產(chǎn)品迭代中常見的數(shù)據(jù)方法有 事件分析、漏斗分析、留存分析挺尾、用戶路徑等肥隆，而這些分析方法也大都集成在數(shù)據(jù)分析工具中(growingIO,神策, amplitude，interana 等)贴唇，熟練掌握數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)對(duì)應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景搀绣，有助于通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品持續(xù)優(yōu)化。本系列文章將向大家系統(tǒng)的介紹以上提到的數(shù)據(jù)方法戳气、在各數(shù)據(jù)分析工具中的使用姿勢(shì)链患、應(yīng)用場(chǎng)景，今天向大家介紹最為基礎(chǔ)的事件分析瓶您。
1.什么是事件分析&能解決什么問題
事件麻捻，是指某個(gè)行為或業(yè)務(wù)的發(fā)生(通常是瀏覽頁(yè)面，點(diǎn)擊元素呀袱，瀏覽元素等), 比如：用戶注冊(cè)贸毕、瀏覽圖片、觀看視頻夜赵、添加購(gòu)物車明棍、支付訂單等。
事件分析寇僧，則是基于事件的指標(biāo)統(tǒng)計(jì)(pv摊腋、uv)，結(jié)合用戶屬性或者其他條件等的查詢分析婉宰，常常用于回答“xxx用戶群體xxx事件的觸發(fā)次數(shù) 歌豺、觸發(fā)人數(shù)、人均觸發(fā)次數(shù)等”心包。比如：在一二線城市的新增用戶类咧，日人均瀏覽圖片數(shù)(拋棄瀏覽0次圖片的用戶，這種用戶可能不是瀏覽圖片的主體)蟹腾。
2.事件分析使用姿勢(shì)
事件分析多是結(jié)合 時(shí)間范圍痕惋、過濾(篩選條件)、分組(維度)娃殖、事件的計(jì)量方式 來(lái)查看值戳。
時(shí)間范圍：支持選擇任意時(shí)間段、可以按分鐘/小時(shí)/日/周/月 顯示炉爆。
過濾(篩選條件)：可以精細(xì)化查看符合某些具體條件的事件數(shù)據(jù)堕虹。
分組(維度)：支持將某指標(biāo)基于 分組(維度) 進(jìn)行更為精細(xì)化的分析卧晓，如：將“點(diǎn)擊注冊(cè)這個(gè)事件”基于“地域信息”來(lái)拆分，看到各地域的“點(diǎn)擊注冊(cè)這個(gè)事件”信息赴捞。
事件的計(jì)量方式：比如總次數(shù)(在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的事件發(fā)生次數(shù))逼裆、用戶數(shù)(在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的事件發(fā)生用戶數(shù))、人均次數(shù)(在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的事件發(fā)生次數(shù)/事件發(fā)生用戶數(shù))赦政、去重?cái)?shù)胜宇、總和、均值恢着、最大值桐愉、最小值，(總和掰派、均值从诲、最大值、最小值僅針對(duì)數(shù)值型屬性的事件, e.g.播放時(shí)長(zhǎng))碗淌。
對(duì)比神策盏求、growingIO，個(gè)人感覺神策的自由度相對(duì)較大（前提是數(shù)據(jù)采集足夠全面）亿眠。
事件分析在umeng碎罚、諸葛io、騰訊分析纳像、百度分析等統(tǒng)計(jì)分析工具中均有體現(xiàn)荆烈，但可以用以結(jié)合的“用戶屬性”、“其他過濾條件”等取決于統(tǒng)計(jì)分析工具采集數(shù)據(jù)時(shí)的設(shè)定竟趾、分析工具的拓展性憔购。
3.應(yīng)用場(chǎng)景舉例
（1）查詢活動(dòng)頁(yè)面 PV、UV岔帽。
例如：查看20180901-20180930 每周運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的滲透情況玫鸟。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 如下圖為：growingIO的設(shè)置&展示
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 如下圖為：神策的設(shè)置&展示(由于神策中沒有預(yù)先設(shè)置“運(yùn)營(yíng)活動(dòng)頁(yè)_頁(yè)面瀏覽”事件，這里用“詳情頁(yè)”)
（2）結(jié)合用戶屬性犀勒，分析“非 高價(jià)值人群” 中不同操作系統(tǒng)的個(gè)人詳情頁(yè) 人均訪問次數(shù)屎飘，以便針對(duì)不同操作系統(tǒng)的人群進(jìn)行優(yōu)化。
如下圖(神策)可以看到Andriod的人均訪問次數(shù)高于iOS贾费、Windows钦购。
（3）結(jié)合用戶注冊(cè)時(shí)間，分析不同注冊(cè)時(shí)間人群的充值金額差異褂萧，以基于該群體去分析用戶特征押桃，以制定出支撐“充值”kpi的有利策略。
如下圖(神策)可以看到2018-2月的注冊(cè)用戶导犹，其充值金額明顯高于其他月份的注冊(cè)用戶唱凯，則可以基于“2018-2月的注冊(cè)用戶”進(jìn)行更為全面的分析（ps：為了避免充值的異常值--充值低于1元或者高于999元的羡忘，這里設(shè)置了過濾條件：充值金額>1元 且 <999元）。
碎碎念
集成在各中分析工具磕昼、自家平臺(tái) 提供給數(shù)據(jù)壳坪、產(chǎn)品同學(xué)的是可以提高工作效率的“術(shù)”，而達(dá)成KPI掰烟、優(yōu)化產(chǎn)品、用戶增長(zhǎng) 都不能業(yè)務(wù)的“道”沐批，希望大家在結(jié)合業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì) 通過數(shù)據(jù) 驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品持續(xù)優(yōu)化纫骑。
不論是使用第三方工具還是公司內(nèi)部搭建，事件分析依賴于數(shù)據(jù)采集九孩，事件模型先馆。
分析工具的體驗(yàn)地址，只需要注冊(cè)下就可以使用：神策產(chǎn)品體驗(yàn)地址躺彬、GrowingIO體驗(yàn)地址煤墙、interana體驗(yàn)地址、amplitude體驗(yàn)地址?宪拥，后續(xù)也將對(duì)比各款數(shù)據(jù)分析工具仿野。
