# 분포 분석

분포 분석은 선택한 분석 주체의 이벤트 완료 수, 일수, 또는 이벤트 속성에 따라 집계하며, 다른 기간으로 분할하여 각 기간의 유저 수와 비율을 분석할 수 있습니다.

분포 분석은 다음과 같은 상황에서 사용합니다:

지난달 로그인 일수별 유저 비율은 어떻게 되는가?
게임 출시 이후 누적 과금액이 10만 원을 초과한 유저는 몇 명인가?
특정 게임 내 통화의 획득과 소비가 균형을 이루고 있는가?

# 분석 주체와 참여 이벤트 설정

선택한 분석 주체를 기준으로 집계하며, 각 이벤트 참여 상황을 집계합니다. 횟수, 일수, 시간수 또는 특정 이벤트 속성에 기반한 계산 방법으로 통계를 낼 수 있습니다.

예를 들어, 유저가 지난주에 로그인한 일수를 기준으로 통계를 작성하고, 이를 다양한 구간으로 분할할 수 있습니다. 지난주에 4일 이상 로그인한 유저는 매우 활발한 유저이며, 이러한 유저의 수와 비율을 집계할 수 있습니다. 참고로, 통계 범위에 포함되는 전제는 선택한 이벤트가 트리거된 경우에 해당하며, 유저가 지난 1주일 동안 로그인하지 않은 경우 데이터에 포함되지 않습니다.

예시: 각 유저의 다이아몬드 보유 상황을 분석하여, 가상 화폐의 획득량과 소비량이 균형을 이루고 있는지 판단하려면 다음과 같은 공식을 사용할 수 있습니다.

▼ 계산식

획득한 다이아몬드 양 - 다이아몬드의 소비량

다이아몬드 보유 상황에 따라 구분하고, 비율을 확인할 수 있습니다.

특정 구간의 유저를 추가로 분석하고자 할 경우, "지표 보기"를 활성화할 수 있습니다. 분포 분석은 다양한 구간의 분할에 기반하여 구간 내 유저의 이벤트 데이터를 고려한 "지표 보기에 대한 데이터"를 계산합니다 (유저 이벤트 분석 지표).

예를 들어, 로그인 일수에 따라 유저를 낮음, 중간, 높음으로 나누고, 1인당 평균 과금액을 지표로 동시 표시하여, 활동 구간이 다른 유저의 과금액을 신속히 비교할 수 있습니다.

다른 모델과 마찬가지로 필터 기능을 통해 데이터를 세분화하거나 그룹별 비교 분석도 가능합니다.

# 분포를 그래프로 표시

분포 분석은 기본적으로 상세 데이터가 테이블 형식으로 표시됩니다. 유저 수와 비율, 각 구간별 데이터와 지표 보기 데이터를 보여줍니다. 또한, 결과로 나온 수치를 클릭하면 유저 상세 목록을 확인할 수 있으며, 결과 코호트로 저장할 수도 있습니다. 상세한 데이터 통계를 확인하려면 해당 셀 위에 마우스를 올려보세요.