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神策笔记 - Coggle Diagram
神策笔记
分析模块
事件分析
事件，是追踪或记录的用户行为或业务过程
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
功能
选择分析方式
选择指标
添加筛选条件
按分组查看
时间组件
图表类型切换
图表中的筛选
表格
重置和切换计算精度
session分析
session事件、session切割、访问、会话
漏斗分析
漏斗模型主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况
创建漏斗
漏斗名称
漏斗窗口期
漏斗步骤
增加步骤
漏斗属性关联
保存漏斗
漏斗分析
留存分析
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查进行初始行为后的用户中，有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值高低的重要指标
分布分析
某个事件指标的用户分布情况
分布分析有三种统计方法，按时间段统计、按次数统计和按事件属性的统计指标。选择次数和事件的指标时可以自定义区间。
归因分析
业务上需要分析某个广告位、推广位对目标事件的转化贡献时，可以使用归因分析模型进行分析。在归因分析模型中，广告位的点击、推广位的点击被称为「待归因事件」，支付订单等目标类事件被称为「目标转化事件」
用户路径分析
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
网页热力分析
网页热力分析主要用来分析用户在网页上的点击、触达深度等情况，并以直观的效果展示给使用者
APP 点击分析
APP 点击分析主要用来分析用户在 APP 上的点击情况，并以直观的效果展示给使用者
自定义查询
该功能支持使用标准 SQL 来对神策分析的所有数据进行查询，同时也包含对查询结果的简单可视化
切换分析主体
神策的分析模型是【Event-User】模型，其中的 User（用户）就是分析的主体，用于串联起一连串的 Event（事件），形成用户的行为序列
切换时区分析
分析模型支持切换分析时区
间隔分析
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
用户分析
根据用户的属性做统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况
基本概念
行为分析常用名词
维度
特征或者属性
指标
具体的数值，需要和维度一起使用
展示和点击
适用于线上广告投放
访客（UV）
访问的人，匿名ID或者Cookie
访问
跟session同义，网页端一般为30分钟，App一般为1分钟
页面浏览量（PV）
发出并完成一个下载页面的请求
停留时间
对应session，衡量交互深度，核心原理是记录用户的行为发生的时间戳，再用公式计算
跳出率
衡量落地页好坏
交互深度
访问页面越多，深度越深
转化率
流量到实际目标的转化能力
神策分析相关名词
总次数
选定时间某一事件的触发次数
触发用户数
选定时间某一时间的独立用户数
人均次数
基础指标配置说明
日活用户数（UV）
页面浏览量（PV）
新增注册用户数
新用户比例
新用户在当日访客的占比
切换自定义指标
启动次数
新用户留存
购买转化率
访问次数
交互深度
使用时长
停留时长
跳出率
转化漏斗
数学筛选条件说明
筛选条件分类
按目标
按数据类型
字符串类型属性筛选
数值型属性筛选
时间类型属性筛选
绝对时间
相对当前时间
相对当前时间区间
相对事件发生时间
布尔类型属性筛选
带字典类型属性的筛选
用户分群的筛选