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什么是分布分析

产品优化和运营是一个动态的过程,我们需要不断监测数据,调整产品设计或运营方法,然后继续监测效果。
分布分析功能,主要用来了解不同区间事件发生频次,不同事件计算变量加和,以及不同页面浏览时长等区间的用户数量分布。
GrowingIO的分布分析功能分为「趋势图」和「分布图」。

事件发生趋势图

趋势图展现了事件发生次数的“最大值、最小值、平均值、中位数、25 分位值和 75 分位值”几个关键数据指标的变化趋势,可以帮助用户快速掌握目标事件的整体分布趋势。
拿下图示的“进入页面”来示意:
  • 最大值:当日用户发生“进入页面”事件次数的最大值 (即进入页面最多次的用户进入了多少次);
  • 最小值:当日用户发生“进入页面”事件次数的最小值 (即进入页面最少次的用户进入了多少次);
  • 平均值:当日发生“进入页面”事件的人均次数;
  • 25分位:用户按照“进入页面”事件频次从小到大排序,前25%的用户进入次数小于等于多少(即假设有100个用户进入页面,25分位值为2,即前25个用户进入次数是1次或2次);
  • 中位数:用户按照“进入页面”事件频次从小到大排序,前50%的用户进入次数小于等于多少(即假设有100个用户进入页面,中位数值为4,即前50个用户页面次数是1-4次);
  • 75分位:用户按照“进入页面”事件频次从小到大排序,前75%的用户进入次数小于等于多少(即假设有100个用户进入页面,75分位数值为5,即前75个用户进入次数是1-5次)。

用户分布图

用户分布图根据您所选择的用户群、所选时间做的事件,帮您进行事件频次的分组和分组后的用户数统计。
分布算法中,会先找到分布中的分布极值。如果直接按照 10等分或者 5 等分进行拆分,很可能会遇到没有办法找到频次少的分布值。优先找到5分位、95分位的值,然后在5分位至95分位的数值范围内对数据区间进行等分,则会根据数据特征自动分层。
拿下图示的“页面浏览量”来示意:
  • 第一个柱表示的含义是:时间范围内(过去30天),目标用户群 (全部登录用户),浏览页面中,浏览页面量从小到大排序,前5%的用户页面浏览量的范围及用户量。
  • 最后一个柱表示的含义是:时间范围内(过去30天),目标用户群 (全部登录用户),浏览页面中,浏览页面量从小到大排序,后5%的用户页面浏览量的范围及用户量。
  • 在排除页面浏览量非常少页面浏览量非常多用户后,帮助您了解按照页面浏览量几等分后,相应值的区间内有多少用户量。
等分算法
排除第一个和最后一个柱;剩下的页面浏览量范围是4-113;即中间90%的用户浏览页面量在4~113次。 想进一步确认浏览页面活跃的用户分布量,选择10等分,即(113-4+1 )/10 = 11,每个区间间隔值为11,即(3-14], (14-25], (25-36], (36-47],(47-58], (58-69], (69-80], (80-91], (91-102], (102-113] 不同页面浏览量区间上,用户数量。