分析模型概览

热力引擎 （SE）的分析模块帮助您对用户行为和属性等数据展开各种类型的分析，以更好地基于数据进行决策。我们多元化分析模型覆盖了业内绝大多数分析场景。您可以将通过分析模型得到的数据结论保存为形式丰富的报表，并通过可视化看板分享给组内成员，实现指标监测实时化，数据驱动业务运营。

如下概览章节，我们提供了分析模块所涉及的基础概念的说明，并对分析模型的基本思路进行了介绍。不同模型对应的分析场景不同，基本概念可以帮您了解怎样根据分析需求选择合适的分析模型。

• 事件分析

是最基础的模型，可以计算一段时间内用户产生特定行为的聚合指标，或者是指标的变化趋势，如每天的 DAU 是否平稳、今天的流水有多少等。

• 留存分析

针对项目核心 KPI 中的留存率进行分析，您可以通过选择初始事件和回访事件，快速得到新增用户的次留、三留、七留等，也可以通过配置回访事件计算 LTV。

• 漏斗分析

用来分析按顺序完成指定步骤的用户数及比例，您可快速掌握特定环节的转化流失情况，如新手引导跳出点位或关卡驻留数据，发现可能存在的问题。

• 分布分析

基于用户参与情况划分为不同区间，您可以按参与次数、天数等划分，也可以按每个用户的具体属性总和如累计充值金额划分，并查看各区间用户数及占比。

• 路径分析

设置开始或结束事件，分析用户由一个事件开始之后每一步都发生了哪些事件，占比多少；或以结束事件为目标，在结束事件之前都发生了哪些事件，是掌握用户真实行为路径的分析方法。

• 用户分析

可以支持两个维度交叉分析，还可对比不同人群的数据表现。您可以快速掌握特定用户群的用户画像，制定精细化运营方案并在运营中创建任务进行推送。

• 用户标签

支持设置满足条件的用户自动生成相同标签值，或者保存某个计算结果指标下的用户为一个标签值，或者通过文件或 API 上传已有的用户群组。可以将保存的用户标签应用在用户行为分析中进行筛选与分组，或者做为人群包应用在 AB 测试中。

我们基于业内领先的服务经验，沉淀了关于分析模型的实践案例以及指标体系方案供参考使用，同时会有商业分析师辅助客户快速入门产品的分析体系设计以及可视化看板搭建。