編輯導讀：事件分析是指分析埋點事件的用戶觸發情況以及埋點事件的分析統計情況，是數據分析中一項重要的工作。本文將從五個方面進行分析，希望對你有幫助。

一、事件分析概述

事件分析，本質上是分析埋點事件的用戶觸發情況以及埋點事件的分析統計情況。

比如APP啟動事件的觸發次數、觸發人數、人均觸發次數等。

ps1：說句題外話，既然是分析埋點事件，那么埋點是否準確，就直接關系到事件分析的數據是否準確?？梢?，重視埋點質量是多么重要的一件事情（可惜可嘆，很多公司根本不重視埋點質量，悲哀呀）。

ps2：再啰嗦一下，理論上來說，通過埋點事件分析，可以幾乎實現任何數據需求，甚至連用戶畫像、指標體系都可以通過分析埋點事件實現。

二、事件分析細述

1. 分析哪些類型的事件

元事件：指埋點里面真真實實存在的埋點事件，不經過任何二次處理，比如埋了一個APP啟動事件，這個APP啟動事件就是元事件。

虛擬事件：基于元事件，進行算法計算得出的事件，比如我們可以創建一個虛擬事件，算法為APP啟動事件的次數/APP元素點擊的次數，然后分析這個虛擬事件的數據情況。

2. 分析事件的哪些指標

包括事件層面的指標和事件屬性層面的指標：

1）事件層面的指標

• 總次數：時間范圍內，觸發事件的次數
• 觸發人數：時間范圍內，觸發事件的人數
• 人均次數：時間范圍內，總次數/觸發人數

2）事件屬性層面的指標

對于所有類型的事件屬性- 去重數：時間范圍內，事件屬性的去重個數。事件所有的屬性，都可以分析這個指標。

對于數值型的事件屬性- 總和：時間范圍內，屬性的取值求和。

• 均值：時間范圍內，屬性取值的術平均值
• 最大值：時間范圍內，屬性取值的最大值
• 最小值：時間范圍內，屬性取值的最小值

3）從什么維度分析事件指標

事件分析，不僅可以分析事件的指標數據，還要支持按照某些維度，從某個維度分析事件的指標數據。這些維度包括以下兩個部分：

1. 事件屬性維度也即事件的公共字段和自定義字段。如果事件的屬性是數值類型，則可按照數值區間進行分析，比如支付事件，有支付金額這個屬性，那么我們可以按照金額區間[0,200]，[201,500]這兩個區間，進行分組聚合分析。
2. 用戶屬性維度也即觸發事件的用戶屬性，比如按性別進行分組聚合分析事件數據。

4）事件分析結果過濾

過濾條件可以從下面兩個方面，對事件分析的結果進行過濾：

• 事件屬性：包括事件的通用屬性和事件的自定義屬性
• 用戶屬性：也即觸發事件的用戶屬性，比如過濾出性別是女的數據

5）舉例

我們以APP啟動事件作為栗子說明，假設該事件有自定義字段：啟動時長。

• 這個事件，屬于元事件
• 事件層面的指標有：總次數、觸發人數、人均次數
• 事件的啟動時長這個屬性的指標有：去重數、總和、均值、最大值、最小值
• 按照維度，分析事件的指標數據，我們從下面兩個方面舉例：

1. 事件屬性維度：比如按照啟動時長的分布區間[0,2s]、(2s,4s]，分析兩個區間里面APP啟動的觸發次數
2. 用戶屬性維度：比如從用戶的城市這個維度出發，分別統計深圳和廣州兩個城市的APP啟動次數

最后，可以對事件分析的結果，進行篩選過濾，比如篩選出性別女的數據。

三、事件分析總結

我們總結一下事件分析：事件分析，其實就是從不同維度分析事件的指標數據。

• 有哪些事件：元事件和虛擬事件。
• 有哪些指標：包括事件層面的指標：總次數、觸發人數、人均次數，和事件屬性層面的指標：去重數、總和、均值、最大值、最小值。
• 有哪些屬性維度：事件屬性維度、用戶屬性維度。
• 可以從事件屬性和用戶屬性兩個方面對數據進行篩選過濾。

四、事件分析UI界面

這里簡單畫一下事件分析的UI界面原型。

1. 事件設置部分

2. 結果展示部分

五、埋點事件其他應用

埋點事件，不僅可以用作事件分析，還可以應用到其他方面。比如用戶畫像、指標體系搭建。

用戶畫像：

用戶畫像，本質上來說，就是對用戶進行打標簽。而用戶為什么會打上某個標簽呢？最終還是落在用戶行為上，而埋點事件就是用戶行為的數據。所以對埋點事件進行分組聚合，其實就是打標簽的過程。

舉個栗子：我們對商品購買事件的金額，做區間維度分析，月購買金額在500元以下的用戶打上低消費標簽，月購買金額在500~800元之間的用戶打上中消費標簽，月購買金額在800元以上的用戶打上高消費標簽。這個打標簽的過程，其實就是對事件進行維度聚合的過程。

指標體系：

搭建數據指標體系的搭建工作，具體方法，在這里不細說，后面我們專門進行總結。但是基本思路就是通過原子指標加上修飾詞（維度），組合派生出各種派生指標的方法，窮盡所有的業務指標。

這里的原子指標，其實就是前面我們總結的那些事件層面的指標和事件屬性層面的指標。而原子指標的修飾詞，恰恰是埋點事件的屬性和用戶屬性。

所以，通過窮盡埋點事件，就可以窮盡原子指標，加上事件的屬性和用戶屬性的修飾，也就可以派生組合出任何派生指標。

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