分析服务实时概览数据助力开发者数据运营
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场景一：活动流量及时评估
通常，当一场拉新活动上线后，天级或者小时级的流量监测较为粗糙，运营人员无法通过更细致的波动节点准确定位异常根因，决策的滞后调整可能会导致活动效果的大打折扣。以分钟为颗粒度的流量分析，能够准确判断出当前应用内新增用户的波动趋势，帮助运营准确判断活动效果的最佳时刻，对于后期活动优化具有借鉴意义。
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*数据来源于测试环境，非真实数据
场景二：新版本效果调优
用户日益变更的产品使用诉求推动着迭代进程的进一步加快，及时的数据反馈能够帮助运营科学衡量新版本的表现和市场反馈。举个例子，对于游戏而言，当新版本发行后，玩家对素材的接受程度将直接影响流水收益。实时的数据看板，可一览玩家对新版本的接受程度，对于异常波动，及时调优并通过运营手段干预，可以降低每次新版本的上线风险。
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【分析服务实时概览数据助力开发者数据运营】*数据来源于测试环境，非真实数据
场景三：实时了解用户特征
用户的应用内旅程是否与产品设计相吻合？新增用户在机型、城市分布等属性上是否与拉新目标一致？想要了解当前时间段内用户的高频应用内行为？实时概览都可以做到。
“用户分析”详细展示了当前用户的实时属性分布，卡片式的呈现方式，让用户在渠道、应用版本等属性分布上的特点更加直观。
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*数据来源于测试环境，非真实数据
“事件分析”可以让您了解当前用户的高频应用内行为，为Push和应用内消息的推送找到最佳互动时机。
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*数据来源于测试环境，非真实数据
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