在用户行为分析领域，数据分析方法的科学应用结合理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律。而分布分析是了解数据分布表现的主要方法，往往能通过对数据结构的分层分析，判断极端数值的占比、对整体数据的影响。本文详细介绍了分布分析模型的概念和应用场景，与大家分享。

延续以上内容的讲解，本文将介绍下常用的用户行为分析模型——分布分析。

一、分布分析的概述

分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等特征的结构化分段展现。分布分析是了解数据分布表现的主要方法，往往能通过对数据结构的分层分析，判断极端数值的占比、对整体数据的影响，同时了解数据分布的集中度，以及主要的数据分 布的区间段是什么。从事件在不同维度中的分布来观察，我们可以了解该事件除了累计数量和频次这些简单指标之外，洞察数据在分布特征上的特点，便于了解业务的健康度、分层结构等信息。

常见的分布模型一般包含以下类型：事件频率、一天内的时间分布、消费金额的区分等。同时，在设计分布区间时，还需要支持客户自定义区间，这样用户才可以找到最适合的区间分布。总体来说，分布分析价值主要体现在以下几个方面:

第一，挖掘用户分布规律，优化产品策略。

对同一指标下有关数据进行统计与分析，帮助企业从中挖掘用户访问规律，企业可以将规律与实际产品策略相结合，进一 步修正和重新制定产品策略。同时还可以分析某个功能的使用情况，来判断用户对某个功能的使用率。如果某些功能的使 用率偏低，那么我们就可以进行产品端或运营端优化。

第二，除去极值影响，数据更接近整体真实表现。

分布分析的另外一个价值点就在于，对于某些因为极大值或者极小值而影响大部分用户数据表现的情况来说，我们可以快 速发现**值和最小值的分布次数，而其他大部分用户都分布在一个相对聚集的区间，从而判断大部分用户的分布情况。

第三，快速识别核心用户群体，资源配置有的放矢。

可以通过分布分析来找出某些核心功能的深度使用者，这些都是企业的核心用户。核心用户群体是对企业价值贡献**的用户群体，是企业**的利润来源。在此基础上，企业可以通过优化资源配置，以最小成本实现企业利润**化。

二、分布分析应用示例