产品数据分析模型之事件分析
数据分析可以帮助我们优化产品流程、改善用户体验、提升产品性能、提升运营影响效率、洞悉用户行为以及实现精细化运营。
数据的采集是一切产品在数据分析的前提，之前介绍过一些相关的数据采集相关的知识，可以查看之前的文章了解。
在产品的数据分析中，事件分析是最常用的分析方法之一，在工作的虽然经常使用，但是有些不知对应的专业术语叫什么，因此对数据分析模型进行一个系统深入的学习和了解，和自己的工作进行相结合。如最近三个月用户通过哪个渠道登录的用户最高？通过那个渠道注册的用户最高？渠道的变化趋势如何？不同的系统的登录方式有什么差别？等这些问题都可以通过事件分析帮助我们回答。
下面详细了解下事件分析。
事件分析是数据分析模型最重要的分析方法之一，通过事件分析可以帮助我们了解用户的行为产生的价值影响及影响程度是怎样的。
事件分析是指对具体的行为事件进行相关指标统计、属性分组、运算、条件筛选等操作。
在事件分析时，一般通过事件名称+属性列表的组合方式来精准描述用户的行为进行分析。
事件是产品埋点上报对用户的各种行为进行详细记录数据化描述的抽象，是上报数据的核心。
事件让我们知道了更多的用户行为信息和属性，哪位用户在什么时间，在哪个场景以什么样的方式做了什么事。
属性是事物共同的性质和特点。例如，一个对象的颜色和形式。人的能力和身份等。
通过事件名称可以区分不同类型的用户行为。
通过属性对事件进行详细描述，如机型 = IPhone 13、地域 = 北京、应用版本 = V1.0 等相关参数
常见的事件分析：
产品的DAU、MAU；
产品的点击率、转化率、付费率、分享率、点赞率等；
用户的渠道来源、机型、性别、年龄、地域等分布；
举例：根据事件本身的属性进行统计，如终端、性别、年龄。查看指标的数据的表现。
统计用户在不同终端的分布：对登录的上报事件用户去重按照终端属性分布统计总人数UV。
统计用户在不同性别的分布：对登录的上报事件用户去重按照性别属性分布统计总人数UV。
统计用户在不同年龄的分布：对登录的上报事件用户去重按照年龄属性分布统计总人数UV。
事件分析适用的场景广，并且灵活性比较高，在日常的工作中根据上报的事件数据构建北极星指标、其他指标体系和日常产品运营数据观察和分析中最为常用。