间隔分析
间隔分析，指的是分析用户行为与行为之间的间隔时长。目前在诸葛io的整体模块中，可以用平均使用时长来衡量用户对于业务的黏性。用户越愿意花时间，代表用户对业务依赖程度越高。而在间隔分析的场景下，时长帮助业务起到更多的指导作用。
例如：
1、用户从开始付款，到付款成功的间隔时长，能够侧面反映付款流程的顺畅度；
2、用户发生两次购买商品之间的间隔时长，反应用户的购买周期；
以上场景，就可以通过对间隔时长分布的观察，得到对产品或者用户的洞察，从而对业务的下一步决策起到指导作用。
如何使用？
进入间隔分析页面，可以选择对应的开始事件及结束事件（可选事件属性）；然后点击查询，默认将展示近7日数据。
指标详解：
- 最大值：间隔转化时长的最大值
- 最小值：间隔转化时长的最小值
- 中位数：将间隔转化时长按从大到小排期，取中间值
- 上四分位：将每个人的平均间隔时长按从大到小排期，取 1/4 处的值
- 下四分位：将每个人的平均间隔时长按从大到小排期，取 3/4 处的值
- 人均值：每个人的平均间隔时长总和 / 用户数
- 人数：开始事件-结束事件的操作人数
四分位释义：上四分位是指通过四分位数统计描述分析方法描述数据时，偏态数据的离散程度,即将全部数据从小到大排列，正好排列在下 1/4 位置上的数就叫做下四分位数（按照%比，也就是25%位置上的数）也叫做第一四分位数，排在上 1/4 位置上的数就叫上四分位数（按照%比，也就是 75%位置上的数）也叫做第三四分位数，同样排列在中间位置的就是中位数，也叫做第二四分位数，四分位数间距就是指上下四分位数之间的差值；下四分位逻辑同理。
关联属性
可对开始及结束事件进行自定义事件属性关联。不同事件关联的属性可以是相同属性，也可以是不同属性，但是要求属性的类型必须一致。 举例：某教育开展了一个新用户营销活动，除了监测用户从「在线试听」到「付款成功」的行为转化与流失情况，还要使本次分析与课程名称相关。因此需要在「在线试听」和「付款成功」事件中添加营销活动 ID 的属性，此时就可以将该属性作为关联 ID ，以保证用户严格按照该模式配对；也就是说在捞取数据的过程中，关联属性的属性类型与属性值要一致，不一致的属性值需要过滤掉不参与计算。
按属性细分
以下图为例，选择分析用户从搜索课程到开始听课行为的间隔情况，按课程名称进行细分，您可以看出这两个行为间不同课程的间隔数据。
显示设置
按属性细分时，
1、默认展示数据最多的前4组数据
2、您可以通过显示设置来控制自己想看到的分析模型结果
添加看板
添加看板时，您可选择：
1、按照属性细分添加看板时，动态展示数据最多的4个分组，不足4个展示全部
2、固定显示用户自己选择的分组数据结果
