Skip to content

新建分析

本节将详细介绍如何在灵镜引擎中创建和使用各种数据分析功能。灵镜引擎提供了多种分析类型,帮助您深入了解用户行为和业务表现。

分析类型概览

灵镜引擎提供以下几种主要的分析类型:

访问分析功能

  1. 登录系统后,在左侧导航栏中找到相应的分析模块
  2. 根据您的分析需求,选择对应的看板类型:
    • 点击"基础数据" → 选择具体的分析类型
    • 点击"业务数据" → 选择业务相关分析
    • 点击"产品数据" → 选择产品相关分析
    • 或直接访问:https://data.lingame.cn/project/{项目链接}/baseData

创建基础看板

步骤1:选择分析类型

  1. 在左侧导航栏点击"基础数据"
  2. 根据分析目标选择相应的看板:
    • 基础看板:查看整体数据概况
    • 实时看板:监控实时数据变化
    • 新增看板:分析新用户情况
    • 活跃看板:了解用户活跃度
    • 留存看板:分析用户留存
    • 漏斗看板:分析转化流程

步骤2:配置分析参数

时间范围设置

  • 系统默认显示最近7天的数据
  • 可以通过时间选择器调整分析时间范围
  • 支持自定义时间段选择

事件筛选

  • 根据分析需求选择相关事件
  • 可以组合多个事件进行对比分析
  • 支持事件过滤和分组

数据维度

  • 选择分析的数据维度(如渠道、设备、地区等)
  • 支持多维度交叉分析
  • 可以自定义分组条件

步骤3:查看分析结果

分析页面通常包含以下内容:

  • 数据图表:直观展示数据趋势和分布
  • 数据表格:详细的数据明细
  • 关键指标:重要的业务指标汇总
  • 对比分析:不同时间段或维度的对比

新增用户分析示例

以"新增看板"为例,详细说明如何进行分析:

功能特点

  • 新增玩家构成:分析新用户的来源和类型
  • 各平台新增数据:对比不同渠道的新用户获取情况
  • 新增7日留存:跟踪新用户的留存表现

操作步骤

  1. 进入新增看板

    • 点击"基础数据" → "新增看板"
  2. 查看数据概览

    • 页面自动加载最近7天的新增用户数据
    • 显示新增用户构成饼图或柱状图
  3. 分析渠道表现

    • 查看"各平台新增玩家数"图表
    • 对比不同渠道的获客效果
    • 识别表现最好的推广渠道
  4. 查看留存数据

    • 在"新增7日留存"表格中查看留存率
    • 分析新用户在第1-7天的留存表现
    • 识别用户流失的关键时间点

自定义分析配置

修改分析参数

  1. 调整时间范围

    • 点击时间选择器
    • 选择自定义时间段
    • 点击"应用"更新数据
  2. 更改事件筛选

    • 在事件选择器中添加或移除事件
    • 设置事件组合条件
    • 保存配置以便下次使用
  3. 调整显示维度

    • 选择不同的分组维度
    • 设置数据过滤条件
    • 自定义图表显示方式

导出和分享

导出分析报告

  1. 在分析页面点击"导出"按钮
  2. 选择导出格式(PDF、Excel、图片)
  3. 设置导出参数(时间范围、数据详细程度)
  4. 点击"确认导出"下载文件

分享分析结果

  1. 点击"分享"按钮
  2. 选择分享方式:
    • 生成分享链接
    • 发送邮件报告
    • 创建定时报告
  3. 设置分享权限和有效期
  4. 确认分享设置

分析最佳实践

数据解读建议

  • 关注趋势变化:重点分析数据的变化趋势,而不仅仅是绝对数值
  • 对比分析:通过时间对比、渠道对比等方式发现问题和机会
  • 结合业务场景:将数据分析结果与实际业务活动相结合
  • 定期监控:建立定期的数据监控机制,及时发现异常

常用分析场景

  • 新用户获取分析:评估不同推广渠道的效果
  • 用户留存分析:识别用户流失的关键节点
  • 功能使用分析:了解用户对不同功能的使用情况
  • 转化漏斗分析:优化用户转化路径

常见问题

Q: 数据显示为空或加载失败怎么办? A: 请检查时间范围设置是否正确,确认该时间段内有数据。如果问题持续,请联系技术支持。

Q: 如何理解留存率数据? A: 留存率表示在特定时间后仍然活跃的用户比例。例如,第3日留存率60%表示有60%的新用户在第3天仍然使用产品。

Q: 可以创建自定义分析吗? A: 目前系统提供预设的分析模板,如需自定义分析,请联系技术支持团队协助配置。

Q: 分析数据多久更新一次? A: 实时数据通常5-10分钟更新,历史数据每小时更新一次。具体更新频率可能因数据量而异。