"用户分层" 搜索结果
用户细查
1. 概述 用户细查，可以精准查找出某个目标用户或符合某些行为特征分群的用户列表。 2. 常用分析场景 场景一：客服等角色，通过查找定位到某一用户账号，进一步查看该用户属性或用户的行为序列。 场景二：产品或运营，需要同时查看多个分群的用户列表，分析用户属性的共性或查看用户行为序列。 3. 适用角色 权限点\角色 系统角
用户行为序列
概述 用户行为序列是通过检索、分析模型下钻等方式，定位到具体的用户，并查看分析单用户的基础信息、历史行为记录的功能。行为分析层做宏观业务数据的统计分析，单用户行为序列则能够精确到业务重点关注的单个用户，对其做定向分析。在用户行为序列中，可以通过对行为序列的分析，从微观角度观察符合某些行为特征的用户的具体表现，并将其与
用户路径分析
视频版讲解 用户路径分析讲解视频 https://www.sensorsdata.cn/service/onlineguidedetail.html?id=2153&t=sa 概述 用户路径分析主要用于分析用户在使用产品时的路径分布情况。 例如：用户在访问了某个电商产品首页后，有多大比例的用户进行了搜索？有多大比例的用
用户群画像分析
在商业活动中，无论是上游的供应商，一起共创的合作方，还是下游的终端用户，每个环节都离不开 人 这个实体。 通过采集到的 人 相关的数据（包括不限于：行为，属性，特征）对这些 人 及其行为进行分析： 用户分层分析：探究在特定时间段内做过相同行为的 人，他们的性别、年龄、地域等特征分布情况有什么不同。 用户聚合分析：拥有
神策分析是什么？
一个特定领域的需求。神策数据承诺不碰客户数据，帮助企业用其内部数据进行分析，关注与企业业务数据相关的用户行为分析。 提供 PaaS 平台可深度开发 支持使用底层的接口和功能二次开发：私有化不等于定制化，神策数据对标准需求可提供标准代码。如果客户只有一个标准的数据分析需求，那么你不需要做任何决策，直接使用神策分析即可。如
事件分析
/onlineguidedetail.html?id=2325&t=sa 事件分析概述 事件，是追踪或记录的用户行为或业务过程。举例来说，一个电商产品可能包含如下事件：用户注册、浏览商品、添加购物车、支付订单等。 事件分析，是指基于事件的指标统计、属性分组、条件筛选等功能的查询分析。借助于神策分析强大的筛选、分组和聚合
智能预警分析
同期预警指标。有关同期预警指标的详细内容，详情请见3.4 image2021-6-5_17-22-57.png 注：任意时间总次数 [js]，代表的含义为：指标值 [分组值]。如果预警指标没有设置分组，则只显示指标名。 异常维度分析 维度分层 点击异常维度分析【维度设置】，查看当前预警指标的所有维度分层。维度支持：用户
添加分析模型
功」，如下图： image-2023-5-11_14-9-13.png 点击业务模型名称可进入该模型的详情页，业务模型的详情页是该模型的只读状态，用户可在业务集市及可视化层通过详情页查看业务的详细数据，以及做有限的（在选定条件范围内的）浅层二次分析操作。 详情页实际包括了四个部分，达到在一定限制的情况下支持看数场景的快
标识用户——简易用户关联（IDM 2.0 & IDM 1.0）
选取合适的用户标识对于提高用户行为分析的准确性有非常大的影响，尤其是漏斗、留存、Session 等用户相关的分析功能。因此，我们在进行任何数据接入之前，都应当先确定如何来标识用户。下面会介绍神策分析用户标识的原理，以及几种典型情况下的用户标识方案。 注意：不要在线上页面直接切换不同项目的数据接收地址，会导致首日首次等
用户关联（其他小程序）
用户关联是为了对用户进行唯一标识，提高用户行为分析的准确性。目前神策提供了简易用户关联和全域用户关联分为用于支撑不同的业务场景。 用户关联是为了对用户进行唯一标识，提高用户行为分析的准确性。目前神策提供了简易用户关联和全域用户关联分为用于支撑不同的业务场景。 用户关联是为了对用户进行唯一标识，提高用户行为分析的准确性。
用户列表
分析模型按 用户数 的分析结果，和用户分群的列表详情页均可查看明细的 用户列表。 image2020-2-12_23-21-13.png A：在用户列表中，对于 加密显示 的 用户属性 将会以脱敏显示。 B：列目显示：指的是可自定义用户列表中常用的用户信息，如下图。左侧蓝框内容为可被订阅显示到用户列表上的用户属性，右
行为分析常用名词
、喜欢什么颜色，这些都是这个人所具备的属性特征。 而在数据分析领域，维度是用来描述和分析指标。 展示和点击 展示，指页面上元素的曝光次数。 点击，指页面元素被用户点击的次数。 这两个指标主要适用于线上广告投放，比如评估投放在新浪首页的品牌广告，展示了多少次、点击了多少次。 访客 英文为 Visitor，通俗解释为访问网
全域用户关联（IDM 3.0-快应用）
全域用户关联介绍 参照 SDK 产品功能部分的标识用户-全域用户关联 https://manual.sensorsdata.cn/sa/latest/%E6%A0%87%E8%AF%86%E7%94%A8%E6%88%B7%E2%80%94%E2%80%94%E5%85%A8%E5%9F%9F%E7%94%A8%E6
指标分析
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。 中间表生成工具：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
信蜂系统用户手册
系统介绍 信蜂系统是神策公司为了保护客户账号和密码等敏感数据而研发的数据安全系统。信蜂系统的核心使用者为客户，神策人员需要提供账号、密码/一次性口令登录客户神策应用处理问题时，客户将所需内容提交至信蜂系统。神策人员即可通过神策内部管控流程申请所需信息，为客户提供帮助同时保障客户账密的数据安全。 信蜂系统的功能主要分为三
漏斗分析
、电子邮件营销）的用户转化效率，改善客户服务流程，提升客户满意度 这些场景展示了漏斗分析在不同行业中的多样性和灵活性，它可以帮助企业在多个层面上优化用户体验和业务流程 适用角色 权限点\角色 系统角色 自定义角色 允许使用漏斗分析模型 管理员 分析师 开发者 普通用户 自定义角色名称 默认开通 默认开通 默认开通 默认
RFM 分析
在商业活动中，无论是上游的供应商、一起共创的合作方，还是下游的终端用户，每个环节都离不开 人 这个实体。 跟 用户群画像分析 类似，RFM 分析也是是通过采集 人 相关的数据进行分析，只不过 RFM 分析 更聚焦于 用户分层 分析。 RFM 分析属于高级功能，若需要开通，请联系神策工作人员。 概述 RFM 模型是用户价
用户分群功能应用示例
以互联网金融网站为例，运营常见的需求包含针对具有某类特征的用户群体进行理财项目推荐。 我们通过以下几个步骤完成： 步骤一：获得特定分群的用户名单 通过用户分群筛选出对基金项目和P2P项目感兴趣的风险投资偏好为激进型的用户群，如下图。 image2020-12-23_16-43-20.png 步骤二：提取用户账号或手机信
标识用户——全域用户关联
在简易用户关联方案中，所有的用户 ID 会被分为两类，一类是设备 ID（匿名 ID），一类是登录 ID。 在实际业务中，很多触点的用户标识，会介于上述二者之间，比如微信生态的 OpenID 和 UnionID。 为了彻底解决用户关联的问题，我们采用了新的标识用户方案，该方案与过往最大的区别在于所有的 ID 都有了明确
报表使用
-58.png 邮件推送 报表提供了图表订阅与数据推送功能，可以选择在特定时间间隔（例如每周或每月）自动收到订阅的报表 image-2023-7-3_10-46-15.png 分享 将报表链接复制后分享给其他用户 有对应权限的用户即可查看报表内容 Snipaste_2023-07-03_10-47-15.png … .
分布分析
视频版讲解 分布分析讲解视频 https://www.sensorsdata.cn/service/onlineguidedetail.html?id=2171&t=sa 概述 分布分析可以告诉你用户有多依赖你的产品，还可以告诉你某个事件指标的用户分布情况。比如，查看订单金额在 100 元以下、100 元至 200 元
全域用户关联 API（Java）
，并且长度不超过255个字符作为 distinct_id 用户属性 为了更准确地提供针对人群的分析服务，神策分析 SDK 可以设置用户属性，如年龄、性别等。用户可以在留存分析、分布分析等功能中，使用用户属性作为过滤条件或以用户属性作为维度进行多维分析。 设置用户属性 使用 profileSetById() 设置用户属
用户数据删除工具
注意 1 -p Y "default" 项目英文名称 用户数据删除的对应 项目的英文名。 2 -f Y ~/user_id_list.txt 需要删除的 id 列表文件 各 id 使用换行符分隔，批量进行删除时使用。 3 -m N all / identity / record 删除模式 all – 用户关联数据以及
分享与应用
经过各个角色的协同合作，数据已经以结构化、可视化的形式呈现给业务和决策层。通过最后一步“分享与应用”，能够完善数据价值应用的最后一公里，实现“观察数据-发现问题-分析问题-解决问题”的整体链路闭环，通过数据播报、数据订阅、数据推送、数据预警等形式，准确且及时的将数据透出，加快企业级的敏捷决策过程，获得更高效、目的性更强
如何正确地标识用户
准确地标识用户，做好用户关联，是用户行为分析的基础。如果有一丝纰漏，后续得到的统计或分析结果，都将被打上问号，因此请高度重视本节内容。 用户标识及关联 在真实世界中，我们通常可通过身份证号来准确标识一个自然人。但在互联网业务体系中，这种方式并不能很好的适用，于是产生了两种常见方案： 通过用户的设备 ID 来唯一标识用户
