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
- 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
创建/编辑空间
创建空间
- 点击右上角[+],选择[创建空间],默认 X 超管可创建空间。
- 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。
- 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
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
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:
- 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?
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?
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
筛选看板数据
查看筛选条件
当次报表有筛选数据时查看筛选按钮显示,点击按钮弹出筛选项数据
自定义别名
自定义别名的意义
此功能主要针对筛选功能,自定义添加筛选项里的筛选条件
上传对应的work文档,会自动生成报表方便筛选功能筛选
用户标签
用户标签列表页,左边是已添加标签,右边是标签信息,点击添加标签
填写标签名,显示名,备注,选择对应的标签属性并保存,添加完后返回列表页就可以看见添加标签数据。
点击标签详情,可查看当前标签对应的用户信息,并可下载导出
添加完的用户标签可在分析看板里使用
用户搜索
通过各类用户属性查询出对应用户数据
点击查看用户列表,进入用户列表界面
用户列表界面展示,查询出所有用户信息,并可下载导出报表数据
点击单个account_id可进入单个用户行为序列界面
用户行为序列界面,左边展示为用户各类属性数据,右上展示一段时间内用户行为柱状图和饼状图,右下展示各类行为具体时间和详情