TalkingData应用统计分析推出“事件探索”新功能，快来抢先体验吧！

其实，不止是直播数据，一些其他场景的活动数据也需要进行统计复盘。比如，遇到节假日，平台发个优惠券，搞个优惠促销活动来进行拉新、促活或者引流等场景。对于平台而言，绝不是发个优惠券就结束了，还需要对背后的数据进行统计分析。

平台需要通过 “究竟有多少人领了优惠券，哪种力度的优惠券更受欢迎？”“优惠券的付费率又是多少？”等信息来了解用户属性，知道发优惠券所带来的效果，从而为以后的活动策划做参考。

但是，我们在进行数据分析的时候，往往会遇到一些棘手问题，如数据需求不匹配、指标不合理、数据不具备时效性等。

事件探索功能可探索维度主要分为两个层次。一是设备维度。用户设定探索事件后，可从多个设备属性层面进行数据探索分析，了解更多的数据特征。

比如你想查看不同机型的活跃情况，只需要将设备型号添加至探索事件即可，并且多个设备属性支持分组、过滤指标。

另一个层次则是账户维度。通过探索账户信息分析自定义事件的数据特征。对于这些账户维度，同样支持分组、过滤指标。

目前，事件探索功能已经在保障合规的基础上和iOS、Android、小程序等多平台进行了联动。如果想要了解不同平台的注册转化率，就可以在该功能中查看平台的数据，提高工作效率。另外，也可以对比了解用户在不同平台上的使用情况，从而更好地优化用户体验。

除了在事件探索维度上有更多选择性，用户还可以自行创建自定义事件关键指标，根据需求选择指标背后的数据。其中可探索的指标包括发生事件的人数、设备数、次数和数值。这些指标都有自己的统计逻辑，能在不同层面反映自定义事件的本质。

以数值指标为例，有时候我们可能需要用平均值来看一组数据的集中趋势，又或者数据变化比较大时，我们就需要通过看最大值和最小值来观察事件的波动情况。而这些指标在常规的数据统计指标中是没有的。

在事件探索功能中，不同指标之间可以独立存在，当然也可以对比呈现，通过计算公式，再根据趋势图直观地了解事件的整体情况。

对于这些维度和指标，事件探索功能可提供近七天的数据，让数据更具备时效性。毕竟有的历史数据可能对于现在的某些情况并不适用。

值得一提的是，以上这些探索数据是可以下载下来的，并且免费使用。下载后的数据，用户不仅可以作为事件数据的积累，还可以进行分析使用。

事件探索功能可应用于多个场景，但通常在使用的时候首先需要根据场景设置自定义事件，这个分析事件可以不止1个，最多可以设置5个。以优惠券为例，比如A事件可以添加领取优惠券的账户数，B事件为领取优惠券后实际购买的账户数，C事件则可以设置成另一个场景，如播放某种电影的账户数，以此类推，用户可自行添加事件。

截图来自TalkingData 应用统计分析产品事件探索功能Demo

接着可以通过计算公式查询想要的数据，该功能提供探索指标的加、减、乘、除、括号及常数的四则运算，用户根据需求可自行设定。基于上述示例，如果你想知道优惠券的付费率，在公式中直接输入“B/A”即可。

截图来自TalkingData应用统计分析产品事件探索功能Demo

如果还想探索事件的更多层面，还可以增加过滤条件、选择分组和时间范围。其中过滤条件可以点击属性下拉框，从设备属性、账号属性、事件参数中选择想要过滤的条件。若是想统计优惠券在Android平台的领取人数，就可以选择“设备属性”，然后点击“等于”，最后下拉选择Android平台。

截图来自TalkingData 应用统计分析产品事件探索功能Demo

同理，选择分组也是如上操作。对于时间范围，用户可以选择自功能开通起至今日的样例数据，也可以点击对比时间，与历史数据进行对比。

事件探索完成后，点击立即查询，图表内容会根据上述条件进行显示。此外，用户可以切换当前图表的显示状态，此产品还支持曲线图、柱状图的显示模式，并可以对所有探索的计算结果进行下载。

截图来自TalkingData 应用统计分析产品事件探索功能Demo

可以说该功能充分展示了事件探索的能力，补充了其他指标体系中未计算的指标和维度，尤其是账户和付费部分。

事件探索功能具体操作，可见下方视频：

最后，问题来了，这个新功能该如何开通呢？很简单，想要开通的朋友，可以扫描下方二维码，备注“事件探索”进行咨询。

还在等什么呢？快去咨询开通吧！