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提供多种通用分析模型,满足各类不同场景的应用
  • icon事件分析
  • 留存分析
  • icon漏斗分析
  • 分布分析
  • 路径分析
  • SQL查询
  • 属性分析
  • 间隔分析
实时监测应用内各项核心指标,了解用户行为变化趋势;按照不同维度进行下钻分析;支持四则运算,灵活生成复杂指标。
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提供多种通用分析模型
满足各类不同场景的应用
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事件分析
实时监测应用内各项核心指标,了解用户行为变化趋势;按照不同维度进行下钻分析;支持四则运算,灵活生成复杂指标。
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留存分析
掌握用户在特定时间段的留存与流失情况,并通过灵活设定初始与回访行为,拓宽留存分析场景。
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漏斗分析
灵活定义应用中的主要节点作为漏斗步骤,对比分析各节点原来的转化或流失情况,快速定位问题并迭代优化。
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分布分析
基于维度指标划分指标数值区间,分析各区间内的用户分布情况,进而深入剖析用户对特定功能的参与程度与黏性。
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路径分析
通过核心事件选择,追踪用户路径,洞悉用户行为偏好与趋势,为运营与产品开发提供数据支撑,促进产品迭代优化。
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SQL查询
当遇到分析模型无法覆盖的场景需求时,可以通过高效的SQL编译工具实现自定义SQL语句的快速查询和结果可视化。
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属性分析
基于自定义用户属性的分析模型,支持各维度用户属性筛选及对比,深度洞察用户特征,帮助运营了解用户的现状,构建用户画像。
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间隔分析
用于分析用户两次事件之间的时间间隔,从而深入理解用户核心行为的发生频率,为提升用户体验提供数据支持。
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用户全旅程数据关联&多维度交叉分析
多维度分析
支持对任一分析指标进行多维度分组,及时发现不同维度下指标的变化。
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交叉分析
通过某一分析指标找到不同特征的人群,再以不同人群作为维度进行交叉数据分析。
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日期变化趋势
通过对比不同时间段下的特定指标表现,了解其变化趋势。
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用户行为全链路追踪,下钻分析深度洞察
在分析场景中,不仅要关注整体的指标表现,也要从多个维度审视数据,甚至要下钻到单个重点用户的行为序列进行分析,从而洞察更细颗粒度的用户反馈,为优化决策提供有力依据。
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