1、事件分析
可進(jìn)行篩選、分組、聚合的靈活多維數(shù)據(jù)分析
2、漏斗分析
分析多步驟行為之間轉(zhuǎn)化與流失情況
3、留存分析
分析用戶參與情況和活躍程度
4、分布分析
分析用戶行為在一段時(shí)間內(nèi)的頻次和指標(biāo)分布
5、LTV分析
分析用戶在特定時(shí)間段內(nèi)的生命周期價(jià)值
6、用戶路徑
用戶用戶行為行為的流向變化
7、網(wǎng)頁熱力分析
分析元素的點(diǎn)擊的分布占比與用戶瀏覽深度
8、間隔分析
分析用戶在兩個(gè)事件之間的間隔時(shí)長
9、自定義查詢
支持對全量數(shù)進(jìn)行sql查詢、結(jié)果可視化
10、歸因分析
分析產(chǎn)品運(yùn)營位與目標(biāo)轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)分析
11、屬性分析
基于用戶的屬性快速分析用戶特性
從海量的數(shù)據(jù)，快速查詢，多維度，多運(yùn)算模型