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漏斗分析
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
漏斗分析功能应用示例
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
复杂分析场景
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
神策分析是什么？
点、全埋点、导入工具等方法把数据接入神策分析。同时，为了解决跨屏贯通一个用户的问题，神策数据也提供用户 ID-Mapping 方面的解决方案。 2.3 实时灵活的多维分析能力 提供全功能的多维分析能力剖析用户行为——维度、指标不需要预定义，漏斗分析、留存分析、分布分析都可以任意维度下钻。神策分析不仅
间隔分析
。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
神策分析怎么解决问题
-b427-a9ef1e6f0aa1.png 这个案例帮助你快速了解一个简单的分析场景，其中涉及到了事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、间隔分析...等神策分析模型，你可以进一步探索更多功能。如果希望了解进阶场景，可以前往最佳实践了解更多使用场景和进阶使用技巧。 以上数据均为模拟数据，可前往电商
间隔分析功能应用示例
的目标。 详细见下图： image2019-11-24_16-44-22.png 间隔分析通常是业务情况的反应，帮助我们探索可能存在的问题，而不设为直接优化的指标对象。 例如产品用户中提交订单到支付订单间隔时长中位数过长，反应出其中可能存在问题，需要结合事件分析，漏斗分析等功能定位具体问题。
产品更新日志
展示计算后的结果，不需要再点击「查询」； 【留存分析】按分组查看时，支持按分组名称排序； 【漏斗分析】漏斗转化中位数的展示粒度精确到秒。 2.0.3457：2020年 6月11日发布 新功能： 【用户列表】事件分析的用户列表中支持按照用户属性拆分文件下载用户列表； 【兼容性】对不兼容的浏览器版本进行
事件分析
精确计算比有2％的误差。使用近似计算能够加速查询。 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 ：事件分析和漏斗分析逻辑不太一
留存分析
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，指定
