名词解释

1 行为分析常见名词

指标（Metrics）

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

指标说明

维度（Dimensions）

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%
……	……	……

2 易观方舟相关名词

用户（User）

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。

如何准确识别用户

事件（Event）

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。

分析模型

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

分析

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