在侧边功能栏选择“行为分析>事件分析”，进入事件分析列表，事件分析列表展示所有已新建的事件分析。
点击“新建分析”按钮，进入新建事件分析页面。包括左侧数据看板和右侧条件区域两部分。
首先为分析添加事件指标，选择事件、指标，目前同一分析中最多支持添加4个事件指标。
（1）预置指标：每个事件都可以统计如下指标，可以直接选择：
人数：触发该事件的去重用户数。
人次：事件的触发次数。
人均次数：每个用户触发该事件次数的平均值，即总次数/去重人数。
（2）自定义指标：对于事件所有类型的属性，都可以将如下值作为分析指标：
对于数值型属性，可以将数值型属性作为分析指标：
可针对事件指标添加相应的筛选条件，支持针对事件中所包含的默认公参及自定义属性添加条件。属性即为该事件中的字段，可对属性添加筛选条件进行分析，属性筛选选择上限为10个，仅支持“全部且”或者“全部或”。
针对所有事件指标都需要添加的筛选条件可在此设置。属性可选范围为所有事件的属性交集。
选择事件中属性分组查看，进行更加精细化的分析。属性可选范围为所有事件的属性交集。最大支持2个属性的拆分。
根据分析条件变化，数据看板区域的图表会实时刷新，默认展示近14天数据，最长分析跨度为90天。
以表格形式展示该事件触发情况，若有“分组查看”可在表格中筛选指定分组。
保存分析前需要为分析命名，名称不超过20个字且不允许为空、不允许重复。
“推送到看板”可以将当前分析推送至自定义看板中，便于日常数据观察。
“复制分析”可以基于分析中的分析条件，创建为新的分析。
漏斗分析是一套流程式的数据分析模型，主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。
举例来说，用户购买商品的完整流程可能包含以下步骤：
可以将如上流程设置为一个漏斗，分析整体的转化情况，也可从多角度剖析对比，定位流失原因，提升转化表现。
在侧边功能栏选择“行为分析>漏斗分析”，进入漏斗分析列表，漏斗分析列表展示所有已新建的漏斗分析。
点击“新建分析”按钮，进入新建漏斗分析页面。包括左侧数据看板和右侧条件区域两部分。
（1）设置漏斗类型，类型包括开环漏斗、闭环漏斗。
闭环漏斗仅支持按照人数（uv）展示，开环漏斗支持按照人数（uv）、次数（pv）展示，并可自定义指标分析：
人数（uv）：触发该事件的去重用户数。
次数（pv）：事件的触发次数。
自定义指标：对于事件所有类型的属性，都可以将如下值作为分析指标：
首先为分析添加漏斗步骤，选择每一步骤对应的事件，同一分析中最多支持添加10个漏斗步骤。
可针对漏斗步骤添加相应的筛选条件，支持针对事件中所包含的默认公参及自定义属性添加条件。
属性即为该事件中的字段，可对属性添加筛选条件进行分析，属性筛选选择上限为10个，仅支持“全部且”或者“全部或”。
针对所有漏斗步骤都需要添加的筛选条件可在此设置。属性可选范围为所有事件的属性交集。
比如，如果想要看使用Chrome浏览器发起注册的转化漏斗，就可以将筛选条件设置为：浏览器＝Chrome。
以漏斗图、趋势图和表格形式展示该漏斗转化情况。根据分析条件变化，数据看板区域的图表会实时刷新，默认展示近14天数据，最长支持分析14天数据。
按筛选条件展示每一步骤的整体转化率。
在筛选条件范围内展示每一步骤在每天的转化率。
以表格形式展示该漏斗转化数据，若有“分组查看”可在表格中筛选指定分组。
留存分析是用来衡量用户参与情况、活跃程度的分析模型。可用于执行初始行为的用户群体中，有多少会执行后续行为。
留存分析可以帮助回答以下问题：
在侧边功能栏选择“行为分析>留存分析”，进入留存分析列表，留存分析列表展示所有已新建的留存分析。
点击“新建分析”按钮，进入新建留存分析页面。包括左侧数据看板和右侧条件区域两部分。
首先需要为分析设置初始行为事件及留存行为事件。
初始行为事件：设置初始行为的事件。首先被触发的事件，用于筛选留存分析的原始人数。
某个目标用户完成了初始行为之后，在后续日期完成了特定留存行为，则留存人数+1；如果某目标用户只完成了初始行为，没有完成相应的留存行为，则留存人数+0。
初始行为事件和留存行为事件的两种选择策略：
当用户在后续的同一个周期中执行了多次后续行为，且在后续行为上属性值发生变化，此时默认将用户同时归属于多个标签值上。
针对初始行为事件和留存行为事件都需要添加的筛选条件可在此设置。属性可选范围为初始行为事件和留存行为事件的属性交集。
选择事件中属性分组查看，进行更加精细化的分析。属性可选范围为初始行为事件的属性。最大支持2个属性的拆分。如选择初始行为事件属性按注册渠道进行分组，我们则可以看到不同注册渠道的后续留存情况。
根据分析条件变化，数据看板区域的图表会实时刷新。
展示留存率趋势变化，最多同时展示12条曲线。
以留存表格形式展示该事件触发情况，若有“分组查看”可在表格中筛选指定分组。