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以电商为例，典型的用户购买行为由以下连续的行为构成：浏览首页、浏览商品、提交订单、支付订单。当我们期望观察各步骤间及总体转化率，可按以下步骤进行：步骤1：新建漏斗若想分析广东省地区的用户购买行为，首先点击“创建漏斗”按钮，并将漏斗名称命名为“电商转化漏斗” 企业微信截图_79ea6ab8

位原因分析方法使用事件分析，查看核心关注商品销量趋势，找出异常日期使用漏斗分析，查看异常日期从商品详情页浏览到下单流程中重点关注环节指标以及转化率使用间隔分析，为漏斗合理设置窗口期时长回到漏斗分析，定位异常环节使用事件分析，设置商品详情页流量按推广位来源分组查看，判断是否推广位效果导致异

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

。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

查询。 image2020-12-14_14-27-6.png FAQ 查看 App 端数据，为什么今天查看昨天的数据和昨天查看当天的数据不同答：App 端有缓存机制。分组过多，数据显示不完整答：可以通过查询 API 获取完整数据。事件分析里和漏斗里查看的用户数不一致答：事件分析和漏斗分

视频版讲解分布分析讲解视频 https://www.sensorsdata.cn/service/onlineguidedetail.html?id=2171&t=sa 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

件的含义和其他分析功能一样，留存分析也提供了筛选功能。留存分析的筛选提供了两种不同的筛选类型。用户属性上的筛选：例如，我们添加的筛选条件是“性别”为“男”，则只有属性中“性别”为“男”的用户，才满足这个筛选条件，并且出现在筛选后的留存分析结果中；事件属性的筛选：和漏斗的触发限制条件含义相同，指

LTV 分析概述用户生命周期价值（Life Time Value，LTV），即用户在生命周期中贡献的商业价值。LTV 分析是一种分析用户商业价值的分析模型，可分析特定日期访问的用户群体，在一定时长内所贡献的人均价值。 image2020-11-21_11-6-31.png LTV 分析可以帮助

视频版讲解 Session 分析讲解视频 https://www.sensorsdata.cn/service/onlineguidedetail.html?id=2149 Session 分析概述在事件分析中选择分析方式 image2020-12-14_14-52-27.png 在 1.6