# 属性分析
# 一、属性分析的意义
属性分析是一种专门分析用户属性的统计与分布情况的模型。模型按照用户属性进行归类，可以同时查看不同分组值用户的统计数与分布情况。如查看用户在各省的分布情况、用户的年龄分布情况等。可以快速描绘出整体用户群的用户画像。多角度、全方位的掌握指定用户群的特征，宏观上把握整体用户的组成与偏好，从而为精细化运营提供依据。
# 二、属性分析的位置和适用角色
可以从“用户分析”模块下的“属性分析”页进入
| 公司超管 | 管理员 | 分析师 | 普通成员 | |
|---|---|---|---|---|
| 使用属性分析模型 | ● | ● | ▲ | ○ |
| 查看看板的属性分析报表 | ● | ● | ● | ● |
权限说明：
● 角色必有 ▲ 角色默认有，可以没有 △ 角色默认没有，可以有 ○ 角色必没有
# 三、属性分析的页面概览
由“分析角度设定区”、“展示筛选区”、“展示图表区”、“表格详情区”四部分组成：
# 四、属性分析的使用场景
# 4.1 常用的几种分析场景
# 4.2 分析属性的条件
可以分析的内容为用户数、用户属性或用户标签的某分析角度
根据数据类型不同，可分析角度有所不同
| 分析对象 | 数据类型 | 分析角度 |
|---|---|---|
| 用户数 | ||
| 用户属性/标签 | 数值 | 总和、均值、最大值、最小值、去重数 |
| 用户属性/标签 | 布尔 | 为真数、为假数、为空数、不为空数、去重数 |
| 用户属性/标签 | 字符串 | 去重数 |
| 用户属性/标签 | 时间 | 去重数 |
注：选择分析属性为用户数时，可在表格区中点击查看用户行为序列
# 4.3 分组项的设置
包含 4 种状态类型：
- 默认为不分组，此时不区分人群直接分析全体用户情况
- 切换为人群对比，此时可以对用户群进行对比
- 选择某 1 项进行分析，可选择“用户属性”或“用户分群”
- 选择某 2 项进行分析，可选择“用户属性”或“用户分群”，此时图表横坐标可进行切换
# 4.4 筛选条件的逻辑条件
数据层可以选择用户属性、用户标签或用户分群（布尔型），根据数据类型有不同的属性逻辑：
| 数据类型 | 举例 | 可支持属性逻辑 |
|---|---|---|
| 数值 | 消费金额 | 等于、不等于、小于、小于等于、大于、大于等于、有值、无值、区间 |
| 字符串 | 省份 | 等于、不等于、包含、不包含、有值、无值、正则（不）匹配 |
| 列表 | ID名单 | 存在元素、不存在元素、元素位置、有值、无值 |
| 时间 | 注册时间 | 等于、不等于、区间、有值、无值 |
| 布尔 | 用户群 | 为真、为假、有值、无值 |
注：筛选条件不超过 10 项
# 4.5 人群对比的条件
进行对比时，对比的是多个使用各自筛选条件的人群。
# 五、最佳实践
# 5.1 用户的当前状态
属性分析主要分析的是用户属性、分群以及标签，这些都记录的是当前的状态，因此希望获取用户的当前状态，可以使用属性分析来进行计算。
# 5.2 多个用户群的并集交集
属性分析可以用来计算多个用户群的并集或交集，通过筛选条件选中多个分群，筛选的并列关系如果是“且”则为用户群交集，如果为“或”则是用户群并集，对计算结果创建分群即可获得并集交集。