基础指标值

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简介
指标值标签为常用的计算标签模型，用于了解用户对事件的累計、頻率、佔比等表現 ， 统计结果作为标签值，对用户标记。
常见使用场景为：
累积消费金额
累积消费优惠金額
平均消費金额
购买自有品牌订单的平均客单价
订单金额中自有品牌消费金额占比
支持计算的特征为：
指定周期内，某个事件的
发生次数
使用天数
整数、小数事件属性的求和
整数、小数事件属性的平均值
某个类型事件发生次数占事件总发生次数的占比
某个类型事件的整数、小数事件属性求和占该事件整数、小数事件属性总和的占比
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控件说明
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项
说明
1.选择时间范围
如过去7天、过去30天、过去90天等
2.选择事件
如全局指标(访问、活跃)、埋点事件和计算指标
3.选择統計內容
如次数、天数、埋点事件的整数、小数、字符串类型事件属性
4.选择计算模型
如累计值、平均值、占比、去重数
5.选择事件过滤
选择事件过滤条件
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由于事件属性的类型不同，支持的计算模型对应关系如下：
属性
累计值
平均值
占比
次数
✔️
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✔️
天数
✔️
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整数、小数类型事件属性
✔️
✔️
✔️
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常用标签&操作示例
示例一：累计值
当一位用戶运营同事，想知道 一位用户 過去30 天一共消費多少錢時，我们可以构建 累积消费金额 标签。這也是 RFM 模型中的 M  。
如：过去30天  订单支付  订单金额    的  累计值
项
说明
1.选择时间范围
过去30天
2.选择事件
订单支付
3.选择統計內容
订单金额
4.选择计算模型
累计值
5.选择事件过滤
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示例二：累计值
当一位用戶运营同事，想知道 一位用户 過去30 天 活躍多少天時。我们可以构建  过去30天活跃天数 标签。
如： 过去30天  活跃  天数 的 累计值
项
说明
1.选择时间范围
过去30天
2.选择事件
活跃
3.选择統計內容
天数
4.选择计算模型
累计值
5.选择事件过滤
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​
示例三：平均
项
说明
1.选择时间范围
过去90天
2.选择事件
订单支付成功
3.选择統計內容
实际购买金额
4.选择计算模型
平均值
5.选择事件过滤
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示例四：占比
当商品运营人员，为了知道一位用户， 在浏览时对于 男妆品类的兴趣程度 。他需要知道，此用户在所有商品浏览中， 男装占比是多少 。
我們可以構建 过去7天男装商品浏览次数占总商品浏览次数占比标签。
项
说明
1.选择时间范围
过去7天
2.选择事件
浏览商品详情页
3.选择属性
次数
3.选择統計內容
累计占比
5.占比属性
一级分类 等于 男装
6.选择事件过滤
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