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解读 Stickiness 分析
本文帮助你：
- 从 Stickiness 图表中得出用户行为结论
- 从粘性分析中建立行为 Cohort
用粘性分析找到你的高价值用户 了解如何使用 Stickiness 图表分析哪些用户会按固定节奏回访。 学习粘性分析 Stickiness 帮助你深入分析产品的用户参与度，特别是已经形成使用习惯的用户。 本文解释 Stickiness 图表的 Metrics 模块，并帮助你解读粘性分析。
开始之前
如果你尚未完成，请先阅读在 Amplitude 中创建 Stickiness 图表。
解读 Stickiness 图表
在 Amplitude 中，你可以用两种方式衡量粘性：累计或非累计。你可以在分析期间随时在 Metrics 模块顶部切换该设置。
非累计粘性（Non-cumulative stickiness）
非累计 Stickiness 图表展示在 X 轴所示精确天数内至少触发过一次事件的用户占比。例如，2 days 桶中的用户在一周（或一个月）内恰好触发两天，而 3 days 桶中的用户在一周内恰好触发三天。 
注意
在分析时间范围内的每周（或每月），同一用户可能会出现在非累计粘性的多个桶中。例如，该用户在第一周触发事件 1 天，在第二周触发事件 3 天，那么该用户会同时被计入 1 天桶和 3 天桶。
累计粘性（Cumulative stickiness）
累计 Stickiness 图表展示在 X 轴所示至少天数内触发过一次或多次事件的用户占比。例如，2 days 桶中的用户在一周（或一个月）内触发事件不少于 2 天，而 3 days 桶中的用户在一周内触发事件不少于 3 天。 
你也可以点击特定数据点查看其中包含的用户。更多信息请参阅 Microscope 文章。
明细数据表
该表按用户 Cohort 和更细粒度的每日桶展示数据明细。数据不完整的天数会标注星号。 
跟踪粘性随时间变化
你还可以通过在 ..shown as 下拉菜单中选择 Change Over Time 来观察最活跃用户的粘性如何随时间波动： 
从 Stickiness 图表创建 Cohort
Scholarship、Growth 和 Enterprise 方案的用户可以创建 Cohort。
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