开发中心-统计分析

1. 功能介绍

统计分析功能旨在为开发者和企业提供一个强大的数据分析工具，帮助他们从海量数据中提取有价值的洞察，优化用户体验，并推动业务增长。我们的统计分析功能包括以下几个核心模块，每个模块都设计得既直观又功能强大，以满足不同层次的分析需求。

2. 名词定义

统计分析功能共包括有如下内容模块，可为用户提供详细且好用的分析能力。

名称	解释
数据看板	数据看板是统计分析功能的核心，它提供了一个直观的界面，让用户能够快速了解小程序的关键性能指标。通过数据看板，用户可以查看实时数据、历史趋势、用户行为分析等信息。数据看板通常包括图表、数字仪表盘和关键指标卡，以图形化的方式展示数据，帮助用户做出基于数据的决策。
页面数据	页面数据统计模块专注于跟踪和分析用户在小程序各个页面的行为。它记录了页面的访问量、停留时间、跳出率等关键指标，帮助开发者了解哪些页面最受欢迎，用户在每个页面上花费的时间，以及用户离开页面的频率。这些数据对于优化页面布局和提高用户体验至关重要（该功能属于高级版统计分析功能）。
性能数据	性能数据统计模块监控小程序的加载时间、响应速度和其他性能相关的指标。通过这些数据，开发者可以识别性能瓶颈，优化代码和资源，从而提高小程序的整体性能和用户体验（该功能属于高级版统计分析功能）。
事件统计	事件统计模块允许开发者跟踪用户在小程序内触发的特定事件，如按钮点击、表单提交等。通过分析这些事件的发生频率和相关用户行为，开发者可以更好地理解用户的需求和偏好，进而优化功能设计和提高用户参与度（该功能属于高级版统计分析功能。
漏斗分析	漏斗分析模块专注于转化路径的分析，它帮助开发者了解用户从进入小程序到完成特定目标（如购买、注册）的转化过程。通过分析转化漏斗的各个阶段，开发者可以识别用户流失的环节，采取相应措施提高转化率（该功能属于高级版统计分析功能）。
JS 分析	JS分析模块专注于监控小程序中的JavaScript代码执行情况。它可以帮助开发者识别脚本错误、性能问题和资源加载问题，从而优化代码和提高小程序的稳定性和响应速度（该功能属于高级版统计分析功能）。
实时日志	实时日志模块提供了一个实时监控小程序运行状态的窗口。开发者可以通过这个模块查看用户的操作日志、系统错误和其他关键事件，以便快速响应和解决可能出现的问题。实时日志对于快速定位和修复问题至关重要（该功能属于高级版统计分析功能）。

3. 使用说明

3.1 数据看板

数据看板模块为用户提供了一个集中展示关键性能指标（KPIs）的界面。页面中可看到所有小程序汇总或按照小程序与时间筛选的核心数据。

核心数据分别包括有：

• 访问次数：小程序在过去一段时间的总访问次数；
• 访问时长（秒）：用户平均每次访问小程序的时长；
• 活跃设备：过去一段时间的活跃用户数量；
• 新增设备：过去一段时间的新增用户数量；
• 用户来源（应用）：访问来源数据（不同应用的引流）；
• 用户来源（地域）：地域来源（省份、城市等）。

在数据看板页面中，还可以点击顶部的切换选项卡，查看基于不同小程序的设备数据信息。

设备数据分别包括有：

• 设备留存：过去一段时间的设备留存率，可按不同时间段(如1日留存、7日留存、30日留存)进行统计；
• 累计设备：过去一段时间的累计设备数量总和；
• 操作系统：操作系统(iOS、Android等)；
• 分辨率类型：屏幕分辨率(手机、平板等)；
• 设备型号：运行小程序的手机设备型号；
• 小程序 SDK 版本：小程序 SDK 的版本统计信息；
• 小程序基础库版本：小程序 SDK 的基础库版本统计信息。

点击统计分析数据右上角的卡片详情，可看到按照日期分布的数据详情信息。

3.2 页面数据

页面数据是小程序日常分析中，最为重要的基础概念。页面数据中的相关统计指标，均基于“页面路径”级别（Path级别），如需统计“参数”级别（Query级别）的页面访问数据，可将相关数据上报后，使用事件统计功能进行对应的统计处理。

在页面数据统计中，开发者可按照不同小程序或按照小程序与时间筛选的页面统计数据，具体包括有：

• 入口页统计：统计时间内，用户进入小程序访问的第一个页面次数，从高到低排序；
• 停留页统计：统计时间内，用户进入小程序停留时间从高到低数，从高到低排序；
• 离开页统计：统计时间内，用户访问的最后一个页面次数，从高到低排序；
• 页面访问次数：统计时间内，所有页面被访问的总次数，从高到低排序；
• 设备平均页面访问次数：统计时间内，平均每个用户访问的页面数，从高到低排序；
• 退出率：统计时间内，用户从某个页面离开小程序的比例，从高到低排序。

点击统计分析数据右上角的卡片详情，可看到按照日期分布的数据详情信息。

3.3 性能数据

性能数据用于提供官方统计的各项性能数据，包含启动、网络、运行、体验等多个维度的小程序性能统计指标，以及综合性的性能评估报告。

在性能数据页面中，开发者可按照不同小程序或按照小程序与时间筛选的页面统计数据，具体包括有：

• 崩溃率：小程序运行过程中崩溃的次数与访问次数的比例；
• 卡顿率：小程序运行过程中出现卡顿的次数与访问次数的比例；
• 冷启动平均加载时间（毫秒）：小程序冷启动平均加载时间从启动到首次页面渲染完成所需的时间（毫秒）；
• 热启动平均加载时间（毫秒）：小程序热启动从启动到首次页面渲染完成所需的时间（毫秒）；
• 平均页面加载时间：小程序所有页面加载的平均时间。

点击统计分析数据右上角的卡片详情，可看到按照日期分布的数据详情信息。

3.4 事件统计

事件分析，是指基于事件的指标统计、属性分组、条件筛选等功能的查询分析。在事件分析功能中，用户可根据产品特性合理配置追踪事件和属性，可以激发出事件分析的强大潜能，回答关于变化趋势、维度对比的各种细分问题。

点击页面右上角的新增按钮，分别在下拉框中选择事件与要分析的单个或多个指标，所有事件都可以分析如下指标：

1. 总次数： 在选定时间范围内，该事件触发的次数。
2. 设备数： 在选定时间范围内，触发该事件的独立设备数。
3. 设备均次数： 在选定时间范围内，独立设备触发该事件的平均次数。

创建完毕后，点击表格中的“查看数据”即可浏览该条分析按天整理的各指标信息内容。

除 FinClip 默认提供的相关缺省事件外，小程序开发者可在代码中自行定义相关事件，并基于其进行进一步分析工作。

事件与属性（自定义上报）

FinClip 小程序统计功能支持用户按照自身实际业务需求，在小程序中上报对应的事件与属性。以满足更加灵活的数据统计需求。一个事件可以由单个或多个属性组成，我们需要分别录入组成属性的“属性 ID”，“属性名称”与“属性类型”，随后再录入事件以及配置事件属性。

请注意

1. 已经上报的事件id或者已经创建的事件id是无法进行修改的，因为事件id是作为事件系统里的唯一标识，如果当前事件id无法满足需求，建议重新创建事件id进行数据上报；
2. 自定义事件已经关联的属性如果修改关联关系后，仅会影响该事件在事件分析中属性筛选下的数据统计功能，按照需求修改即可；
3. 属性名大小写敏感，如果已经存在小写属性就不可以再上报大写属性（比如数据中已经有abc属性，就不能再上报ABC、Abc等属性名），同一个属性在不同的事件中，必须保持一致的定义和类型，否则数据会校验失败不入库； 属性值的类型会在第一次数据上报时确定，如果后续更改该属性值的类型，会进行类型强转，如果成功则数据入库，如果失败该条数据会被抛弃；

3.5 漏斗分析

漏斗模型主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。

在漏斗分析功能中，有一些基本概念需要先行了解：

1. 步骤：由一个 元事件/虚拟事件 加一个或者多个筛选条件组成，表示一个转化流程中的一个关键性的步骤。
2. 时间范围：在界面上选择的时间范围，是指漏斗的第一个步骤发生的时间范围。
3. 窗口期：用户完成漏斗的时间限制，即只有在这个时间范围内，用户从第一个步骤，行进到最后一个步骤，才能被视为一次成功的转化。

漏斗模型主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。

如上图所示，我们可以分别配置对应的事件，并按照对应的筛选效果完成诸如“成都用户在 1 天内完成注册并浏览页面”的统计漏斗。随后将对应的漏斗配置为对应的分析即可。

判断用户流失

假设一个漏斗中包含了 A、B、C、D、E 五个步骤，选择的时间范围是 2023 年 1 月 1 日到 2023 年 1 月 3 日，窗口期是 1 天，那么，如果用户在2023年1月1日到2023年1月3日触发了步骤 A，并且在步骤 A 发生的 1 天内，依顺序依次触发了 B、C、D、E，则视作该用户完成了一次成功的漏斗转化。

在这个过程中，如果穿插了一些其它的步骤或者行为，例如在满足时间限制的情况下，用户的行为顺序是 A > X > B > X > C > D > X > E，X 代表任意一个事件，则该用户依然视作完成了一次成功的漏斗转化。

如果该用户在这个时间限制范围内，依次触发了 A > B > C > E，则该用户没有完成该漏斗的转化，并且会被记作步骤 C 的流失用户。

3.6 JS 分析

提供官方统计的各类JS异常错误，便于定位错误内容，及时修复故障、优化体验。

点击页面右侧的详情按钮，可看到详细的错误信息，错误堆栈信息，以及在小程序中捕获到的详细次数及用户设备信息。

3.7 实时日志

通过在线打印日志后，可在实时日志查看已上报的日志信息，高效快捷地排查小程序漏洞、定位问题。

开发者可通过设置对应的小程序、设备 ID及对应的时间段等筛选条件查询指定用户的日志信息。

4. 环境说明

	社区版	SaaS 版	企业版（年付费或一次性买断）
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统计分析（高级）	❌	✅