事件分析作为数据分析最重要的分析方法之一，能够帮助我们研究某行为事件的发生对企业所产生的价值影响。火山引擎增长分析「事件分析」支持通过构建指标、分组筛选及多种可视化图表对用户行为进行多维分析，同时在数据智能洞察方面提供了异常数据分析的功能，可以帮助我们发现更多数据异常带来的影响。本文为您介绍DataFinder事件分析工具的使用详细指导。

相关概念 #

进行事件分析前，您需要了解事件分析工具涉及的主要概念，帮助您了解事件分析工具的分析逻辑，简介如下，详细的事件分析工具涉及的数据模型相关概念的介绍请参见数据模型。

计算逻辑：支持的指标算子（Metric） #

使用DataFinder事件分析时，您可以根据业务目标选择待分析的指标。指标可基于选择的事件，通过指标算子进行逻辑计算和统计分析。以下为DataFinder事件分析指标支持的指标算子和各算子的计算逻辑说明。

功能界面组成 #

使用事件分析工具前，您可以先浏览事件分析工具界面，了解主要功能模块，事件分析功能界面由以下部分组成。

事件分析工具的使用流程和各个模块的详细使用指导可查看下文详细介绍。

配置分析指标 #

登录并进入DataFinder控制台后，在顶部选择选择分析工具>高级分析>事件分析，进入事件分析工具页面，然后选择要分析的目标事件和统计指标，操作步骤如下。

添加常规指标 #

1. 选择要分析的指标事件及指标事件的计算算子。
   • 当前指标事件支持选择“一般事件”、“虚拟事件”和“圈选事件”三类事件。
     如果当前指标事件下拉框中没有您希望分析的指标事件，可前往数据管理>元数据管理的“一般事件”、“虚拟事件”和“圈选事件”页面中查看事件是否存在。
   • 当前支持的算子可参见上文：计算逻辑：支持的指标算子（Metric）。
   • 典型场景下的指标配置示例可参见下文的使用示例。
2. 添加指标的过滤条件。
   • 您可根据需要为事件添加过滤条件，支持配置多个过滤条件，并指定过滤条件间的逻辑关系为“且”、“或”。

     说明

     选择过滤条件的时间属性值时，当前界面下拉框中最多支持展示1000个属性值，如果您的属性值超过1000个且需要使用的属性值不在下拉框中被展示出来，您可以通过搜索的方式查找并选择对应的属性值。

   • 对于字符串属性，还支持如下特征：
     1. 点击“切换”按钮，将过滤条件的添加方式从选择变为手动录入（支持复制粘贴）。
     2. 通过正则表达式匹配，注意正则表达式仅支持 re2 语法。
3. （可选）添加多个指标。
   您可以将鼠标悬浮至已添加的指标上，点击上方的复制按钮可复制配置好的指标，或者点击「+事件指标」、「+自定义指标」，快速复制已有的指标，重复以上步骤，配置更多指标。

   注意

   事件指标+公式指标+自定义指标最多添加50组。

添加自定义指标 #

• 如果您希望对已添加的指标进行自定义的计算，将计算结果也作为指标进行分析，您可以创建自定义指标，实现指标间的计算，并可选是否同时展示原子指标。
• 自定义指标的配置示例可参见【自定义指标】渗透率计算。

详细操作说明如下。

1. 先参考上述步骤添加好对应的常规指标。
2. 单击“+自定义指标”，在自定义指标中设置常规指标的计算逻辑，运算符支持（+、-、*、/、括号，括号仅支持一层），通过四则运算来得到自己想要自定义指标表达式。
3. 在右侧下拉框中选择计算结果数值的精度和单位。
4. 您可以单击设置按钮，设置是否“同时展示原子指标”。
   • 默认不勾选，即查询结果图表中仅展示添加的自定义指标，不会展示已添加的原子指标（页面上方的常规指标）。
   • 勾选后，查询结果图表中会同时展示添加的自定义指标、原子指标（页面上方的常规指标）。

添加公式指标 #

• DataFinder为您提供公式指标功能，可根据业务分析需要配置公式指标的计算逻辑，并支持灵活设置各计算条件是否参与分组。

  注意

  当前私有化5.2.0版本开始支持公式指标功能。

• 配置示例可参见下文的【公式指标】查看各页面访问链接的访问用户占比。

详细操作说明如下。

• 相公式指标的配置方式与自定义指标的配置方式类型，您可选择指标的计算条件并配置计算方式。
• 相较于自定义指标，公式指标配置使用上更为灵活，并支持灵活设置各计算条件是否参与分组。

指标配置小技巧 #

1. 指标重命名。
   添加指标后，DataFinder根据选择的指标事件和算子自动为您生成指标名称，您也可以将鼠标悬浮至指标上，单击指标名后的编辑按钮，对指标进行重新命名，便于后续识别指标。
2. 对于常用的配置，可以快捷保存为指标，以便下次直接筛选。

   说明

   不支持指标嵌套，即已保存的指标再次出现在另一个保存的指标中。如保存的自定义指标未在下拉的指标列表出现，请在指标管理页面检查是否存在不关联的指标嵌套。

   

配置细分筛选（曾用名：“全局筛选”） #

细分筛选主要是用来进行用户的过滤筛选，确定需要分析的是符合哪些条件的用户。例如，筛选「城市是东营、商丘，用户分群为测试」的用户进行对应指标的分析。

1. 配置一级筛选条件和二级过滤条件。
   • 在细分筛选区域选择要分析的用户的一级过滤条件，过滤逻辑详情可参考文内分群。
     • 属性过滤：事件属性、用户分群、用户属性、用户标签（如开启）等。其中用户分群默认选择最新一日计算结果，可通过点击“最新数据”切换计算逻辑，指定某一日结果。
     • 行为圈选：在指定时间范围内“做过/没做过/依次做过XX行为”的用户。
     • 动态匹配：通过事件与人群在指定时间间隔动态匹配筛选。
   • 您可以单击下方的**+属性过滤**、+行为圈选、+动态圈选，添加多个一级过滤条件，多个过滤条件间的逻辑关系可设置为AND或者OR。
   • 您可以将鼠标悬浮在过滤条件后方，为过滤条件添加二级过滤条件。支持添加多个二级过滤条件，多个二级过滤条件间的逻辑关系可设置为AND或者OR。
     
2. 添加对照组。
   • 您可单击**+对照组**，相当于把结果分组对照展示来看。
   • 支持创建多个对照组，也可复制已创建的对照组，最多支持添加10个对照组。
3. 其他支持操作：
   • 修改各筛选组的名称。
     您可单击筛选组名称后的“小铅笔”按钮，对筛选出的用户群进行改名，便于记忆。
   • 批量录入筛选条件。
     您可以单击筛选条件后的“小铅笔”按钮，根据界面提示批量录入筛选条件，提高配置效率。

配置属性分组 #

配置属性分组后，后续查询分析的结果图表会按配置的各个属性取值的维度进行分组展示，便于进行更加精细化的分析。
例如，分析某个APP不同系统版本的日活用户数分布情况时，您就可以将日活用户数指标按APP的“系统版本”这一属性进行分组展示。配置示例可参见【属性分组】查看不同系统版本下的日活用户数据。
操作指导如下。

1. 单击“+属性分组”，在下拉框中选择用于分组的事件属性、用户属性等。

   注意

   属性分组支持按照事件属性、用户属性、用户标签等进行分组，一共最多支持20层分组。

2. 您可以设置查询图表中，按当前查询条件，展示前xx个分组查询结果。
   当分组的属性的取值结果过多时，为避免图表展示的分组过多导致无法高效进行数据分析，DataFinder会对分组后的结果属性进行排序，在查询结果图表中默认仅展示此处配置的前xx为的分组结果数据。
3. 您可以设置分组应用于哪一个分析事件指标。

更多关于属性分组的详细功能说明请参见属性（自定义）分组与属性。

筛选详细数据 #

配置属性分组后，在页面下方详细数据列表中，属性分组列支持筛选指定范围的属性值。

配置与查看结果图表 #

完成上升指标和细分筛选、属性分组的配置后，您可查看对应指标的分析结果的可视化图表，并根据需求进行调整。

配置查询时间粒度和时间范围 #

默认情况下，系统会自动以折线图的方式展示过去7天的统计结果。您可以根据需求对分析图表进行以下调整：

• 设定分析的时间粒度：5分钟级、小时级、天级、周级、月级；

• 可通过日历组件进行快捷设定分析时间段和自定义时间段；
  

  • 快捷设定时间说明

    粒度	快捷设定分析时间段	过去N..	最新（今天、本周周、本月等）	次新（昨天、上周、上月等）
    5分钟	今天, 昨天 过去2天	天	今天	昨天
    小时	今天, 昨天, 本周, 上周 过去2天, 过去7天	天	今天	昨天
    天	今天, 昨天, 本周, 上周, 本月, 上月，今年，去年 过去5天, 过去7天, 过去14天, 过去30天, 过去60天, 过去90天，过去180天	天	今天	昨天
    周	本周, 上周, 本月, 上月，今年，去年 过去2周, 过去4周, 过去8周, 过去16周, 过去50周, 过去100周，过去90天	天	今天	昨天
    月	本月, 上月，今年，去年 过去2月, 过去3月, 过去6月, 过去12月, 过去24月，过去90天	天	今天	昨天

  • 自定义设定时间说明：具体时间至昨天、今天、n天前；n天前至昨天、今天、n天前。

• 可进行时间的对比的选择：上一周期、上同周期、去年同期、自定义时间；
  

  日期	含义
  上一周期	首尾相接的上一段时间
  上周同期	向前平移一周，每周顺序对应。
  上月同期：	向前平移一月，每月顺序对应，考虑到每个月天数不一致，无法直接平移一个月，因此不支持该选项。
  去年同期	向前平移一年，相应月份和日期对应，具体策略为：直接改变年份，然后用对比时间的结束时间减去被对比时间的时间区间，得到对比时间的开始时间即可。

切换图表类型 #

事件分析当前支持为您展示：折线图、堆叠图、柱形图、双轴图、环形图、百分比图、指标卡。您可按需切换图表类型。

折线图

折线图可便捷的用于分析趋势类的数据，是最常见的分析图表之一。

• 鼠标悬浮于折线图上的点时，会为您展示各指标的详细值。
• 单击对应折线图上的点，就会显示显微镜功能，您可以选择新建日期批注、存为用户分群、导出用户等，不同时间粒度、不同分析口径支持的显微镜功能范围略有差异，详情以界面为准。更详细的显微镜功能，可参见显微镜功能。

堆叠图

堆叠图特别适用于需要同时观察整体趋势和组成部分随时间的演变的分析需求。它结合了面积图的趋势表现力与堆叠图的结构分解能力。

柱形图

柱状图的指标说明如下。

• 查看pv时，柱形表示时间区间内各分组pv加和；
• 查看uv时，柱形就表示时间区间内用户去重；
• 查看pv/uv时，用各分组的上述1、2两个计算结果进行对应的比值计算；
• 查看按……求sum时，将时间区间内所有的该属性取值进行加和；
• 查看按……求平均值/人均值时，用上述4的结果与1、2的结果进行比值计算；
• 查看去重数时，柱形表示整个时间区间的去重数结果；
• 查看分位数时，柱形表示在整个时间区间内求的分位数结果。

双轴图

当事件分析多指标或多分组值时，可使用双轴图，并支持配置双轴展示细节。

环形图

环形图适用于展示各类别在整体中所占的比例的分析场景。

百分比图

百分比图适用于跨时间/分组的构成比例变化的分析场景。

指标卡

支持将某个指标的分析结果使用指标卡的形式进行展示，除了指标结果数据外，支持灵活勾选在指标卡中展示指标的同环比数据、累计值、平均值等数据。

图表小技巧

• 配置图表可视化参数
  您可以单击图表右上方的“图表配置”按钮，在弹出的侧边框中配置图表的可视化参数，例如是否需要在图表中展示累计计算的数值、图表的排序方式、颜色等。
  
• 对分析时间段进行缩放，以查看更细或更完整的数据图表。
  

查看与分析详细数据 #

展示统计结果的详细数据表。

详细数据表支持以下操作：

• 支持行列转置
  转置后指标名将展示于列；由于表格可展示的分组数有限，如存在多指标与多分组值时，转置后的表格将默认以配置的指标顺序取第一个有数据的指标的分组依次向后对齐。
  
• 支持设置是否展示增长百分比数据。
• 支持对事件、事件属性、用户属性以及统计结果进行排序；
• 支持单击详细数据后，导出用户、存为用户分群等操作。

如果您希望对已查询到的数据进行进一步的深度分析/数据校验，当前支持：

• 将当前指标下的用户信息进行导出。
• 将查询到的结构数据下载为离线Excel表。
• 将查询到的结果数据保存至看板，便于后续在看板中进行日常查看。

下载/查看用户信息 #

下载查询结果为离线数据 #

• 可下载为excel文件。
  
  下载查询分析结果时支持灵活选择下载的数据范围，支持选择：
  • 页面结果：直接从当前查询结果页面中下载数据，是一个实时数据下载的过程，可将数据直接下载至您本地电脑中。
  • 更多数据：如果您需要下载超出页面展示范围的数据，以选择下载“更多数据”，后续DataFinder会创建异步下载任务，以保障数据下载成功，任务运行完成后，会通过站内信通知您，您可在项目中心>任务管理>查询任务列表中导出数据，将数据下载至本地。
    
    更多关于异步下载任务的介绍请参见异步查询任务说明。

保存分析结果到看板 #

点击右上角的「保存到看板」，可以将需要长期监测的指标图表添加到看板中。

【配置指标】最近N天新用户数据 #

例如筛选最近7天（不含今天）的新用户数时，配置示例如下：

您可以使用DataFinder的预置属性：是否首日访问（推荐）、是否新用户、激活时间（SaaS-云原生、私有化）/注册时间（SaaS-非云原生）来过滤指标事件。

【配置指标】最近XX天日活用户数据 #

【配置指标】计算停留时长 pct 95 #

【自定义指标】渗透率计算 #

【公式指标】查看各页面访问链接的访问用户占比 #

• 示例场景与分析目标
  某产品页面的访问链接有domain1、domain2、domain3、……多个链接，当前希望分析每个访问链接的访问用户数在总访问用户数中的占比。

• 配置示例

  公式指标配置示例	分组配置示例
  配置说明： 此分析场景下，您可使用公式指标功能，将页面访问用户数作为计算条件，计算公式为A/B，查看各个访问链接的访问用户占比时，仅需设置分析结果按访问链接分组，且公式指标中：计算条件A需要分组，计算条件B不分组。

【细分筛选】对比高、中、低活跃用户的人均使用次数 #

• 分析的指标选择应用启动的人均次数
• 用户细分筛选：
  • 分三个对照组，分别为高活跃用户、中活跃用户、低活跃用户
  • 每个细分筛选的对照组中使用行为圈选的方式进行用户筛选：
    • 圈选的用户行为：用户做过应用启动
    • 圈选时间范围：过去30天
    • 筛选条件：根据对应对照组，分别筛选应用启动天数范围

【属性分组】查看不同系统版本下的日活用户数据 #

能看到不同版本下的数据情况，会以从高到低排序展示。与此同时还能看到上报的格式是怎么样的，展示原始上报的属性值字段。下图就是「系统版本=X.X.X」。

【同环比】对比上一周期的数据情况 #

什么是异常诊断？ #

在进行趋势分析时，数据的异常波动对于我们发现业务上的问题或机会有重要的提示作用。我们常常会基于经验判断波动是否正常，但常常会忽略一些看似正常，但并不符合波动规律的数据。通过异常诊断我们可以快速发现这些异常数据并展开常用的维度，可以很好的帮助业务人员定位数据波动的原因。

• 异常数据是如何发现的？
  借助异常诊断，我们会基于历史数据找到周期性规律，预测出查询时间内符合该规律的数据范围，辅助使用者发现异常数据，避免错失机会和问题。
• 展开常用维度的价值大吗？
  通常情况下，发现到数据异常波动后，往往需要通过不同维度组合、下钻来定位可能引发波动的维度。这个过程往往因为维度过多、分析人员的经验不足而变得非常困难。
  在增长分析产品中通过一次展开常用维度可以快速发现贡献度较高的维度及维度组合，节省了一个个维度下钻的时间，也降低了定位数据波动问题的门槛。

操作说明 #

功能激活
当事件分析中事件和对照组的乘积不超过10（如2个事件*对照组5个=10个 可用，事件3个&对照组4个=12个 不可用）并且图表类型是折线图时，会激活“异常诊断”功能。

如下图：

图表区说明
异常诊断功能激活后，系统会取回溯天数内的数据进行计算，预测拟合出当前查询时间范围内的数据并以虚线显示在图中。虚线背后颜色较浅的色带表示符合预期的数据范围，色带的宽度由“置信区间”来决定。置信区间数值越大，表示宽容度越高，则更多的实线上的实际数据就会出现在色带范围中，而那些没有出现在色带范围内的实线上的数据点，则会被标记为“异常”点，以红色高亮显示，可以通过显微镜功能进入异常数据的纬度展开。
如下图：

• 参数设置
  可以在下拉菜单中配置置信区间和回溯天数，如下图：
  

  	含义	取值区间
  置信区间	包含在阈值范围内的数据占全部数据的比例	80%-99% 默认：95。
  回溯天数	早于所选开始日期的天数，选择足够的天数以便计算更贴合实际情况的阈值范围。	至少一个当前所选的日期范围至365天。 默认：5分钟级：1天（范围：1,2）小时级：3天（范围：1 - 7）天级：60天（范围：1 - 90）周级 & 月级：180天（范围：1 - 180）

  说明

  “置信区间”100%时代表所有的真实数据点都不是异常。

• 异常标签
  激活异常诊断后，数据点的提示框中会出现预测值以及预测的区间值。如果悬停的数据点刚好存在异常，提示框中会出现“异常”标签。

• 显微镜功能及开启异常诊断

  目前异常诊断功能为BETA版，仅支持单一指标进行诊断；如果您使用有任何建议和反馈，欢迎给到我们反馈。

  1. 点击有异常的数据点，会出现显微镜功能，通过显微镜功能我们点击进入异常诊断，如下图：
     
  2. 进入异常诊断后，我们会在底部看到详细的数据，如下图：
     

     说明

     * 在没有通过显微镜点击进入异常诊断前，异常诊断中不会显示数据；
       * 在维度明细中会罗列查询指标数据异常中，“参考值”和“实际值”包含的所有属性属性维度，每页默认会展示20个纬度，也可以在右下角位置进行重新设置展示的条数（如下图）。
     

     
  3. 在展开维度上方，有所选中的异常数据的基本信息，包括指标、参考值、实际值、差异，同时可以支持敏捷搜索属性维度，如下图：
     

     说明

     * 搜索：可以搜索指标的属性维度；
       * 指标：事件分析中选择的指标；
       * 参考值：期望值；
       * 实际值：异常点实际数据；
       * 差异：实际值和期望值之间的差异。
     

  4. 在展开的维度中，可以选择将该纬度进行“置顶/取消置顶”“置底/取消”，可以选择在新窗口打开，如下图：
     
  5. 在新窗口打开后，会进入到按选择的属性维度分组查看的事件分析中，可以进行更加详细的分析，如下图：
     

• 基础功能讲解
  
• 高阶功能讲解