求字段的数据类型为 Datetime（日期时间）。其中，基于行为分析模型 / events 表创建的指标，只能以 事件发生时间 为主时间字段，不支持切换，否则可能引起性能问题。
例如，同时分析 GMV 和日活，其中 GMV 来自订单业务表，日活来自事件分析，时间范围选择 2023-04-06，时间的筛选会同时作用于订单业务表和事件表；其中订单业务表的主时间字段支持切换，可以看 下单时间 等于 2023-04-06 的 GMV，也可以切换为 支付时间 或 订单完成时间。
默认排序
查询数据过多时，会发生数据截断。会按照 第一个指标 值的 降序 或 升序 截取 Top 10000 分组的数据进行展示。
- 在 高级分析条件配置 > 默认排序 中可以切换 降序 或 升序。
- 在分析条件配置区可以拖动指标调整顺序：鼠标悬停在指标前的字母序号上，指标会变为可拖动状态，上下拖动即可完成指标顺序的调整。