그룹화로 비교 분석

비교는 분석에서 일반적으로 사용되는 방법입니다. 분석 모델에서 같은 날짜의 데이터를 다른 차원에서 비교할 경우 그룹화 기능을 이용하여 비교를 실현할 수 있습니다. 다른 날짜의 데이터 성능을 비교할 경우에는 비교 단계를 이벤트 분석에 추가할 수 있습니다.

기능 설명

그룹화하면 각 그룹 값에 기반하여 데이터 결과를 확인하는데 도움이 됩니다. 이벤트 속성, 사용자 속성, 사용자 태그, 그리고 사용자 코호트는 모두 그룹으로 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 선택한 그룹 항목이 채널인 경우, app store, google play 등의 채널의 그룹 값이며, 각 그룹 값에는 각각의 결제 횟수의 데이터 결과가 표시됩니다.

여러 그룹 항목을 추가하고, 다차원에서 다른 그룹 값을 비교할 수도 있습니다. 퍼널 분석과 속성 분석을 제외하고, 다른 모델에서는 최대 50개의 그룹 항목을 추가할 수 있습니다.

그룹화 방식

선택한 그룹 항목의 데이터 타입이 숫자, 리스트 또는 시간인 경우, 그룹 값의 수가 많아질 가능성이 있으므로, 그룹화 방식을 설정하고, 다른 그룹 값을 하나의 그룹으로 묶어 비교할 수 있습니다.

숫자형

그룹화 방식	계산 로직
디폴트 구간	그룹 값의 수에 따른 자동 판정 그룹 값의 수<20, 실제 수치에 따른 그룹화 그룹 값의 수≥20, 최대값과 최소값에 따른 12등분
이산 값	그룹 값은 실제 값을 사용하며, 500을 초과하는 경우 최대값과 최소값으로 12분할
자체 정의 구간	필요에 따라 다른 구간을 수동으로 분할 가능

그룹 항목이 업무상에서 명확한 간격의 의미를 가지고 있는 경우, 자체 정의 구간으로 분할할 수 있습니다.

(예를 들어: 레벨 5 이하는 초보자이며, 퀘스트 1~12는 초보자 가이드 등)

특정 범위 내의 데이터를 더 분석하려는 경우, 다른 그룹 값의 성능을 쉽게 비교하기 위해 '이산 값'을 선택할 수 있습니다.

시간형 타입

그룹화 방식	계산 로직
합계	선택한 집계 단위에 따라, 같은 일, 주, 월....의 데이터를 자동으로 그룹화
분할	실제 전송 시간으로 그룹화

시간 유형의 속성은 모두 초 단위 또는 밀리초 단위이며, 그룹 값이 많기 때문에, 등록 시간을 그룹화할 때 코호트 분석에서 "일별" 집계를 선택하는 등, 분석 시에 집계를 선택하는 것을 권장합니다. 자세히 나열하여 표시하고 싶은 데이터는, "분할"을 선택하십시오.

리스트 유형

리스트 방식	계산 로직
요소	리스트를 여러 요소로 분할한다. 각 요소의 그룹화 계산에 이벤트가 사용된다.
리스트 전체	리스트를 전체로 취급하고, 동일한 리스트를 그룹으로 취급한다
요소 집합	각 리스트 내의 요소의 순서를 중복 제거한 후 정렬하고, 다음으로 같은 집합을 그룹으로 사용한다

게임에서는 전투 중인 여러 영웅 ID가 리스트 속성에 기록되는 경우가 많으며, 분석 시나리오에 따라 적절한 그룹화 방법을 선택할 수 있습니다.

• 다른 영웅의 출전 횟수를 비교하려면 '요소별'을 사용할 수 있습니다.
• 다른 영웅의 조합으로 출전 횟수를 비교하려면, 같은 영웅의 여러 출전을 구분하려는지, 순서로 구분하려는지에 따라 '리스트 전체' 또는 '요소 집합'을 선택할 수 있습니다.

DANGER

그룹 항목에 여러 리스트 유형 속성이 있는 경우, 다른 리스트 속성이 이 속성의 참조 테이블 속성이 아닌 한, 최대 1개의 '요소별' 그룹화 방법을 선택할 수 있습니다.