Title: 快速开始
Locale: zh
URL: https://sensorswave.com/docs/analytics/quick-start/
Description: 通过一个完整示例快速上手数据洞察功能
本指南将帮助您快速上手数据洞察功能。通过一个完整的示例场景，您将学会使用事件分析和漏斗分析来分析用户行为。

## 前提条件

在开始之前，请确保您已经：

- 完成了 [SDK 集成](../data-integration/client-sdks/javascript.mdx) 并开始接收数据
- 了解基本的 [数据模型](../data-integration/data-model.mdx) 概念
- 具有项目的分析权限

## 示例场景

假设您是一个电商应用的产品经理，想要了解过去 7 天的用户活跃情况和购买转化率。您将通过以下步骤完成分析：

1. 创建事件分析，了解用户活跃趋势
2. 创建漏斗分析，分析购买转化率
3. 保存分析结果，方便后续查看

## 步骤 1：创建事件分析

首先，我们创建一个事件分析来了解过去 7 天的用户活跃趋势。

### 1. 进入数据洞察

1. 登录 Sensors Wave 控制台
2. 选择您的项目
3. 点击左侧导航栏的 **数据洞察**
4. 点击右上角的 **新建分析** 按钮
5. 选择 **事件分析**

### 2. 配置分析条件

在查询配置区进行以下设置：

**选择事件**：
1. 点击 **选择事件**
2. 选择「应用启动」或您定义的活跃事件
3. 度量方式选择 **触发用户数**

**设置时间范围**：
1. 在右上角的时间选择器中
2. 选择 **过去 7 天**
3. 时间粒度选择 **按天**

### 3. 添加分组维度

为了了解不同用户群体的活跃情况，添加分组维度：

1. 点击 **分组查看**
2. 选择 **用户属性** > **操作系统**
3. 点击 **确认**

### 4. 执行查询并解读结果

点击 **查询** 按钮，等待结果返回。您将看到：

**图表区域**：
- 折线图展示过去 7 天每天的活跃用户数
- 不同颜色的线条代表不同操作系统（iOS、Android 等）

**数据表区域**：
- 表格展示每天各操作系统的具体用户数
- 可以点击表头进行排序

**解读示例**：
- 如果 iOS 用户活跃度明显高于 Android，可能需要关注 Android 端的用户体验
- 如果周末活跃度下降，说明产品的使用场景偏工作相关

## 步骤 2：创建漏斗分析

接下来，我们创建一个漏斗分析来了解用户的购买转化情况。

### 1. 新建漏斗分析

1. 点击左上角的 **新建分析** 按钮
2. 选择 **漏斗分析**

### 2. 配置漏斗步骤

设置购买流程的关键步骤：

**步骤 1**：
1. 点击 **添加步骤**
2. 选择「浏览商品」事件

**步骤 2**：
1. 点击 **添加步骤**
2. 选择「加入购物车」事件

**步骤 3**：
1. 点击 **添加步骤**
2. 选择「提交订单」事件

**步骤 4**：
1. 点击 **添加步骤**
2. 选择「支付成功」事件

**设置转化窗口**：
1. 转化窗口选择 **7 天**
2. 表示用户需要在 7 天内完成整个流程才算转化成功

### 3. 查看转化率

点击 **查询** 按钮，您将看到：

**漏斗图**：
- 展示每个步骤的用户数和转化率
- 柱状图的高度代表用户数量
- 步骤之间的百分比代表该步骤的转化率

**关键指标**：
- **整体转化率**：从第一步到最后一步的总转化率
- **步骤转化率**：每个步骤到下一步的转化率
- **流失率**：每个步骤的流失用户比例

### 4. 用户下钻

发现某个步骤流失率较高时，可以下钻查看具体用户：

1. 点击漏斗图中某个步骤的柱状图
2. 选择 **查看流失用户**
3. 系统将跳转到用户细查页面，展示在该步骤流失的用户列表
4. 点击具体用户可查看其行为序列，分析流失原因

## 步骤 3：保存和分享

完成分析后，将结果保存以便后续查看和分享。

### 1. 保存分析

1. 点击右上角的 **保存** 按钮
2. 填写分析名称，如「每日活跃用户趋势」或「购买转化漏斗」
3. 选择保存位置（个人空间或团队空间）
4. 点击 **确认保存**

### 2. 添加到看板

将分析添加到看板，便于日常监控：

1. 点击 **添加到看板**
2. 选择已有看板或创建新看板
3. 点击 **确认**

### 3. 分享分析

将分析结果分享给团队成员：

1. 点击 **分享** 按钮
2. 复制分析链接
3. 发送给需要查看的同事

## 完整流程回顾

通过以上步骤，您已经完成了：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     数据洞察快速上手流程                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  步骤 1：事件分析                                                │
│  ├── 选择事件和度量方式                                          │
│  ├── 设置时间范围                                                │
│  ├── 添加分组维度                                                │
│  └── 解读分析结果                                                │
│                                                                 │
│  步骤 2：漏斗分析                                                │
│  ├── 配置漏斗步骤                                                │
│  ├── 设置转化窗口                                                │
│  ├── 查看转化率                                                  │
│  └── 用户下钻分析                                                │
│                                                                 │
│  步骤 3：保存和分享                                              │
│  ├── 保存分析结果                                                │
│  ├── 添加到看板                                                  │
│  └── 分享给团队                                                  │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 常见问题

### 查询结果为空怎么办？

检查以下几点：

1. **时间范围**：确认所选时间范围内有数据
2. **事件选择**：确认选择的事件已经被埋点并上报
3. **筛选条件**：检查筛选条件是否过于严格
4. **数据延迟**：新上报的数据可能有几分钟延迟

### 如何对比不同时间段的数据？

1. 在时间选择器中启用 **对比** 功能
2. 选择要对比的时间段（如上周同期、上月同期）
3. 图表将同时展示两个时间段的数据

### 如何导出分析结果？

1. 点击数据表区域的 **导出** 按钮
2. 选择导出格式（CSV 或 Excel）
3. 下载文件

## 下一步

完成快速上手后，您可以：

1. **[事件分析](event-analysis.mdx)**：深入学习事件分析的完整功能
2. **[漏斗分析](funnel-analysis.mdx)**：掌握更多漏斗分析技巧
3. **[留存分析](retention-analysis.mdx)**：学习如何分析用户留存
4. **[分析模型通用能力](common-analysis-features.mdx)**：了解所有分析模型的通用功能
5. **[最佳实践](best-practices.mdx)**：掌握数据分析的方法论

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**最后更新时间**：2026 年 2 月 3 日