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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、分组和聚合能力，事件分析可以帮助回答以下问题：最近三个月来

概述在使用神策事件分析，留存分析，分布分析等功能的时候，部分用户对事件的分组和排序方式会有不同的需求，为满足不同账号自定义下拉面板的展现效果的需求，神策提供的个性化事件分组的功能。在事件分析中，点击切换事件入口后，可查看到选择事件的面板。在此面板的右上角，点击「齿轮设置按钮」后可打开事件分组

置查询条件添加分析事件点击下拉按钮可以选择要分析的事件，点击右侧“＋事件分组”可以为每个事件添加分组，当前只支持一个事件最多一个分组。如果所选内容包含虚拟事件，则分析结果虚拟事件会以一个整体进行分流计算。所选分析事件中可能包含某些「虚拟事件」与已选「元事件」部分条件重叠或完全包含，也有可能会出

Session 分析概述在事件分析中选择分析方式企业微信截图_dd262fda-6a4f-4ce1-8199-f1e318c612e4.png 在 1.6 版本增加了 Session 分析功能，第一次进行 Session 分析之前，首先需要在“元数据”的“Session管理”里创建

时候，点击 icon 后可直接在事件分析中查看此事件近期数据上报的情况。提供一键下载当前项目中已有的「数据埋点采集方案文档」，文档中将包括此项目中所有的事件、事件属性与用户属性。可通过上传 Excel 文件，对项目中的事件进行显示名的重命名。在「数据强校验模式」下，有数据上报的事件才可在分析模

-24_15-17-35.png 步骤4：设定高级筛选条件如果想对分析结果依照特定条件进行筛选查看时，可以点选“筛选条件”。以“累积消费金额”为例，可以选择分析累积消费在“10000-20000”的消费群体。 image2019-11-24_15-17-50.png

在介绍漏斗分析之前，需要有一些基本概念进行介绍：步骤：由一个元事件/虚拟事件加一个或者多个筛选条件组成，表示一个转化流程中的一个关键性的步骤；时间范围：在界面上选择的时间范围，是指漏斗的第一个步骤发生的时间范围；窗口期：用户完成漏斗的时间限制，也即只有在这个时间范围内，用户从第一个步骤

。如何衡量转化，除了用漏斗看转化率，还需要看转化时长的分布情况，间隔分析即是解决这类问题和需求的。通过计算用户行为序列中两个事件的时间间隔，得到业务转化环节的转化时长分布。间隔分析可以帮助你回答以下问题：包含了实名认证等复杂操作的注册流程，想知道用户从开始注册到注册结束，整个过程花费的时长分布

概述为了更方便灵活的分析，可以使用虚拟事件，将元事件进行拆解或者组合形成新的「虚拟事件」，从而减少每次在分析过程中反复对固定常用的事件进行筛选配置。 image2020-2-17_19-56-58.png 创建虚拟事件虚拟事件由多个元事件组合而来，且可以为虚拟事件的每个元事件设置过滤条件，当

分布分析概述在 1.6 版本将“回访分析”升级为“分布分析”，分布分析不但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、200 元以上三个区间的用户分布情况。指定一个用户行为事件，然后选择事件的指标。分