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解读你的分析，第 2 部分：高级功能
本文将帮助你：
- 使用 Measured As 模块的功能来自定义你的分析
用事件分群图表理解用户行为 使用 Amplitude 的事件分群（Event Segmentation）图表来了解驱动用户行为的因素。 学习事件分群 本文将探讨你在解读事件分群分析时可用的一些更高级功能。若要了解基础知识，请先阅读第 1 部分。
滚动平均
滚动平均会显示未加权均值，用于平滑图表。如果你的用户具有周期性行为（例如工作日使用产品，周末不使用），它会很有帮助。 要在图表中应用滚动平均，点击 Advanced ，并从下拉列表中选择 Rolling Average 。
注意
滚动平均允许的最大范围为 36 个 5 分钟区间（3 小时）、72 小时、90 天、12 周或 12 个月。 下图显示的是每日事件总数，未使用滚动平均。注意曲线中的峰值与谷值非常明显。 
当你添加 7 天滚动平均后，这些波动会消失，因为每个数据点现在都是前 7 天数据的平均值。 
请注意，每天的数据都会包含在当天的数据点中：
- 查看当天时，Amplitude 会用虚线表示当天数据尚未收集完毕。可以在日期选择器中使用 Offset（偏移） 将当天排除在分析之外。
- 此外，当使用 7 天滚动平均时，所选时间范围的前 6 天会从所选时间范围之外获取数据。例如，在覆盖 2 月的分析中，2 月 6 日的结果会平均 1 月 31 日至 2 月 6 日的数据。
滚动窗口
滚动窗口是另一种平滑数据的方法。它会将最近 N 天的信息聚合为单个数据点。如果你想按天查看聚合指标（例如 7 日活跃用户数），它会很有用。 它与滚动平均的不同之处在于：滚动窗口不会对所选时间范围的数据取平均，而是对数据求和。 要在图表中应用滚动窗口，点击 Advanced ，并从下拉列表中选择 Rolling Window 。
注意
滚动窗口允许的最大范围为 36 个 5 分钟区间（3 小时）、72 小时、90 天、12 周或 12 个月。 该图显示的是未使用滚动窗口的事件总数。 下图显示的是使用 7 天滚动窗口后的事件总数。每一天代表前 7 天事件的总和。 
与滚动平均类似，使用 7 天滚动窗口时，所选时间范围的前 6 天会从所选时间范围之外获取数据。例如，在覆盖 2 月的分析中，2 月 6 日的结果会汇总 1 月 31 日至 2 月 6 日的数据。
分群过滤（Cohort filtering）
当你选择滚动窗口时，可以指定聚合是在 Amplitude 按所选分群过滤结果之前还是之后发生。
- 在分群过滤之前：Amplitude 先聚合事件数据，然后应用分群并过滤结果。
- 在分群过滤之后：Amplitude 先应用分群并过滤结果，然后对过滤后的事件数据进行聚合。
累计和
累计和会将事件的累计总数显示为单个数据点。例如，你可能希望展示由购买事件产生的收入累计总额。累计和可以帮助你做到这一点。 要在图表中应用累计和，点击 Advanced ，并从下拉列表中选择 Cumulative 。
注意
如果你想在公式中使用累计和，请点击 Formula 并输入 CUMSUM。 该图使用 Complete Purchase 事件展示了购买的累计总数。4 月 19 日的数据点表示所选时间范围内此前所有日期的购买总和，这里是 4 月 5 日至 4 月 19 日。 
将累计和与唯一用户数一起使用，会为每个数据点生成去重后的唯一用户计数。 例如：
- 4 月 5 日，用户 A 触发了
Complete Purchase。 - 4 月 11 日，用户 A 和用户 B 触发了
Complete Purchase。 - 4 月 19 日，用户 C 和用户 D 触发了
Complete Purchase。
在 4 月 19 日的数据点上，会返回总计 4 的计数，因为从 4 月 5 日到 4 月 19 日共有 4 位唯一用户触发了该事件。
实时分群
实时查看分群数据，但有一些限制：
- 实时只能分群一天的数据。
- 事件时间会向下取整。
- 图表每 5 分钟对所有人缓存一次。
环比对比（与过去比较）
使用 Compare to past ，你可以将当前时间范围的结果与前一天、上一周、上个月、上一季度或上一年的同一天进行比较。 例如，你想比较本周完成购买与上周完成购买的情况。 
蓝色部分表示当前周期，绿色部分表示上周的数据。 由于环比对比的间隔是可配置的，你可以选择真正想比较的日期。你也可以切换为查看值之间的百分比变化。
自定义公式的环比对比
你也可以将环比对比与自定义公式指标一起使用。例如，你可以将当前滚动平均与上个月的滚动平均进行比较： 
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