统计口径，代表数据分析的对象，目前分析平台是以用户为统计口径，去分析用户的行为序列，比如：当一个用户注册APP之后，可以通过分析模型分析他的后续行为如何；但在工作场景中，我们可能更关心的不是“人”，而是“物品”，比如说：某个商品，从入库、存库再到销售出去的漏斗模型，就需要切换统计口径进行分析。

行业	描述
电商行业	分析商品，把商品作为统计口径，是用漏斗模型查看商品从入库、存库、销售情况；
工具行业	分析审批流程，使用间隔模型分析审批从开始到结束的间隔时间；
游戏行业	一个用户可能有多个游戏角色，把角色作为统计口径分析，而不是用户；
SaaS	分析设备，一个设备可能会登录多个用户，但我们希望以设备统计口径进行分析，了解设备的使用情况；

注意：为避免产生歧义，我们已将原有的“分析主体”更名为“统计口径”。原统计口径仅用于确认分析时用哪一属性为标准去重计算对应的口径数。

您可查看已创建成功的口径列表，若无可用统计口径，可点击”创建统计口径“进行口径的创建；

您可将当前应用下的 string 和 number 类型的事件属性作为统计口径，创建后可用于分析平台进行分析；统计口径支持设置别名，方便您快速查找、使用；
创建成功后可返回至列表查看，我们最多支持您同时存在10个统计口径；

以金融行业为例，一个用户通常会拥有多个账户，除了分析每个用户做过哪些事件，我们同样想要深入了解用户的每个账户的使用情况如何，最近账户有没有大额消费，有没有被注销等；
基于上述应用场景，我们可通过使用已创建的统计口径在事件模块分析后得出结论；

以电商行业为例，我们通常关心一个用户从浏览到下单中间需要经过多长时间，那么作为商品运营，同样关注一个商品经历了多少次购买，从这个商品浏览到商品完成购买中间需要经过多长时间；
基于上述应用场景，我们可通过使用已创建的统计口径在间隔模块分析后得出结论；

统计口径

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