使用手册
+数据看板
+数据看板的意义
+看板为报表的集合,在日常平台使用过程中,将分析指标保存为报表,添加至看板中,方便日常数据的监控。X 支持将同一张报表放进多张数据看板。
+
+
数据看板由三部分组成:看板目录、看板配置区、数据展示区
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- 看板目录:创建看板/空间 +
- 看板配置区:包括添加看板报表、调整看板设置、看板刷新 +
- 数据展示区:展示每张看板报表的信息 - -
- 在创建空间弹框中选择空间成员、设置空间成员权限。空间内看板对空间成员默认可见。 +
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创建/编辑空间
+创建空间
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- 点击右上角[+],选择[创建空间],默认 X 超管可创建空间。 -
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- 空间权限为[仅查看]的成员,仅可查看空间看板,无任何空间编辑权限 -
- 空间权限为[可编辑]的成员,可在空间内新建看板、对空间内容进行拖动排序操作 + +
- 在创建空间弹框中选择空间成员、设置空间成员权限。空间内看板对空间成员默认可见。 -
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+
编辑空间
-鼠标移入空间名称,点击右侧的[成员]按钮,可打开查看/编辑空间设置:
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- 空间管理员可编辑空间设置,包括修改空间成员列表、移交空间、删除空间 + +
- 空间权限为[仅查看]的成员,仅可查看空间看板,无任何空间编辑权限 +
- 空间权限为[可编辑]的成员,可在空间内新建看板、对空间内容进行拖动排序操作 -
- 最近一月每日收入流水情况趋势? -
- 最近一月来各渠道的每日收入流水与分布情况? -
- 来自上海的用户,最近一月人均付费金额的趋势? -
- 来自上海和北京的用户,最近一月在购买会员卡上的总付费次数对比情况? +
-
+
看板管理
-点击看板页右上角[看板管理],打开看板管理弹窗,该功能支持批量移动或删除自建看板
-看板报表
-看板核心区由多个看板报表组成,报表在看板中的展现形式与模型中不完全一致
-点击报表名可进入该报表设计
--
报表管理
-通过报表可以将经常使用的分析模型进行存储,方便每次进行分析时快速读取。也为看板中添加报表内容并进行用户间的分享提供便利。报表管理指整体管理自己所创建的报表。
-报表创建与报表管理的位置
-在任意分析模型中都有“保存报表”的按钮。保存报表成功后,可在任意分析模型的右上角,通过“已存报表”按钮,找到所有的已存报表。
-报表将保存分析模型的完整条件信息、时间段及图表样式。
-报表管理可以从看板的“报表”-“新增报表”或模型的“已存报表”选项进入。
--
报表的使用场景
-创建报表
-在任意分析模型中,点击“保存报表”时,会进行条件校验。校验成功时,可进行报表的保存,需要输入报表名称与简介(可选)
-查找已存报表
-可在任意分析模型的右上角,找到“报表”按钮,点击后可查找所有已经创建的报表。默认将展示当前模型下的报表,可通过切换模型类型或搜索找到需要的报表。
-删除报表
-可通过“删除 icon”删除不需要的报表。
-特别地,当删除报表后,该报表将永久消失。如果有添加过该报表的看板,看板中将一并删除对应看板报表。
-编辑报表名或更新报表
-选中并打开某个报表后,可以看到存储的完整条件。对报表更新后,可通过点击“保存报表”或“更新报表”更新报表的存储内容,并可在弹窗内修改报表的名称或编辑报表的简介。
-事件分析
-事件分析的意义
-用户(USER)在 APP 或游戏中产生的行为数据被称为事件(EVENT),事件数据记录了用户产生各种行为的时间、行为的类型以及行为的详细信息。对这些事件数据进行筛选或分组,最终计算聚合指标的模型称为事件分析模型。
-通过事件分析,可以计算一段时间内用户产生特定行为的聚合指标,了解各行为的用户参与情况以及指标的发展趋势,从而对产品获得宏观把控,优化决策。
-以消费事件举例来说,可以解决如下问题:
--
-
编辑空间
+鼠标移入空间名称,点击右侧的[成员]按钮,可打开查看/编辑空间设置:
++
-
+
- 空间管理员可编辑空间设置,包括修改空间成员列表、移交空间、删除空间 - -
-
事件分析的位置
-在顶部导航栏中的“行为分析”中选择“事件分析”,即可进入事件分析模型:
-事件分析的使用方法
-分析指标即 「事件」 + 「属性」 + 「计算方法」 或直接 「事件」 + 「计算方法」:
-事件 | 属性 | 计算方法 |
---|---|---|
任意事件 | 总次数、触发用户数、人均次数 | |
事件 | 总次数、触发用户数、人均次数 | |
事件 | 事件属性(数值型) | 总和、均值、最大值、最小值、人均值、去重数 |
事件 | 事件属性(非数值、布尔型) | 去重数 |
如:任意事件的触发用户数、购买商品的人均次数、购买商品的用户平均 VIP 等级、购买商品使用 WIFI 为真数、购买商品的用户省份的去重数。
-添加公式
-如果需要进行分析指标间的一些四则运算,可以通过”添加公式“来实现。如分析 ARPU 值(活跃用户的人均付费金额):
-pay.unitPrice.sum/100/login.touch_user_count
-
--
添加指标
-可以通过“添加指标”对多个分析指标同时进行分析,实现某些对比和展示需求,如下图:
-分组项的选择
-分组项可根据事件属性签进行
-设置多重分组
-筛选条件的选择
-通过分析指标的“指标筛选”可选出符合某些特征的事件进行分析
-当有多个指标时可以进行全局筛选
--
报表的设置、展示、下载与保存
-当“分析角度设置区”选择完全后,点击“开始计算”,即可在“图表展示区”展示出图表结果
-展示筛选区的设置
-分析时段与分析粒度
-即选择需要分析的时间区间与细分时间粒度:
-分析时段默认选项为动态时间的“过去 7 日”,默认分析时间粒度为“每天”。
-分析时段:可选择今天、昨天、近 7 天、近 14 天、近 30 天、本周、上周、本月、上月。
-时间粒度可按分钟、按小时、按天、按周、按月、合计进行选择
-留存分析
-留存分析的意义
-留存分析主要分析用户的整体参与程度、活跃程度的情况,考查进行某项初始行为的用户中,会进行回访行为的人数和比例。
-通过留存分析模型,可以分析一段时间内,完成某项初始事件用户的回访情况,从而对事件的影响能进行宏观把控,优化决策。
-以从用户活跃到消费举例来说,可以解决如下问题:
--
-
- 用户使用产品后的 1 个月内,进行消费转化的人数和占比情况? -
- 用户使用产品后的 1 个月内,完成消费,且消费金额达到 200 元的人数和占比情况? -
- 上海用户使用产品后的 1 个月内,进行消费转化的人数和占比情况? -
- 一线城市用户使用产品后的 1 个月内,完成消费,且消费金额达到 200 元的人数和占比情况? + +
- 最近一月每日收入流水情况趋势? +
- 最近一月来各渠道的每日收入流水与分布情况? +
- 来自上海的用户,最近一月人均付费金额的趋势? +
- 来自上海和北京的用户,最近一月在购买会员卡上的总付费次数对比情况? -
点击看板页右上角[看板管理],打开看板管理弹窗,该功能支持批量移动或删除自建看板
+看板报表
+看板核心区由多个看板报表组成,报表在看板中的展现形式与模型中不完全一致
+点击报表名可进入该报表设计
++
报表管理
+通过报表可以将经常使用的分析模型进行存储,方便每次进行分析时快速读取。也为看板中添加报表内容并进行用户间的分享提供便利。报表管理指整体管理自己所创建的报表。
+报表创建与报表管理的位置
+在任意分析模型中都有“保存报表”的按钮。保存报表成功后,可在任意分析模型的右上角,通过“已存报表”按钮,找到所有的已存报表。
+报表将保存分析模型的完整条件信息、时间段及图表样式。
+报表管理可以从看板的“报表”-“新增报表”或模型的“已存报表”选项进入。
++
报表的使用场景
+保存报表
+在任意分析模型中,点击“保存报表”时,会进行条件校验。校验成功时,可进行报表的保存,需要输入报表名称与简介(可选)
+查找已存报表
+可在任意分析模型的右上角,找到“报表”按钮,点击后可查找所有已经创建的报表。默认将展示当前模型下的报表,可通过切换模型类型或搜索找到需要的报表。
+删除报表
+可通过“删除 icon”删除不需要的报表。
+特别地,当删除报表后,该报表将永久消失。如果有添加过该报表的看板,看板中将一并删除对应看板报表。
+编辑报表名或更新报表
+选中并打开某个报表后,可以看到存储的完整条件。对报表更新后,可通过点击“保存报表”或“更新报表”更新报表的存储内容,并可在弹窗内修改报表的名称或编辑报表的简介。
+事件分析
+事件分析的意义
+用户(USER)在 APP 或游戏中产生的行为数据被称为事件(EVENT),事件数据记录了用户产生各种行为的时间、行为的类型以及行为的详细信息。对这些事件数据进行筛选或分组,最终计算聚合指标的模型称为事件分析模型。
+通过事件分析,可以计算一段时间内用户产生特定行为的聚合指标,了解各行为的用户参与情况以及指标的发展趋势,从而对产品获得宏观把控,优化决策。
+以消费事件举例来说,可以解决如下问题:
+-
+
留存分析的页面概览
-留存分析分为指标设置区、展示设置区、展示图表区三部分。可以通过设置分析角度来确定分析的内容。并通过选择展示筛选选项,在图表区绘制出需要的分析表格或图形
-常用的几种分析场景
-角色留存
-完成新手引导留存
-参与任务留存
-分析指标的设置
-初始事件的选择
-有过初始事件行为的用户将作为分析样本的数据源,并在整个分析中起作用。选框中可以选择某“元事件”或“任意事件”。含义即是在特定日期中做过该事件的用户。对于在特定日期中做过任意事件的用户可以理解为“他们在这段时间中活跃过”。
-筛选条件的选择
-事件筛选
-筛选条件主要为了精确查看特定人群的使用情况而设计,如分析上海男性用户的留存情况。可以同时对初始事件和回访事件进行条件筛选。通过”筛选条件“可选出符合某些特征的事件,再进行分析。
-回访事件的选择
-回访用户是指满足初始事件用户在特定时间后,完成回访事件的用户。选框中可以选择某“元事件”或“任意事件”。即是在特定日期中做过该回访事件的用户。对于在特定日期中做过任意事件的用户可以理解为“他们在这段时间中活跃过”。
-LTV分析
-LTV分析的意义
-LTV是在一定时间内,每一位玩家的平均付费。观测及预估用户的成本回收情况,如难以收回成本则考虑回炉大改或放弃。
-LTV分析的页面概览
-用户维度可按 角色或设备
-订单筛选可筛选符合条件的订单
-+
事件分析的位置
+在顶部导航栏中的“行为分析”中选择“事件分析”,即可进入事件分析模型:
+事件分析的使用方法
+分析指标即 「事件」 + 「属性」 + 「计算方法」 或直接 「事件」 + 「计算方法」:
+事件 | 属性 | 计算方法 |
---|---|---|
任意事件 | 总次数、触发用户数、人均次数 | |
事件 | 总次数、触发用户数、人均次数 | |
事件 | 事件属性(数值型) | 总和、均值、最大值、最小值、人均值、去重数 |
事件 | 事件属性(非数值、布尔型) | 去重数 |
如:任意事件的触发用户数、购买商品的人均次数、购买商品的用户平均 VIP 等级、购买商品使用 WIFI 为真数、购买商品的用户省份的去重数。
+添加公式
+如果需要进行分析指标间的一些四则运算,可以通过”添加公式“来实现。如分析 ARPU 值(活跃用户的人均付费金额):
+pay.unitPrice.sum/100/login.touch_user_count
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添加指标
+可以通过“添加指标”对多个分析指标同时进行分析,实现某些对比和展示需求,如下图:
+分组项的选择
+分组项可根据事件属性签进行
+设置多重分组
+筛选条件的选择
+通过分析指标的“指标筛选”可选出符合某些特征的事件进行分析
+当有多个指标时可以进行全局筛选
++
报表的设置、展示、下载与保存
+当“分析角度设置区”选择完全后,点击“开始计算”,即可在“图表展示区”展示出图表结果
+展示筛选区的设置
+分析时段与分析粒度
+即选择需要分析的时间区间与细分时间粒度:
+分析时段默认选项为动态时间的“过去 7 日”,默认分析时间粒度为“每天”。
+分析时段:可选择今天、昨天、近 7 天、近 14 天、近 30 天、本周、上周、本月、上月。
+时间粒度可按分钟、按小时、按天、按周、按月、合计进行选择
+留存分析
+留存分析的意义
+留存分析主要分析用户的整体参与程度、活跃程度的情况,考查进行某项初始行为的用户中,会进行回访行为的人数和比例。
+通过留存分析模型,可以分析一段时间内,完成某项初始事件用户的回访情况,从而对事件的影响能进行宏观把控,优化决策。
+以从用户活跃到消费举例来说,可以解决如下问题:
+-
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- 用户使用产品后的 1 个月内,进行消费转化的人数和占比情况? +
- 用户使用产品后的 1 个月内,完成消费,且消费金额达到 200 元的人数和占比情况? +
- 上海用户使用产品后的 1 个月内,进行消费转化的人数和占比情况? +
- 一线城市用户使用产品后的 1 个月内,完成消费,且消费金额达到 200 元的人数和占比情况? + +
留存分析的页面概览
+留存分析分为指标设置区、展示设置区、展示图表区三部分。可以通过设置分析角度来确定分析的内容。并通过选择展示筛选选项,在图表区绘制出需要的分析表格或图形
+常用的几种分析场景
+角色留存
+完成新手引导留存
+参与任务留存
+分析指标的设置
+初始事件的选择
+有过初始事件行为的用户将作为分析样本的数据源,并在整个分析中起作用。选框中可以选择某“元事件”或“任意事件”。含义即是在特定日期中做过该事件的用户。对于在特定日期中做过任意事件的用户可以理解为“他们在这段时间中活跃过”。
+筛选条件的选择
+事件筛选
+筛选条件主要为了精确查看特定人群的使用情况而设计,如分析上海男性用户的留存情况。可以同时对初始事件和回访事件进行条件筛选。通过”筛选条件“可选出符合某些特征的事件,再进行分析。
+回访事件的选择
+回访用户是指满足初始事件用户在特定时间后,完成回访事件的用户。选框中可以选择某“元事件”或“任意事件”。即是在特定日期中做过该回访事件的用户。对于在特定日期中做过任意事件的用户可以理解为“他们在这段时间中活跃过”。
+LTV分析
+LTV分析的意义
+LTV是在一定时间内,每一位玩家的平均付费。观测及预估用户的成本回收情况,如难以收回成本则考虑回炉大改或放弃。
+LTV分析的页面概览
+用户维度可按 角色或设备
+订单筛选可筛选符合条件的订单
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