功能概述
小程序数据分析，是面向小程序开发者、运营者的数据分析工具，提供关键指标统计、实时访问监控、自定义分析等，帮助小程序产品迭代优化和运营。主要功能如下：
概况：提供小程序关键指标趋势以及top页面访问数据，快速了解小程序发展概况；
访问分析：提供小程序用户访问来源、规模、频次、时长、深度以及页面详情等数据，具体分析用户新增和活跃情况；
实时统计：提供小程序实时访问数据，满足实时监控需求；
自定义分析：配置自定义上报，精细跟踪用户在小程序内的行为，结合用户属性、系统属性、事件属性进行灵活多维的事件分析和漏斗分析，满足小程序的个性化分析需求；
留存分析：提供小程序新增用户和活跃用户的留存数据，分析用户留存与流失，功能正在开发中；
用户画像：提供小程序的用户画像数据，包括用户地域、性别、平台类型、设备、网络类型等，功能正在开发中。
概况
昨日概况
查看昨日关键用户指标，反映小程序昨日用户活跃概况，以及对比一天前、一周前、一月前的增长率。
趋势概况
查看关键指标的趋势，包括累计访问用户数、打开次数、访问次数、访问人数、新访问用户数、分享次数、分享人数、人均停留时长、次均停留时长（参见【指标解释】），可选择时间进行对比。
Top页面
查看用户最常访问的页面，以及页面访问次数和占比（单个页面访问次数/总访问次数），区分入口页和受访页。其中，入口页指用户进入小程序访问的第一个页面；受访页指用户访问的每一个页面。
实时统计
查看实时用户访问数据，可以选择所有页面或单个页面为分析对象，可以选择具体的时间粒度（1分钟、5分钟、10分钟、30分钟、1小时），可以按时间进行对比。为了更好地查看数据趋势，时间粒度为分钟时，请注意合理选择时间范围。
详情数据查看每一个页面在所选时间范围内的总访问次数及占比。
访问分析
访问趋势
查看小程序的用户访问趋势，包括打开次数、访问次数、访问人数、新用户数、人均访问时长、次均访问时长、平均访问深度。（参见【指标解释】）
可以选择时间粒度，按天、周、月汇总查看。当时间粒度为周或月时，次数为累计汇总值，人数去重。
访问分布
访问来源，即用户访问小程序的具体场景，如二维码、小程序桌面等。你可以查看各个场景的小程序打开次数，分析小程序的用户渠道。
访问时长，即用户从打开小程序，到主动关闭或超时退出小程序的过程中停留的时长，你可以查看各个时长区间的打开次数，分析用户对小程序的喜爱或依赖程度。
访问深度，即用户从打开小程序，到主动关闭或超时退出小程序的过程中访问的去重页面数，你可以查看各个访问深度区间的打开次数，了解小程序的普通用户、深度用户分布。
访问页面
查看选定时间范围内，每个小程序页面的访问次数、访问人数、次均使用时长、入口页次数、退出页次数、退出率、分享次数、分享人数。（参见【指标解释】）
以上指标均为时间范围内的累计值。可以按单个指标排序显示。
自定义分析
自定义分析支持灵活多维和近实时的用户行为分析，可以通过自定义上报，对用户在小程序内的行为做精细化跟踪，满足页面访问等标准统计以外的个性化分析需求。例如，电商类小程序通过配置自定义上报，收集数据，可以完成如下分析：
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购买商品的人，各省份、城市、年龄、性别的分布如何？不同用户群购买的商品数量、商品价格有什么差别？
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用户访问商品页、查看商品详情、查看评论、下单、支付、完成购买，逐步的转化率如何？不同用户群的转化是否有差异？
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今天参与线上活动的用户，各个时段（小时级）的活跃度如何？
快速入门
使用小程序自定义分析，建议按以下步骤进行
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明确数据需求
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根据产品特性，合理定义事件，配置上报
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测试和发布事件配置，收集数据
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结合具体需求，分析数据
明确需求
例如，一个电商类小程序，可能需要分析：
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不同地区的商品订单量、支付总金额；
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商品购买流程中各个步骤的转化和流失情况。
定义事件
数据是以事件为模型进行存储和分析的。电商类小程序中，用户购买过程可能包括如下事件：
登录https://mp.weixin.qq.com ，进入“数据分析” – “自定义分析” - “事件管理”，点击 “新建事件”。
以加入购物车事件为例，填写事件英文和中文名称：
填写事件配置，定义如何收集数据：
这个例子中，用一个动作上报“加入购物车”事件。
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trigger，触发条件，click，表示点击操作触发；
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action，触发时动作，start_and_report，表示在每一次click中，收集数据并上报；
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page，触发页面，填viewProduct（viewProduct是商品详情页）；
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element， 触发元素，填.addToCart（.addToCart是一个“加入购物车”的按钮）；
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data, 事件的数据及其来源，用“字段名 字段值”来表示，其中字段值是页面上的一个变量。.
这个例子中，data有四项：
product_id : itemID
product_name : itemName
product_price : price
product_category : category
即：
事件的product_id字段，收集viewProduct页面上的itemID变量；
事件的product_name字段，收集viewProduct页面上的itemName变量；
事件的product_price字段，收集viewProduct页面上的price变量；
事件的product_category字段，收集viewProduct页面上的category变量；
以上内容表示：当用户点击viewProduct页面上的.addToCart按钮时，上报一条记录到add_to_cart事件，事件的product_id, product_name, product_price, product_category 字段， 取值分别是页面上的itemID, itemName, price, category。
确定配置后，点击“检查字段”。
此时会提示add_to_cart事件包含的具体字段，继续补充字段的名称、数据类型和备注信息。
测试和发布
确认字段信息后，点击“保存并测试”，保存当前配置并测试上报的数据是否符合预期。
选择一个开发者，点击“下一步”，事件配置将会实时同步到所选开发者的设备上。
配置成功同步到设备上后，按提示在开发者的设备上打开对应小程序中进行测试操作，点击商品详情页中的“加入购物车”按钮，进行数据上报。操作完成后点击“同步结果”，可能有1-2分钟延迟。
数据上报成功后，可在当前窗口查看上报详情。如果数据符合预期，认为测试成功，点击“关闭”回到事件编辑页面。
点击“保存并发布”并确认操作，该事件配置正式生效，大概5分钟后，即可开始收集所有用户的数据。注意：发布后，事件已有字段的名称和数据类型不可更改，但可继续修改配置、新增字段。
同理，可以定义下单、支付等其他事件并发布事件配置、收集数据。
分析数据
发布事件配置、收集数据后，可以进行相应的数据分析。
1. 统计不同城市用户的订单量
进入“数据分析” – “自定义分析” – “事件分析”
事件：选择“下单”；
指标：选择“总次数”和“去重人数”，即下单操作的次数和人数，表示订单数和下单用户数；
分组：选择“城市”，即按城市分别统计订单数和下单用户数；
过滤：数据筛选条件，例如只统计广东省的数据，则选择省份等于广东省，也可以不选择；
时间：选择时间范围以及数据的时间粒度，例如查看最近7天每天的数据。
完成后点击“查询”。
数据开始计算，根据数据量大小不同，可能有一定的等待时间。你可以点击“收进后台”，在当前页面进行新的查询，也可以在历史查询记录中查看之前的数据。
统计完成后，当前页面将展示各个城市的下单总次数、总人数。由于分组项太多，图表仅展示部分数据，你可以设置“显示其他数据”来选择希望查看的城市和指标；详细数据将会显示全部城市的数据，可以查看或下载。
2. 商品购买流程中各个步骤的转化和流失情况
进入“数据分析” – “自定义分析” – “漏斗分析”
首次进入时，点击“新建漏斗”创建漏斗。
填写漏斗名称，确认一个简洁清晰的名称，有利于对应分析。
设置漏斗步骤，每个步骤对应一个事件，本漏斗中设置步骤是查看商品-查看详情-加入购物车-下单-支付。每个步骤确认后点击右下角“添加步骤”继续添加下一个步骤。
完成后回到数据查询页，设置查询条件。
漏斗名称：选择已创建的“购买转化漏斗”；
分组：选择需要分组统计的字段，也可以不选择，不选择时将统计总体；
过滤：数据筛选条件，例如只统计广东省的数据，则选择省份等于广东省，也可以不选择；
时间：选择时间范围，将统计此范围内总体漏斗转化情况，此处选择12.22-12.31。
点击查询，查看数据结果。
图表显示，12.22-12.31内，查看商品的人数共985人。这些用户到后面每个步骤的转化率依次为93.50%，84.04%，74.68%，65.92%.详情数据会展示了每个步骤的具体数据，可以下载查看。
进一步，可以更新查询条件，例如设置分组条件，选择“城市”字段，可以查看各城市的详细漏斗数据；设置过滤条件，可只查看部分选定用户的漏斗转化数据；拉长时间范围，可以看这些查看商品的用户在更长时间内的转化和流失情况。
以上简单介绍了如何使用自定义分析功能分析用户购买行为，下面将介绍自定义分析功能详情。
事件管理
事件及其字段
事件是自定义分析进行用户行为数据收集和分析的模型。
一个事件的数据都是由多个字段组成，字段包括系统默认字段和用户自定义字段。
