名词解释
也叫度量，是量化 衡量的标准。比如衡量APP基础运营情况的指标会有：活跃用户数、使用时长、打开次数等，衡量留存情况的指标会有：次日留存率、留存用户数等等
在有一些分析场景中，也会基于原子指标运算得出衍生指标，比如指标 A 和指标 B 经过一些计算，得到一个新的指标 C。
易观方舟产品当中会预置一些常用指标，比如页面浏览量、跳出率等；
更多指标可以通过上报的事件、事件属性来灵活构建，比如上报了 点击结算 事件，可以定义 点击结算的商品金额总和 这样的指标
也可以在构建的指标基础上进行四则运算运算，比如 点击结算的商品金额总和-退货的商品金额总和
更多详见
指人们分析事物的角度。比如，分析活跃用户，可以从时间的维度，也可以从地域的维度去看，也可以时间、地域两个维度组合去分析。
有层次关系的维度，就可以根据分析需求改变维的层次，变换分析的粒度钻取，比如分析活跃用户，从地域这个维度类型上，可以细分到省份、城市、县、乡镇的用户，也可以向上汇总。 不同维度有些是相互独立的，比如时间维度和地域维度；但有些维度是有层次关系的，比如省份维度和城市维度。
维度也可以分为定性维度和定量维度（根据数据类型划分）。数据类型为字符型即定性维度，如城市、性别等；数据类型为数值型数据的即定量维度，如收入、年龄、消费金额等，定量维度一般需要数值分组处理，比如年龄划分为20岁以下，20~29岁，30~39岁等。
易观方舟产品当中，事件的属性、用户的属性都可以作为维度来使用。
指标和维度的组合分析
通常我们会关注PV、UV、注册用户数、留存用户数、销售额等等这样的指标，来综合反映网站、APP、小程序等等的表现，但很容易陷入总值、均值的陷阱中，以为表现都OK，这时候细分维度就是一个很好的发现问题、发现隐藏优化机会的方式。
比如某APP的注册转化率是10.23%，低于行业水平，在寻找优化方向时就可以选细分维度来发现问题，通过细分结果发现 OPPO K5 这个型号的注册转化率远低于其他型号，进一步验证发现原来是该型号上存在兼容性问题，导致注册环节大量失败
设备型号 | 新用户数 | 注册转化率 |
华为Mate30 Pro | 123,400 | 23.45% |
OPPO K5 | 124,340 | 5.20% |
iPhone 11 Pro Max | 245,600 | 20.23% |
…… | …… | …… |
指与网站、APP、小程序等产生交互的主体。不同分析产品中对用户的标识可能会又差异，比如有的产品中把不同的设备即定义为不同的用户，有的产品中会根据用户的手机号、邮箱等来唯一标识。
指用户在使用网站、APP、小程序时发生的行为。一条事件包含5个基本要素：何人、何时、何地、通过何种方式、发生了何种行为。
Event要素 | 要素说明 | 采集的数据 | 示例 |
Who | 参与事件的用户 | 用户唯一ID | H522a3bd525a2af |
When | 事件发生的时间 | 自动获取 事件当时时间 | 11月11日00:02:03 |
Where | 事件发生的地理位置 | 自动获取 IP、GPS信息 | 114.242.249.113 |
How | 事件发生的方式 | 使用的环境 | 设备品牌：Apple
设备型号：iPhone 6s
操作系统：iOS
屏幕分辨率：1920*1680
运营商：中国联通
网络类型：Wifi
…… |
What | 事件的内容 | 自定义采集的事件：EventID
事件属性：Key-Value | add_to_cart
product_name：耳麦
product_price：666 |
其中描述发生的位置、 方式、具体内容就被称为事件属性，不同的事件属性可以有不同的值。
导入用户和事件的数据使用易观方舟的前提，可以通过 SDK 采集上报，也可以通过导入。
指分析具体场景的通用框架。比如分析流量质量可以选择 渠道分析 的分析模型，快速选择指标、转化目标和渠道维度即可查看不同来源的流量数量和质量；分析路径转化情况选择 转化漏斗 分析模型，快速定义漏斗步骤查看转化率。
易观方舟提供了围绕用户生命周期的数十个分析模型，详见
最近更新 2yr ago