# 그룹으로 비교 분석

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

# 기능 설명

그룹화하면 각 그룹 값에 기초하여 데이터 결과를 확인하는 데 도움이 됩니다. 이벤트 속성, 유저 속성, 유저 태그 및 유저 코호트는 모두 그룹으로 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 선택한 그룹 항목이 채널인 경우, 앱 스토어, 구글 플레이 등의 채널 그룹 값에서 각 그룹 값에 따른 결제 횟수 데이터 결과가 표시됩니다.

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

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

숫자형

그룹화 방식	계산 로직
기본 구간	그룹 값의 수에 따른 자동 판단 그룹 값의 수 <20, 실제 숫자에 따라 그룹화 그룹 값의 수 ≥20, 최대값과 최소값에 따라 12등분
이산값	그룹 값은 실제 값을 사용하며, 500을 초과하는 경우는 최대값과 최소값으로 12분할
커스텀 구간	필요에 따라 다른 구간을 수동으로 분할 가능

그룹 항목이 업무상에서의 명확한 간격의 의미를 가지고 있는 경우, 커스텀 구간으로 분할할 수 있습니다.

(예: 레벨 5 이하는 초보자, 퀘스트 1~12는 초보자 가이드 등)

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

시간형 타입

그룹 방식	계산 로직
합계	선택한 집계 세분성에 따라 동일한 일, 주, 월 등의 데이터를 자동으로 그룹
분할	실제 전송 시간으로 그룹

시간형 속성은 모두 초 단위 또는 밀리초 단위이며, 그룹 값이 많기 때문에, 등록 시간을 그룹할 때는 코호트 분석에서 '일별' 집계를 선택하는 것을 권장합니다. 자세히 나열하고 싶은 데이터는 '분할'을 선택하세요.

리스트 유형

리스트 방식	계산 로직
요소	리스트를 여러 요소로 분할합니다. 각 요소의 그룹화 계산에 이벤트가 사용됩니다.
리스트 전체	리스트를 전체로 처리하며, 동일한 리스트를 그룹으로 처리합니다.
요소 집합	각 리스트 내의 요소의 순서를 중복 제거한 상태에서 정렬하고, 그 다음 같은 집합을 그룹으로 사용합니다.

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

게임에서는 전투 중 여러 영웅 ID가 리스트 속성으로 기록되는 경우가 많으며, 분석 장면에 따라 적절한 그룹화 방법을 선택할 수 있습니다.

다른 영웅의 출전 횟수를 비교하고 싶을 경우는 '요소별'을 사용할 수 있습니다.
다른 영웅의 조합으로 출전 횟수를 비교하고 싶은 경우는, 동일한 영웅의 다중 출전을 구분하고 싶거나, 순서로 구분하고 싶은 경우에 따라 '리스트 전체' 또는 '요소 집합'을 선택할 수 있습니다.

::: 주의

그룹 항목에 여러 리스트 타입 속성이 있는 경우, 다른 리스트 속성이 이 속성의 참조 테이블 속성이 아닌 한, 최대 한 개의 '요소별' 그룹 방식을 선택할 수 있습니다.

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