# 属性分析

属性分析是专门针对用户及用户属性进行统计分析的模型，您可以对比不同人群的数据表现，或者查看维度交叉组合后的用户数量，快速描绘出用户群体的画像情况，多角度、全方位地掌握指定用户群的特征，为精细化运营提供依据。

在属性分析中，您可以得到下面问题的答案：

注意

# 快速配置分析指标

和事件分析一样，您可以在属性分析中灵活配置分析指标。

默认情况下，分析指标为用户数，即符合条件的TE用户ID(#user_id)的去重数，您也可以选择用户属性或者用户标签进行统计。

您还可以通过筛选过滤数据，剔除某些用户的数据，属性分析支持基于用户属性、用户标签或用户分群进行过滤。

举例来说，您希望找到同时属于多个分群的用户，可以在全局筛选中进行配置，并下钻到用户列表查看详细信息或者将这批用户保存为结果分群，从而得到多个分群的用户交集。

在按属性进行分组统计时，您可以选择最多两个分组项

选择单个分组项时，您可以直观查看不同分组值的用户数或其他分析指标。

举例来说，如果您选择注册时间作为分组项，用户数作为分析指标，可以在柱状分布中查看每天/周/月注册的用户数量，或者在饼状分布中查看占比情况。

选择两个分组项时，柱状分布将以堆积柱状图的形式展示，您可以选择其中一个分组项作为横坐标查看。

在表格中，两个分组项将分别作为行头和列头，每个单元格内展示维度交叉组合后的分析指标，方便快速发现分组项间的相关性或对比不同分组值的数据结果。

和其他分析模型不同，除分组项外，属性分析还支持对比不同人群的数据表现，比如用户数、累计付费金额的人均值或方差等，最多可同时基于10组人群进行对比。

除了选择已经创建好的用户分群外，您也可以通过用户属性或用户标签进行筛选，自定义圈出符合定义的人群，或者选择“全部用户”作为对照组。

在右侧的图表展示区域，您可以在柱状分布中直观对比不同人群的分析指标，或者在饼状分布中查看不同人群的占比情况。

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