分析：四步上手做分析

分析包含通用模型和场景分析，通用模型有9种模型，分别为事件分析、留存分析、漏斗分析、间隔分析、分布分析、路径分析、属性分析、归因分析、SQL查询；场景分析有排行榜、热力地图2种模型，可以根据分析的需求不同选择不同的模型，通过四步做分析，分别是：

指标拆解并选择模型
选择待分析的事件
设置查看条件
保存报表

下面通过几个场景进行功能体验。

场景1：新增用户的付费金额、在关卡中战斗胜率

指标拆解并选择模型

根据场景需求拆解指标如下，根据指标口径在事件分析模型中选择分析指标
- 新增用户：发生了用户注册行为的用户数
- 付费金额：发生了付费行为，统计付费金额-总和；
- 战斗胜率=(战斗胜利-总次数)/（战斗事件-总次数）*100%
根据指标需要计算总和和比率选择事件分析模型，单击左上角的分析>事件分析，进入事件分析模型。

图1 进入事件分析
选择待分析的事件

新增用户数，事件框选择用户注册>触发用户，修改指标名称为“新增用户”；
图2 创建新增用户数指标

图3 修改指标名称为“新增用户”

付费金额，单击分析指标右侧的“＋”增加分析指标，事件框选择付费事件>付费金额>总和，修改指标名称为“付费金额”，具体操作如图；
图4 配置付费金额

战斗胜率，单击分析指标右侧的“＋”增加分析指标，单击“$$\Sigma$$"切换为自定义公式得到比率类指标，公式支持四则运算，切换为自定义公式后，可以通过系统界面或键盘选择分子为“战斗胜利”的“总次数”，分母为“战斗事件”的“总次数”，数据格式为“百分比”，修改指标名称为“战斗胜率，具体操作如图；

图5 切换公式模式

图6 计算战斗胜率

单击计算，可以得到计算结果，其中战斗胜率是百分比，折线图靠近y轴=0的，趋势不明显，可以单击⚙>指标显示设置>战斗胜率-次轴展示，单击开启后>应用，单击“》”收起指标显示设置，可以更清晰的洞察战斗胜率的变化趋势，具体如图；

图7 计算结果

图8 配置次轴展示

图9 计算结果
设置查看条件

您如果想看第1关的付费及战斗胜率，您可以单击全局筛选旁边的“＋”>关卡进度，等于1>计算，获得计算结果如图；

图10 筛选关卡进度等于1

如果您是想分析每个关卡的付费及战斗胜率情况，可以单击分组项旁边旁边的“＋”>关卡进度等于1>计算，获得计算结果，具体操作如图；

图11 每个关卡的付费及战斗胜率情况
保存报表

如果需要经常查看这些指标，可以保存报表，单击保存>编写报表名称>选择保存位置为“快速体验TE系统”>单击去看板查看>跳转报表存放位置，具体操作如下图；

图12 保存报表

图13 报表保存位置

适用场景，事件分析是最基础的模型，可以计算一段时间内用户发生特定行为的聚合指标、指标变化趋势，如用户的DAU、付费人次/次数/付费金额、战斗胜率、爬塔人数等。

场景2：用户留存分析

指标拆解并选择模型

如果希望分析新用户是否持续在游戏内，可以进行留存分析，可以拆解指标为：
- 新增用户留存：发生用户注册，又回到游戏内进行登录的留存情况
- 活动留存：参见了活动的用户，再次回到游戏的情况分析，可以查看不同活动的留存情况，评估活动促活的效果；
- LTV、ROI：计算LTV和ROI的情况
根据指标需要计算留存、流失等选择留存分析模型，单击左上角的分析>留存分析，进入留存分析模型，如果需要把报表保存经常查看，可以在报表右上角单击＋>新建报表>留存分析，进入留存分析模型；

图14 直接创建留存分析

图15 在报表中创建留存分析
选择待分析的事件

留存分析模型，分析指标有初始事件和回访事件，初始事件表示用户最开始完成了什么行为在该指标中选择代表“新增”的事件，回访事件表示用户后续完成了什么行为在该指标中选择代表“活跃”的事件，可以按照如下进行指标配置。

新增用户留存，对用户进行分析>初始事件>选择用户注册>回访事件>选择用户登录>计算>保存，可以秒级查看当前新增用户留存情况，具体操作如下；

图16 配置新增留存

活动留存，对用户进行分析>初始事件>选择参见活动>回访事件>选择用户登录>计算，可以查看活动留存情况，具体操作如下；

图17 活动留存
设置查看条件

不同活动留存率：如果想比对不同活动对活跃的促进情况，可以单击分组项旁边旁边的“＋”>活动类型>计算>单击“＋”，查看每种活动类型的活动留存情况，具体操作如图；

图18 配置活动类型

图19 每种活动类型留存情况
保存报表

配置的新增用户留存、活动留存都可以保存到看板，方便经常查看，具体操作以新增用户留存为例，如图；

图20 保持新增用户留存报表

适用场景：留存分析模型通过设置初始事件和回访事件快速得到新增用户或活跃用户的次留、三留、七留等，同时可以拓展分析活动促活留存、玩法粘性等，通过“同时展示”计算LT/LTV/ROI等。

其他模型：
- 漏斗分析：可以按顺序完成指定步骤的用户数及比例，分析用户的每一步的转化和流失情况，如新手引导跳出点、关卡驻留情况，发现潜在问题；
- 间隔分析：分析具有因果关系行为的转化时长、如注册到首次付费的耗时中位数、关卡升级/建筑升级耗时情况；
- 分布分析：按次数、天数等分析每个用户的累计充值金额情况及每个区间用户占比情况，从整体查看分布；
- 路径分析：探索性分析用户的行为路径偏好或流失节点，如用户每天登录后最先参见哪种活动等；
- 属性分析：分析不同属性的人群占比，如当前每个等级的用户数等；
- 归因分析：探索资源位对目标事件的贡献值，衡量资源的投入产出，优化资源投放；
- 排行榜：按指标值进行排名，如关卡难度排行榜、付费金额排行榜、英雄榜单排行榜等；
- 热力地图：针对游戏地图分析玩家的行为偏好，如活动区域偏好、交战区域偏好、出生/降落地偏好等；
- SQL查询：通过SQL直接进行分析，可以基于SQL结果进行可视化展示；