5. 数据中心

数据管理

用户行为数据在系统中可被创建为三种基本数据资产：

• 事件（Event）
• 事件属性（Event Property）
• 用户属性（User Property）

这些数据资产是构建分析模型的基础，广泛应用于用户画像、留存分析、转化漏斗、自定义报表等系统功能。

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事件表与用户表

• 事件表 和 用户表 是所有分析功能所依赖的最底层数据源。

• 每个 事件 可以理解为某个用户行为或与用户相关的事实记录模板。它具有明确的触发机制：当用户实际发生某一操作时，系统会立即触发并上报一次该事件。

  • 示例：登录、充值、完成关卡、分享成功

• 事件属性 是事件模板中的具体字段（即“上报项”），用于描述该事件的详细特征，例如：

  • 触发时间（$time）
  • 用户ID（#user_id）
  • 操作对象（如 item_id、amount）
  • 环境信息（如 $network、$device_model、$os_version）

• 用户属性 是描述用户自身特征的数据字段，用于记录用户的静态或动态状态信息，例如：

  • 注册渠道（$channel）
  • VIP等级（vip_level）
  • 累计充值金额（total_payment）
  • 当前等级（level）
  • 最后登录时间（last_login_time）

📌 说明：

• 事件表记录“发生了什么”，是行为日志的集合。
• 用户表记录“用户是谁”，是用户静态与动态特征的集合。

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在分析中的使用方式

在进行数据分析时，您可以：

1. 筛选数据：
   使用事件属性或用户属性作为过滤条件，圈定目标人群或行为范围。

   • 示例：筛选“近7天内充值金额 > 100 元的iOS用户”

2. 分组统计：
   按属性值对数据进行分组，再进行聚合计算（如计数、求和、平均值等）。

   • 示例：按 vip_level 分组，统计各等级用户的平均在线时长

3. 排序与计算：
   对分组后的结果进行排序、占比计算、趋势分析等，生成可视化图表或报表。

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数据资产的核心作用

数据类型	用途示例
事件	构建漏斗转化、计算DAU/MAU、分析功能使用路径
事件属性	细化事件维度（如区分不同商品ID）、用于条件筛选
用户属性	用户分群、标签构建、个性化推荐、流失预测

✅ 最佳实践建议：

• 保持事件命名规范、语义清晰（推荐使用下划线命名法，如 start_level）
• 关键业务事件应包含必要的属性以支持后续分析
• 避免频繁修改已上线事件结构，防止影响历史数据一致性